前面已经介绍了很多zuul的功能,本篇继续介绍它的另一大功能.在高并发的应用中,限流往往是一个绕不开的话题.本文详细探讨在Spring Cloud中如何实现限流. 在 Zuul 上实现限流是个不错的选择,只需要编写一个过滤器就可以了,关键在于如何实现限流的算法.常见的限流算法有漏桶算法以及令牌桶算法.这个可参考 https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html ,写得通俗易懂,你值得拥有,我就不拽文了. GoogleGuava 为我们提供了限流工具类 Ra

前言: 经常在群里看到不少朋友争论海蜘蛛 ROS 维盟 爱快 碧海威 流控大师 Woyos等等软路由,哪个好.实际上,网络产品是复杂的,现在的软路由功能上已经远远不是单独的路由了.每种产品都有他本身的优点和缺点,产品定位,适应人群,谈不上非得分出个高低好坏来.所以本文中的一些观点,如果带有一些偏向性的话,大家请勿纠结.因为每个人都会对自己用的产品有种拥护情节,难免会有失公平. 当然这里主要讲的肯定还是RouterOS.本人是5年前接触ROS的,在这之前烧过不少路由器,各种洋垃圾,高端旗舰无线路由

rabbitmq为了能够保证服务器在大量使用资源的情况下正常工作,会做流控. 所谓流控有以下两个方面.一是针对连接做流控,即降低某频率过快的发送消息.二是整体流控,即将所有消费者发送的消息丢掉,悄无声息. 首先是针对连接做的流控,per-connection rabbitmq通过使用credit_flow来实现连接级别的流控.假设有这样的数据流向,A->B->C,如果C消息处理不及时,B能够感得到,则B会减少A发送的消息,从而从源头作到流控.rabbitmq消息有如下的流向,rabbit_re

[源地址]http://www.jcodecraeer.com/a/anzhuokaifa/androidkaifa/2014/0919/1696.html 之前我们介绍过一个开源的瀑布流控件StaggeredGridView ,但是真正使用过后才发现有一个致命的缺陷,那就是在显示数目较多的图片时,上滑有时会很困难.但是今天介绍的瀑布流控件PinterestLikeAdapterView则没有这样的问题. 项目地址:https://github.com/GDG-Korea/PinterestLi

转自:http://blog.csdn.net/zeroboundary/article/details/8966586 在RS232中本来CTS 与RTS 有明确的意义,但自从贺氏(HAYES ) 推出了聪明猫(SmartModem)后就有点混淆了,不过现在这种意义为主流意义的,各大芯片制造厂家对UART控制器的流控基本采用HAYES MODEM流控解释. 在RS232中RTS 与CTS 是用来半双工模式下的方向切换,本文不解释: 如果UART只有RX.TX两个信号,要流控的话只能是软流控:如

1. 首先我们看看瀑布流的效果,如下: 2. 今天要介绍的瀑布流控件是:PinterestLikeAdapterView 项目地址:https://github.com/GDG-Korea/PinterestLikeAdapterView 使用方法类似于ListView下面是我使用该控件实现一个显示系统图片的简单应用:

启动脚本设置jvm的内存 if "%ACTIVEMQ_OPTS%" == "" set ACTIVEMQ_OPTS=-Xms1G-Xmx1G -Djava.util.logging.config.file=logging.properties broker配置中的系统内存和磁盘空间使用量 <systemUsage> <systemUsage> <memoryUsage> <memoryUsagelimit="64

Linux内核实现了数据包的队列机制,配合多种不同的排队策略,可以实现完美的流量控制和流量整形(以下统称流控).流控可以在两个地方实现,分别为egress和ingress,egress是在数据包发出前的动作触发点,而ingress是在数据包接收后的动作触发点.Linux的流控在这两个位置实现的并不对称,即Linux并没有在ingress这个位置实现队列机制.那么在ingress上就几乎不能实现流控了.     虽然使用iptables也能模拟流控,但是如果你就是想用真正的队列实现流控的话,还真要

WeTest 导读 全新的全局流控实现方案,既解决了目前流控的实现难点,同时保证运行稳定且流控准确的前提下,实现更简单,部署成本更低,容灾能力更强. 该方案组件化之后,可以推广到别的有需要的部门使用,只需简单的接入和部署即可获得全局流控的能力. 一.背景 流控作为容灾体系中必不可少的一环,在请求量超过系统容量的时候,通过拒绝超量请求的方式,防止服务接口的雪崩和系统挂掉. 目前部门只具备单机流控的能力,随着业务的增长和系统复杂度的增加,单机流控越来越不能满足需要,升级流控能力日趋重要. (一)流控

最近团队在搞流量安全控制,为了应对不断增大的流量安全风险.Waf防护能做一下接入端的拦截,但是实际流量会打到整个分布式系统的每一环:Nginx.API网关.RPC服务.MQ消息应用中心.数据库.瞬间的大流量对系统的整体的冲击还是很大的,一些连锁反应时刻刺激着我们的神经!所以,我们要设计开发我们自己的流控中心.解决我们的系统痛点问题. 一.首先,我们从系统需求说起: 1. 接入点IOT设备,瞬间批量上线&离线:几十万设备同时离线.上线后,带来的三遥数据.状态数据,瞬间打到后端.虽然有MQ扛了一层,

