作者:AngryFox 分类: Uncategorized December 8th, 2017 暂无评论

zk-snarks anonymity

应用性能治理系统——APM(Application Performance Management)来解决这个问题。

在APM产品选型时,我们考虑到当当目前系统的现状,得出了以下的结论:
APM产品需要性能极高,嵌入线上系统的探针需要尽量少的资源来完成调用信息获取,APM自身也需要能承载百亿量级的入库和查询操作的能力。
APM产品需要方便部署使用,尽量不改动或者轻微改动代码即可实现系统追踪。
APM系统可以提供系统依赖关系、SLA指标和调用耗时甘特图。
APM产品方便定制开发,方便扩展内部不同语言的系统使用和提供各种的统计数据。
排行榜系统逐步实现了一套较高可用性、低延迟、低成本的排行榜解决方案(涵盖自动接入、调度、容灾、资源隔离、监控、扩缩容、数据冷热分离等)

关键隐私问题,安全共识和契约共识
AOF是什么:
以日志的形式来记录每个写操作,将Redis执行过的所有写指令记录下来(读操作不记录),只许追加文件但不可以改写文件,redis启动之初会读取该文件重新构建数据,换言之,redis重启的话就根据日志文件的内容将写指令从前到后执行一次以完成数据的恢复工作。
Aof保存的是appendonly.aof文件。

优势
每修改同步:appendfsync always 同步持久化 每次发生数据变更会被立即记录到磁盘 性能较差但数据完整性比较好
每秒同步:appendfsync everysec 异步操作,每秒记录 如果一秒内宕机,有数据丢失
不同步:appendfsync no 从不同步
劣势
相同数据集的数据而言aof文件要远大于rdb文件,恢复速度慢于rdb
aof运行效率要慢于rdb,每秒同步策略效率较好,不同步效率和rdb相同

无优惠的场景、秒杀场景、满减场景、拼团场景
无优惠的场景分为“店铺首页、商品详情页、加购物车页、下单页、支付页、支付成功页”等等

链路压测的实施分为以下几个阶段:

基础中间件开发,各种框架升级开发,压测器研究与脚本开发。
业务升级与线下验证(人工点击,数据落影子库)
业务升级与线上验证(人工点击,数据落影子库)
数据工厂数据准备。
小流量下发验证(用gatling下发,数据落影子库)
大流量量压测与系统扩容

了解 CPython 的读者应该都知道,GIL(Global Interpreter Lock)的存在,制约了 Python 应用的并发能力。
Grumpy 是一个实验性的 Python 运行时。它将 Python 代码翻译成 Go 程序,转译(transpiled)得到的程序可以与 Go 运行时无缝集成。
Go 的垃圾收集来管理对象生命周期,而不再是依赖引用计数。