实时系统

数据生命周期 项目系统架构 用户可视化： 主要负责实现和用户的交互以及业务数据的展示，主体采用AngularJS2进行实现，部署在Apache服务上。 综合业务服务： 主要实现JavaEE层面整体的业务逻辑，通过Spring进行构建，对接业务需求。部署在Tomcat上。 【数据存储部分】 　　业务数据库： 项目采用广泛应用的文档数据库MongDB作为主数据库，主要负责平台业务逻辑数据的存储。 　　搜索服务器： 项目爱用ElasticSearch作为模糊检索服务器，通过利用ES强大的匹配查询能力实现基于内容的推荐服务。 　　缓存数据库： 项目采用Redis作为缓存数据库，主要用来支撑实时推荐系统部分对于数据的高速获取需求。 【离线推荐部分】 　　离线统计服务： 批处理统计性业务采用Spark Core + Spark SQL进行实现，实现对指标类数据的统计任务。 　　离线推荐服务： 离线推荐业务采用Spark Core + Spark MLlib进行实现，采用ALS算法进行实现。 　　工作调度服务： 对于离线推荐部分需要以一定的时间频率对算法进行调度，采用Azkaban进行任务的调度。 【实时推荐部分】 　　日志采集服务： 通过利用Flume-ng对业务平台中用户对于电影的一次评分行为进行采集，实时发送到Kafka集群。 　　消息缓冲服务： 项目采用Kafka作为流式数据的缓存组件

Linux进程调度原理 Linux进程调度的目标 　　　　1.高效性：高效意味着在相同的时间下要完成更多的任务。调度程序会被频繁的执行，所以调度程序要尽可能的高效； 　　　　2.加强交互性能:在系统相当的负载下，也要保证系统的响应时间； 　　　　3.保证公平和避免饥渴； 　　　　4.SMP调度：调度程序必须支持多处理系统； 　　　　5.软实时调度：系统必须有效的调用实时进程，但不保证一定满足其要求； Linux进程优先级 　　进程提供了两种优先级，一种是普通的进程优先级，第二个是实时优先级。前者适用SCHED_NORMAL调度策略，后者可选SCHED_FIFO或SCHED_RR调度策略。 任何时候，实时进程的优先级都高于普通进程 ，实时进程只会被更高级的实时进程抢占，同级实时进程之间是按照FIFO（一次机会做完）或者RR（多次轮转）规则调度的。 　　 首先，说下实时进程的调度 　　实时进程，只有静态优先级，因为内核不会再根据休眠等因素对其静态优先级做调整，其范围在0~MAX_RT_PRIO-1间。默认MAX_RT_PRIO配置为100，也即，默认的实时优先级范围是0~99。而nice值，影响的是优先级在MAX_RT_PRIO~MAX_RT_PRIO+40范围内的进程。 　　不同与普通进程，系统调度时，实时优先级高的进程总是先于优先级低的进程执行。知道实时优先级高的实时进程无法执行

OLAP引擎这么多，为什么苏宁选择用Druid？ 原创 51CTO 2018-12-21 11:24:12 【51CTO.com原创稿件】随着公司业务增长迅速，数据量越来越大，数据的种类也越来越丰富，分析人员对数据处理的响应延时要求也越来越高，传统的大数据处理工具已经无法满足业务的需求。 https://www.toutiao.com/a6637282053438046734/?tt_from=weixin&utm_campaign=client_share&wxshare_count=1&timestamp=1545368509&app=news_article&utm_source=weixin&iid=52835443443&utm_medium=toutiao_android&group_id=6637282053438046734 请处理一下. 特别是 OLAP 分析场景，需要对各种维度和度量进行上卷、下钻、切片和切块分析，并要求分析结果能够实时返回。 因此我们调研和对比了一些目前主流的 OLAP 分析工具，针对聚合计算的实时分析，我们引入了开源分析工具 Druid。 Druid 介绍 说起 Druid，大家首先想到的是阿里的 Druid 数据库连接池，而本文介绍的 Druid 是一个在大数据场景下的解决方案，是需要在复杂的海量数据下进行交互式实时数据展现的 BI

虚拟环境部署及Linux系统安装 RPM、YUM介绍及systemd初始化进程 随书配套的软件资源请在这里下载: https://www.linuxprobe.com/tools/ VmwareWorkStation 12.0——虚拟机软件 （必需） ： 功能强大的桌面虚拟计算机软件，能够让用户在单一主机同时运行多个不同的操作系统。 同时支持实时快照，虚拟网络，拖拽文件以及PXE等强悍功能。 RedHatEnterpriseLinux [RHEL]7.0——红帽操作系统 （必需）： 来源： https://www.cnblogs.com/Martin-JX/p/11878845.html