2019 年 1 月 12 日,由又拍云.OpenResty 中国社区主办的 OpenResty × Open Talk 全国巡回沙龙·深圳站圆满结束,又拍云首席架构师张聪在活动上做了< OpenResty 动态流控的几种姿势 >的分享.OpenResty x Open Talk 全国巡回沙龙是由 OpenResty 社区.又拍云发起的,为促进 OpenResty 在技术圈的发展,增进 OpenResty 使用者的交流与学习的系列活动,活动将会陆续在深圳.北京.上海.广州.杭州.成都.武汉等地

背景知识 CC 攻击 攻击者通过创建大量请求导致服务器资源耗尽,主要针对特定服务接口,属于实现 DoS 攻击的一种方式(DoS 攻击更多是针对网络端口,而不是具体服务接口). NGINX 流控 limit_req_zone:通过"漏桶"算法限制每个 IP 发起的请求频率. limit_conn_zone:限制每个 IP 发起的连接数. fail2ban 通过匹配服务器日志操作 iptables 来限制客户端网络连接. 实践配置 NGINX 部分 在 http 部分中配置: limit_

中低端路由器上使用disp interface 查看相应串口状态信息,其中DCD.DTR.DSR.RTS及CTS等五个状态指示分别代表什么意思? DCD ( Data Carrier Detect 数据载波检测) DTR(Data Terminal Ready,数据终端准备好) DSR(Data Set Ready 数据准备好) RTS( Request To Send 请求发送) CTS(Clear To Send 清除发送) 在这五个控制信号中,DTR和RTS是DTE设备(数据终端设备,在实

/********************************************************************** * Linux串口设备树硬件.软件流控设置 * 说明: * 看了文档才知道串口驱动除了支持硬件流控设置,还支持软件流控设置. * * 2018-5-30 深圳 宝安西乡 曾剑锋 *********************************************************************/ 一.参考文档: . https://

物理连接(交叉连接) 主机的RTS(输出)信号,连接到从机的CTS(输入)信号. 主机的CTS(输入)信号,连接到从机的RTS(输出)信号. 主机发送过程: 主机查询主机的CTS脚信号,此信号连接到从机的RTS信号,受从机控制.如果主机CTS 信号为有效(低),表示从机的接收FIFO未满,从机可以接收,此时主机可以向从机发送 数据.并且在发送过程中要一直查询CTS信号是否为有效状态.一旦无效,则终止发送. 那主机的CTS信号什么时候会无效呢? 从机在接收到主机发送的数据时,从机的接收模块的FIF

转自:http://blog.csdn.net/zeroboundary/article/details/8966586 5/23/2013 5:13:04 PM at rock-chips inshenzhen 最近太忙了,没时间写对Ucos-II的移植,先将工作中容易搞错的一个知识点记录下来,关于CTS与RTS的. 在RS232中本来CTS 与RTS 有明确的意义,但自从贺氏(HAYES ) 推出了聪明猫(SmartModem)后就有点混淆了,不过现在这种意义为主流意义的,各大芯片制造厂家对

转自:http://blog.csdn.net/zeroboundary/article/details/8966586 在RS232中本来CTS 与RTS 有明确的意义,但自从贺氏(HAYES ) 推出了聪明猫(SmartModem)后就有点混淆了,不过现在这种意义为主流意义的,各大芯片制造厂家对UART控制器的流控基本采用HAYES MODEM流控解释. 在RS232中RTS 与CTS 是用来半双工模式下的方向切换,本文不解释: 如果UART只有RX.TX两个信号,要流控的话只能是软流控:如

流控检查(每半秒累计,因此最小留空阀值只能做到每秒2条): import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import java.lang.Thread; /** * 流量控制 * * @author chenx */ public class OverflowController { private int maxSendCountPerSecend; // 该条链路上流控阀值 private Date sendTime =

一.TCP流控 之前我们介绍过TCP是基于窗口的流量控制,在TCP的发送端会维持一个发送窗口,我们假设发送窗口的大小为N比特,网络环回时延为RTT,那么在网络状况良好没有发生拥塞的情况下,发送端每个RTT就可以发送N比特的数据,发送端的速率应该与N/RTT成正比,因此通过改变发送窗口的大小就可以控制发送端的发送速率,那么接收端就可以通过控制发送端发送窗口的大小来控制发送速率.这样接收端需要有一种方式通告发送端接收端期望的发送窗口大小,这种方式就叫做窗口通告(window advertisemen

在前面的内容中我们依次介绍了TCP的连接建立和终止过程和TCP的各种重传方式.接着我们在这部分首先关注交互式应用TCP连接相关内容如延迟ACK.Nagle算法.Cork算法等,接着我们引入流控机制(flow control)和关联的窗口管理(window management)过程.在开篇之前我们先介绍几个相关的概念. 交互式TCP连接(interactive TCP connection):交互式TCP连接是指用户输入需要在client和server间传递的这种.用户的输入可能是一次键盘按键或

阿里用的方案是在nginx中配置限流(限流功能模块是自己开发的),流量统计线上是有监控打通的,具体的限流值是通过线上流量表现+线下性能测试(模拟线上场景)测试得出的. 全新的全局流控实现方案,既解决了目前流控的实现难点,同时保证运行稳定且流控准确的前提下,实现更简单,部署成本更低,容灾能力更强. 该方案组件化之后,可以推广到别的有需要的部门使用,只需简单的接入和部署即可获得全局流控的能力. 一 背景 流控作为容灾体系中必不可少的一环,在请求量超过系统容量的时候,通过拒绝超量请求的方式,防止服务接