@Copyright Sunteng Technology 分布式任务系统 cronsun 苏创绩 @Copyright Sunteng Technology 目录 01 任务系统 02 分布式任务系统 03 cronsun 04 心得体会 @Copyright Sunteng Technology Part One 01 任务系统 @Copyright Sunteng Technology Part Two 02 分布式任务系统 @Copyright Sunteng Technology 分布式系统的特点 1. 分布性 2. 对等性 3. 并发性 4. 缺乏全局时钟 5. 故障总是会发生 @Copyright Sunteng Technology 分布式 cron 分布式crond 分布式crontab cmd1 cmd2 cmd3 Chronos Chronos 是一个运行在 Mesos 之上的具有分布式容错特性的作业调度器 @Copyright Sunteng Technology Dkron 分布式高可用的任务调度系统 @Copyright Sunteng Technology 我眼里的“西施” 1. 可替代 cron 2. 分布式、高可用 3. 支持多种任务属性 4. 易用 5. 易部署 @Copyright

微信号： scottlewis 分布式事务框架 Seata-Golang 刘晓敏 H3C ⽬ 录 Demo 演示 01 Seata 原理 02 Mysql driver 原理 03 Mysql driver 接⼊ 04 TODO & QA 05 分布式事务就是指事务的参与者、⽀持事务的服务器、资源服务器以及事务管理器分别位于不同的分布式系 统的不同节点之上。简单的说，就是 统的不同节点之上。简单的说，就是⼀次⼤的操作由不同的⼩操作组成，这些⼩的操作分布在不同的服务器 上，且属于不同的应⽤，分布式事务需要保证这些⼩操作要么全部成功，要么全部失败。本质上来说，分布 式事务就是为了保证不同数据库的数据⼀致性。 什么是分布式事务问题？ Demo 演示 整体机制： • ⼀阶段：业务数据和回滚⽇志记录在同⼀个本地事务中提交，释放本地锁和连接资源。 • ⼆阶段： • 提交异步化，⾮常快速地完成。

以360消息推送系统为例 如何应对的？ go语⾔言在基础服务开发领域的优势？ 我遭遇了哪些挑战？ ⺫⽬目录 具有go特⾊色的运维 在⾼高并发，通信交互复杂，重业务逻辑的分布式系统中， Go语⾔言优势体现在：开发体验好 、⼀一定量级下服务稳定 、性能满⾜足 需要 ⼀一定量级下服务稳定： 50+内部产品，万款开发平台app 实时⻓长连接数亿量级，⽇日独数⼗十亿量级 性能优化：通⽤用⽅方案 如何应对的？ go语⾔言在基础服务开发领域的优势？ 我遭遇了哪些挑战？ ⺫⽬目录 具有go特⾊色的运维 go语⾔言原⽣生提供的各组⼯工具，构建分布式系统配套设施⽅方⾯面，提供了 便利 配套设施= 测试 + 调优 + 监控 + 运维 便利 = 原⽣生profiling⼯工具 + 开协程模拟测试终端+协程协作模拟业务 go语⾔言运维管理⽅方⾯面的独特魅⼒力…… go语⾔言开发追求开销优化的极限，谨慎引⼊入其他语⾔言领域⾼高性能服务的通⽤用⽅方案 内存池+对象池使⽤用 与 代码可读性与整体效率的权衡 go语⾔言原⽣生提供的各组⼯工具，构建分布式系统配套设施⽅方⾯面，提供了便利 ⽣生态圈 = 测试 + 调优 + 监控 + 运维 便利 = 原⽣生profiling⼯工具 + 通信库集成监控+协程协作模拟业务压测 谢

Distributed conponents 起因以及一些差异 not gonna cover every details zookeeper vs etcd 起因: reborndb是一个分布式redis集群框架 支持透明切换引擎 为了同时支持zookeeper和etcd zookeeper vs etcd zookeeper: session etcd: stateless zookeeper

云原生时代分布式链路 追踪实践 2021-08 曲赛 (saiqu) 微服务架构的困境 故障定位难 极高的沟通和交接成本 错综难懂的模块依赖关系 链路梳理难 日志分散 定位过程“击鼓传花” 跨端性能瓶颈分析繁杂 性能分析难 缺乏对系统整体认知的把控 不合理的调用关系 不合理的直连存储 架构治理能力匮乏 云原生可观测性 3 4 Trace 标准规范 5 标准 平台提供分布式追踪，监控，日志， 多维染色，容量评估，架构治理等能力的云原生可观测性系统。 愿景：让开发一切尽在掌握 - 分布式追踪 - 日志 - 服务监控 - 火焰图 - 存储监控 - SDK监控 - CI/CD监控 - 发布变更 - 告警历史 - 服务拓扑图 正交，模块化 相关性 多租户 天机阁2.0 架构 13 天机阁2.0 实践 14 分布式追踪 天机阁2 天机阁2.0 实践 15 分布式追踪 Log详情 点击Log详情中traceID字段的按 钮拉起Trace详情。 天机阁2.0 实践 16 分布式追踪 监控面板 监控到错误码111，点击面板跳转 到相关时间段的分布式追踪 感谢倾听

Go 搭建大型开源分布式数据库技术内幕 shenli@PingCAP 关于我 ● 申砾 (Shen Li) ● TiDB 技术负责人 ● 网易有道 / 360搜索 / PingCAP ● Infrastructure software engineer 为什么需要一个新的数据库？ 从单机数据库到 NewSQL ● 关系型数据库 ● NoSQL ● 中间件 ● NewSQL Processing) ● 24/7 availability, even in case of datacenter outages ● Open source, of course 如何构建分布式数据库？ 原则 ● 分层 ● Make it right and make it fast. ● 测试很重要 ● 简单易用 ● 和社区结合 架构 TiKV TiKV TiKV TiKV

