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记一次线上环境redis响应慢，导致雪崩
前言 redis是主从加哨兵架构，java服务放在k8s上，使用springboot的actuator来进行健康检查。 故障原因如下，redis因为cpu激增，导致响应慢，断开了和java的连接，正好在k8s健康检查的时间内，检查到java服务不正常，k8s干掉了java服务，导致业务不正常。 解决思路 首先防止雪崩效应，避免雪球越信道均衡之非线性均衡——Tomlinson-Harashima Precoding（THP）
线性均衡可以做在接收端，也可以做在发送端，而DFE只能做在接收端。对于DFE的讨论都是建立在判决器能够判决正确的情况下，但是如果每一个发送的符号含有多比特信息，比如PAM16，由于发送信号的最大能量是一定的，所以星座图之间的距离很小，这会导致判决器很容易产生错误的判决，在DFE中造成非线性模代数（THP）预编码
现有的多用户预编码可以分为线性和非线性预编码两类，两类预编码有各自的优点，线性预编码实现简单并且性能可观，非线性预编码实现稍显复杂但是性能要远优于线性预编码。与线性预编码相对应，非线性模代数（THP）预编码可以基于迫零准则设计也可以基于最小均方误差准则设计。THP预编码算法是基在 JVM 中使用透明巨型页
“[JVM 解剖公园][1]”是一个持续更新的系列迷你博客，阅读每篇文章一般需要5到10分钟。限于篇幅，仅对某个主题按照问题、测试、基准程序、观察结果深入讲解。因此，这里的数据和讨论可以当轶事看，不做写作风格、句法和语义错误、重复或一致性检查。如果选择采信文中内容，风险自负。Alekse