网易云音乐消息队列改造之路

网易云音乐消息队列改造之路

网易云音乐消息队列改造之路

网易云音乐从 13 年 4 月上线以来,业务和用户突飞猛进。后台技术也从传统的 Tomcat 集群到分布式微服务快速演进和迭代,在业务的不断催生下,诞生了云音乐的 RPC,API 网关和链路跟踪等多种服务,消息队列也从 RabbitMQ 集群迁移到 Kafka 集群。

对于消息队列,更多处于使用阶段,也在使用中出现很多问题。因此期望提供一种完全可控,出现问题自己能排查,能跟踪,可以根据业务需求做定制改造的消息队列。

经过 RabbitMQ,Kafka 和 RocketMQ( ActiveMQ 性能较差,暂不考虑)的调研和分析后,发现 RocketMQ 比较适合云音乐的通用业务,但是开源 RocketMQ 也有一些缺陷,比如 Broker 仅提供了 Master 到 Slave 的复制,没有 Failover 切换的能力。而且当时事务消息不开源、消息发送消费无追踪、没有告警与监控体系等等,只有解决了这些缺陷才能在业务中大规模使用。

我们期望消息队列具备宕机 Failover 能力,根据不同业务场景提供不同 QOS 能力,如商城消息不能丢失、交易事务消息支持、消息发送消费追踪、失败排查等能力。

同时对业务比较关心的发送耗时,消费耗时,消费延迟,消费失败异常等提供监控和告警能力。同时对运维比较关心的整体运行水位和各项指标提供监控大盘,以及排查发现消息队列自身问题与长期运维能力。

另外云音乐少部分业务是 Nodejs 和 Python 的,提供 HTTP 协议接入能力。

所以,最终以开源 RocketMQ 为内核,完全继承开源 RocketMQ 具备的特性。为满足高可用,增加了 Failover 组件,对 Broker 进行健康检查提供快速切换能力。

对于业务开发关心的监控,修改客户端,把耗时,异常等数据采用系统消息方式上报,由 Monitor 组件消费消息并写入 ES,并提供控制台查询能力。同时客户端上报的数据,Alarm 也会消费一份,根据业务配置的监控项检查告警,超出阀值直接发出告警。另外消息系统也会出现宕机,宕机选主也有一段时间(秒级),虽然客户端有重试能力,但是有些场景不能很好满足。因此,消息队列提供了降级组件,在系统异常时,客户端会将消息发送本地或者发送到容灾集群,降低系统宕机时对业务的影响。

在运维方面,提供系统巡检能力,将系统比较关键的状态定时巡检,异常则快速发出告警。我们也提供控制台资源管控能力,将 Topic,ProducerGroup,ConsumerGroup,以及上下游应用关联并管控起来。

另外,由于云音乐根据自己业务的需求,对开源 RocketMQ 的改动较多,几个特性,如消息轨迹、事务消息、多环境隔离。

消息轨迹和开源不同的是,云音乐消息队列提供发送消费、事物消息回查轨迹,同时消费失败时,也在轨迹中提供失败异常信息,这样就能够追踪失败原因。

云音乐在做事务消息时,开源事务消息还没出来。云音乐通过修改存储引擎实现自己的事物消息。提供事务消息回查按时间收敛能力,回查不到状态超过次数进入死信,同时提供死信告警,事务消息回查死信处理能力。

对于多环境隔离,云音乐有很多条业务线,每条业务线都有很多个需求在做,同时各个业务线之间的访问都是通过服务化的方式进行。为提升开发和测试效率,通过对 RPC 流量打标的方式将流量隔离到相应环境,并一路透传下去。消息也一样,同一个需求发送的消息需要相应的环境开发、测试和其他互不影响。因此云音乐设计实现了消息队列的隔离,加快业务开发测试,预发快速验证能力。

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决策树算法介绍:原理与案例实现

决策树算法介绍:原理与案例实现

决策树算法介绍:原理与案例实现 决策树算法介绍:原理与案例实现 一、决策树算法概述 决策树是一种基本的分类与回归方法,它基于树形结构进行决策。决策树的每一个节点都表示一个对象属性的测试,每个分支代表该属性测试的一个输出,每个叶节点则代表一个类别或值。决策树学习通常包括三个步骤:特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝。 二、决策树算法原理 1. 特征选择 特征选择是决策树学习的核心。它决定了在树的每个节点上选择哪个属性进行测试。常用的特征选择准则有信息增益、增益比和基尼不纯度。 * 信息增益:表示划分数据集前后信息的不确定性减少的程度。选择信息增益最大的属性作为当前节点的测试属性。 * 增益比:在信息增益的基础上考虑了属性的取值数量,避免了对取值数量较多的属性的偏好。 * 基尼不纯度:在CART(分类与回归树)算法中,使用基尼不纯度作为特征选择的准则。基尼不纯度越小,表示纯度越高。 2. 决策树的生成 根据选择的特征选择准则,从根节点开始,递归地为每个节点选择最优的划分属性,并根据该属性的不同取值建立子节点。直到满足停止条件(如所有样本属于同一类,

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