为什么我们处理错误会这么慢 01 如何完善错误信息 02 优雅处理错误信息 03 分布式错误处理 04 错误信息手册的必要性 05 为什么我们处理错误 会这么慢 第一部分 错误信息不够完善 why 原因 出现 错误 定位 慢 恢复 慢 效率低 为什么我们处理错误会这么慢 错误处理不够优雅 分布式错误难以串联 错误信息难以识别 如何完善错误信息 第二部分 为什么调试慢？-- 并没有定位到根本问题 分布式错误处理 第四部分 为什么定位慢？-- 分布式错误 TraceId 分布式信息 在微服务体系中，每个应用会涉及多种组件和调用多个业务API， 导致调用链变得复杂，整体架构的复杂度也随之增加。 A服务出现了问题，可能是由其他B，C，F,G等服务引起的 错误尽早失败 串联信息 为什么定位慢？-- 分布式错误 TraceId 分布式信息 错误尽早失败 串联信息 这两种处理错误方式，你觉得哪种是对的？ 为什么定位慢？-- 分布式错误 TraceId 分布式信息 错误尽早失败 串联信息 方式一，仍然启动b服务 • b服务核心错误信息会藏在了某些日志，如下图所示 • 引入流量后，a服务中接口因为调用b服务报错，但a服务日志里不是根因 • 这种错误被隐藏，我们排查的时候需要很久 • 影响线上功能 为什么定位慢？-- 分布式错误 TraceId 分布式信息 错误尽早失败 串联信息

幅且快速增长 AI应用到越来越多的边缘场景 分布式协同AI 概念 将人工智能相关的部分任务部署到边缘设备，基于边缘设备、边缘服务 器、云服务器，利用分布式乃至分布式协同方式实现人工智能的技术 数据在边缘产生 边侧逐步具备AI能力 分布式协同AI 核心驱动力 分布式协同AI核心驱动力 • 随着边侧算力逐步强化，边缘AI持续演变至分布式协同AI 分布式协同AI技术挑战 1. 边缘资源碎片化 边缘数据异构 分布式协同AI 技术挑战 边云协同AI框架 第二部分 首个分布式协同AI开源项目Sedna 基于KubeEdge提供的边云协同能力，支持现有AI类应用无缝下沉到边缘 为分布式协同机器学习服务 ✓ 降低构建与部署成本 ✓ 提升模型性能 ✓ 保护数据隐私 SIG成员近年发表分 布式协同AI顶会论文 10+ SIG成员在AI顶会IJCAI 上分享分布式协同AI论文 Sedna斩获中国信通院云边协 ✓ 终身学习 训练推理框架 ✓ 主流AI框架 ✓ 模块算法 ✓ 可扩展算法接口 ✓ …… 兼容性 项目地址：https://github.com/kubeedge/sedna 开源分布式协同AI框架KubeEdge-Sedna 1. GlobalCoordinator ⚫ 统一边云协同AI任务管理 ⚫ 跨边云协同管理与协同 ⚫ 中心配置管理 2. LocalController

2015 2015 2020 6 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 6 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 6 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 6 区块链技术定义 区块链是由分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术构成的多中心 化系统 不可篡改（可信存证） ü 可对存储的文件、数据进行真实性校验 ü 可信追溯历史数据 去中心化共识（协作共享） ü . 8 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 8 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 8 趣链科技 版权所有 ©2016-2021 8 交易 区块 块链式数据结构 （狭义区块链） 分布式账本 （广义区块链） 交易指的是导致底层 数据状态发生变化的 一次操作请求，如一 笔转账交易 将一段时间内发生的 所有交易和状态打包 成为一个区块 区块以时间顺序前后相 连，组成一种块链式数 加快新兴技术商业落地 利用区块链的去中心化、数据 不能篡改的特性，解决制约云 计算发展的“可信、可靠、可 控”的问题。 融入大数据采集和共享中，作 为数据源接入大数据分析平台。 强化分布式数据存 储和边缘计算能力， 拓展物联安全边界 和应用范围。 为训练深度学习系统提供可信数据， 优化分析决策的准确性和可信性。 人工智能 区块链 云计算 物联网 大数据 10 趣链科技

P2P缓存服务器（基于c++开发） § 代码量大 § 协议数量多 § 耦合性高 § 潜在bug多 重构 or 重新推倒？ 背景 现实世界是怎么样的 分布式、并发 职能化、松散化 自组织、智能化 程序框架是否也可以这样？ OOP v C++对象代码运行 § 有属性（成员变量）、有行为（成员函数） （agent-oriented programming） Agent：智能体、职能代理。源于分布式人 工智能（DAI） 1、自主的、智能的 2、具有社会性（与环境通信） 3、反应能力，理解环境并对环境刺激做出 适应的反应 4、主动性，不是简单的反应，而是有目的 的反应 5、一般agent处在分布式网络中，行为具 有局部效应和全局效应 golang 1、对象： 类 golang 常规分布式的缺点 1、缺乏全局状态知识 分布式系统中的节点只能访问自身的状 态，无法获取到全局的状态 2、缺乏全局时间 分布式系统中的节点无法做到时间的完 全一致性，会导致一些行为的顺序不确定 3、非确定 普通程序输入则得到固定的输出。分布 式系统则存在很多差异。 golang 基于golang的分布式程序（单进程）