本文分享将深入剖析我们在应对流量高峰、突破系统瓶颈、强化系统稳定性以及实现高可用性等方面的应对策略与实践效果。

介绍在应对流量高峰、突破系统瓶颈、强化系统稳定性等方面的应对策略与优化效果。

“个人中心设计或改版这道题”一定出现过在大多设计师的工作生涯中；那遇到这类项目的时候要怎么启动，该怎么思考呢？

通过自动化特征选择和因果关系检测，可以帮助进行归因分析。在这次酒店转化率下降的案例中，通过报表统计数据和因果关系检测，发现影响转化率下降的主要原因是预订到下单页面的新客连住人群和非会员青年人群的波动。这些因素属于可控因素，可以通过调整年龄结构、用户核心目的地和会员策略来提高转化率。因此，建议从这些因果关系链路的原因变量入手，以改善转化率。

Kubernetes集群中的DNS服务经过改进，采用新架构提升了解析效率和可用性。改造后的方案隔离故障域，每个Pod首选本地的q-dnsmasq进行解析，当q-dnsmasq不可用时，由kube-svc（coredns）兜底。同时，新方案通过并发请求多个Coredns和localdns，提高解析效率。这样可以将可能的解析问题控制在单个Pod上，便于快速隔离或自动隔离。新方案还提升了缓存命中率，通过按节点分散的方式确保pod访问的首选dns一致性，提高缓存命中率。此外，新方案具备首次选nameserver，并通过并发请求多个nameserver提高可靠性。

深入了解微服务架构核心组件。

文章介绍了去哪儿旅行的监控系统Watcher以及其在订单监控精度提升方面的应用。为了实现秒级监控，他们面临着数据存储和Graphite协议兼容性的挑战。当前的分钟级监控使用的Graphite的Carbon和Whisper存在存储和写入问题，需要解决。为了选取更适合的存储方案，他们评估了M3DB和VictoriaMetrics两种解决方案。这两种方案都支持Graphite协议，并具有各自的优势和劣势。

为前端应用测试提供全面的覆盖率指标

文章介绍了去哪儿机票智能预警系统-雷达系统的目标和挑战。他们重新定义了分析指标的范畴，筛选出了核心指标和通用指标。他们希望提高指标监测的准确度，并降低人力成本，实现可持续运维。他们的目标是打造一个全面覆盖机票核心面板指标和错误指标的智能预警平台，通过提升准确率超过75%来提高系统的稳定性和可靠性。

分层存储，优先调度，平滑升级

文章概览背景问题分析部署物理机容器模型的方案选型先缩后扩模型方案调研先缩后扩模型设计关键点实践中的挑战以及解决

本文主要介绍了一些数据治理运营框架的实践案例。其中包括云器Lakehouse的高并发低延迟分析、百度数据科学领域中的大模型应用、ClickHouse在58同城画像系统的应用、华为实时入湖Hudi的解决方案、京东物流的敏捷BI实践、大模型遇见因果推断等内容。通过这些案例，我们可以了解到数据治理在不同领域中的应用和效果。

为业务发展打好基石

去哪儿旅行的Kafka日志集群在春节压测期间遇到性能问题，导致部分客户端堆积和数据生产异常。集群网络闲置率降低到0.4以下，部分机器接近闲置，无法通过增加机器解决性能问题。经排查，发现数据量增大和高峰期pod扩展导致网络链接数增加影响性能。通过将num.io.threads参数从32修改为128，优化了Kafka本身解决了问题，并节省了2000核CPU。此外，将单盘改为双盘并没有提升闲置率。

探索数据之源，引领智能化未来

从查询车次到支付出票不是服务的结束，而是平台售后保障与一站式行程服务的新开始。