上一篇 中我们介绍了为什么需要一个日志系统、为什么云原生下的日志系统如此重要以及云原生下日志系统的建设难点，相信DevOps、SRE、运维等同学看了是深有体会的。本篇文章单刀直入，会直接跟大家分享一下如何在云原生的场景下搭建一个灵活、功能强大、可靠、可扩容的日志系统。 需求驱动架构设计 技术架构，是将产品需求转变为技术实现的过程。对于所有的架构师而言，能够将产品需求分析透彻是非常基本也是非常重要的一点。很多系统刚建成没多久就要被推翻，最根本的原因还是没有解决好产品真正的需求。 我所在的日志服务团队在日志这块有近10年的经验，几乎服务阿里内部所有的团队，涉及电商、支付、物流、云计算、游戏、即时通讯、IoT等领域，多年来的产品功能的优化和迭代都是基于各个团队的日志需求变化。 有幸我们最近几年在阿里云上实现了产品化，服务了数以万计的企业用户，包括国内各大直播类、短视频、新闻媒体、游戏等行业Top1互联网客户。产品功能从服务一个公司到服务上万家公司会有质的差别，上云促使我们更加深入的去思考：究竟哪些功能是日志这个平台需要去为用户去解决的，日志最核心的诉求是什么，如何去满足各行各业、各种不同业务角色的需求... 需求分解与功能设计 上一节中我们分析了公司内各个不同角色对于日志的相关需求，总结起来有以下几点： 支持各种日志格式、数据源的采集，包括非K8s 能够快速的查找/定位问题日志

第一章 习题解析 1．设计现代OS的主要目标是什么？ 答： （1）有效性 （ 2）方便性 （ 3）可扩充性 （ 4）开放性 2 ． OS 的作用可表现在哪几个方面？ 答： （1） OS 作为用户与计算机硬件系统之间的接 （2）作为计算机系统资源的管理者 （3）OS 实现了对计算机资源的抽象 3．为什么说操作系统实现了对计算机资源的抽象？ 答： OS 首先在裸机上覆盖一层I/O 设备管理软件，实现了对计算机硬件操作的第一层次抽象； 在第一层软件上再覆盖文件管理软件，实现了对硬件资源操作的第二层次抽象。OS 通过在计算机硬件上安装多层系统软件，增强了系统功能， 隐藏了对硬件操作的细节，由它们共同实现了对计算机资源的抽象。 4 ．试说明推动多道批处理系统形成和发展的主要动力是什么？ 答： 主要动力来源于四个方面的社会需求与技术发展： （1 ）不断提高计算机资源的利用率； （2 ）方便用户； （3 ）器件的不断更新换代； （4 ）计算机体系结构的不断发展。 5．何谓脱机 I/O 和联机 I/O ？ 答： 脱机 I/O 是指事先将装有用户程序和数据的纸带或卡片装入纸带输入机或卡片机，在外围机的控制下，把纸带或卡片上的数据或程序输入到磁带上。该方式下的输入输出由外围机控制完成，是在脱离主机的情况下进行的。 而联机 I/O 方式是指程序和数据的输入输出都是在主机的直接控制下进行的。 6

背景知识 linux内核目前实现了6中调度策略(即调度算法), 用于对不同类型的进程进行调度, 或者支持某些特殊的功能， 其中SCHED_NORMAL和SCHED_BATCH调度普通的非实时进程, SCHED_FIFO和SCHED_RR和SCHED_DEADLINE则采用不同的调度策略调度实时进程, SCHED_IDLE则在系统空闲时调用idle进程. 字段 描述 所在调度器类 SCHED_NORMAL （也叫SCHED_OTHER）用于普通进程，通过CFS调度器实现。SCHED_BATCH用于非交互的处理器消耗型进程。SCHED_IDLE是在系统负载很低时使用 CFS SCHED_BATCH SCHED_NORMAL普通进程策略的分化版本。采用分时策略，根据动态优先级(可用nice()API设置），分配CPU运算资源。注意：这类进程比上述两类实时进程优先级低，换言之，在有实时进程存在时，实时进程优先调度。但针对吞吐量优化, 除了不能抢占外与常规任务一样，允许任务运行更长时间，更好地使用高速缓存，适合于成批处理的工作 CFS SCHED_IDLE 优先级最低，在系统空闲时才跑这类进程(如利用闲散计算机资源跑地外文明搜索，蛋白质结构分析等任务，是此调度策略的适用者） CFS-IDLE SCHED_FIFO 先入先出调度算法（实时调度策略），相同优先级的任务先到先服务

目录 前言 目标 核心的设计原则 通用的数据处理流程 切合实际的解决方案 总结 延伸阅读 最后 作者： justmine 头条号： 大数据达摩院 创作不易，未经授权，禁止转载，否则保留追究法律责任的权利。 前言 这是分布式数据处理系统系列的第一篇，也是当下实时流计算引擎实现的奠基石，为了帮助大家从理论到实现形成一个完整的知识体系，计划分为理论篇(剖析分布式数据处理系统的核心思想)和实现篇(详解当下实时流计算引擎如何实现核心思想)；大数据的核心是分布式数据处理，建议大家关注[大数据达摩院]，后期更精彩哦。 先来一睹理论篇系列： 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的核心思想(一) 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的窗口模型(二) 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的触发器模型(三) 通俗易懂，揭秘分布式数据处理系统的增量处理模型(四) 敬请期待... 为了分享对大规模、无边界、乱序数据流的处理经验 ，2015年谷歌发表了《The Dataflow Model》论文，剖析了流式（实时）和批量（历史）数据处理模式的本质，即 分布式数据处理系统 ，并抽象出了一套先进的、革新式的 通用数据处理模型 。在处理 大规模、无边界、乱序 数据集时，可以灵活地根据需求，很好地平衡数据处理 正确性、延迟程度、处理成本 之间的相互关系，从而可以满足任何现代数据处理场景，如：游戏行业个性化用户体验

Rsync 优点 rsync具有安全性高、备份迅速、支持增量备份等优点，通过rsync可以解决对实时性要求不高的数据备份需求，例如定期地备份文件服务器数据到远程服务器上，对本地磁盘定期进行数据镜像等。 Rsync 不足 随着应用系统规模的不断扩大，对数据的安全性和可靠性提出了更高的要求，rsync便暴露出了很多不足之处。首先，rsync同步数据时，需要扫描所有文件后进行比对，然后进行差量传输。如果文件数量达到了百万量级及以上时，扫描文件就非常耗费时间，有时还会出现只是很少一部分数据发生了变化，因此rsync就变得非常低效了。其次，rsync不能够实时监测、同步数据，虽然它可以通过Linux守护进程的方式触发同步，但是两次触发动作一定会出现时间差，可能导致服务器端和客户端的数据出现不一致，后期无法在出现故障时完全恢复数据。 Rsync+inotify组合 为解决以上问题而出现的，实现了数据的实时同步 inotify是什么 ？ inotify是一种强大的、细粒度的、异步的文件系统事件监控机制，Linux内核从2.6.13版本起，加入了对inotify的支持。通过inotify可以监控文件系统中添加、删除、修改、移动等各种事件，利用这个内核接口，inotify-tools便可以监控文件系统下文件的各种变化情况了。 检查内核是否支持inotify： 实验案例：rsync

一、MDC系统软件概述 杭州匠兴科技有限公司MDC系统软件(Manufacturing Data Collection & Status Management System)又称作制造数据采集与状态管理系统，是一套实时采集并报表化或图表化展现车间详细制造过程数据的软硬件解决方案。MDC系统软件主要是对车间数控机床和其他智能设备的工作运行状态进行数据采集，实现对设备的实时监视与控制，并对采集数据分析及处理，并为其他信息化软件比如 MES系统 、ERP系统提供数据支持。 MDC系统软件是机床数据采集系统和机床数据分析处理系统的集成，具有数据采集、机床监控、数据分析处理、报表输出、电子看板展现等功能，帮助企业解决设备管理困难、人员数据采集效率低下等问题，也为企业管理层对车间应用管理决策做实时数据支持。 二、MDC系统软件详细功能特点 MDC系统软件强大的生产数据采集 从简单的开关机到复杂的模拟量和字符串，制造数据涵盖车间现场需求的各个方面。MDC通过多样化的数据采集手段，匠兴科技对常用数控系统如Siemens、Fanuc、Heidenhain、Num等具有丰富的二次开发能力和经验，运用多样化的数据采集手段，让数据的获取拥有最大的可能。 MDC系统软件实时、后台化的数据采集 MDC系统软件通过与数控系统、PLC系统、以及机床电控部分的集成，实现对机床数据采集部分的自动化执行