http://blog.csdn.net/qq_15766181/article/details/46554643 使用 FileZilla FTP Client 连接 Vsftpd FTP,在没有配置传输模式(主动模式.被动模式)时,出现了以下提示信息.我们可以手工设置传输模式为“主动模式”来解决这一问题.但由于客户端防火墙等原因,这种解决方法将不会始终有效. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 状态: 正在连接 192.168

Group Replication 是一种 Shared-Nothing 的架构,每个节点都会保留一份数据. 虽然支持多点写入,但实际上系统的吞吐量是由处理能力最弱的那个节点决定的. 如果各个节点的处理能力参差不齐,那处理能力慢的节点就会出现事务堆积. 在事务堆积的时候,如果处理能力快的节点出现了故障,这个时候能否让处理能力慢的节点(存在事务堆积)接受业务流量呢? 如果不等待堆积事务应用完,直接接受业务流量. 一方面会读到旧数据,另一方面也容易出现写冲突. 为什么容易出现写冲突呢?因为基于旧数据

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

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

前言 前几天公司生产环境一个服务由于流量上升触发了 Sentinel 的流控机制,然后用户反馈访问慢,定位发现是 task 定时任务导致,后面 task 优化之后发布,流量恢复正常. 这是一个再正常不过的生产问题,可能大部分同学都经历过,经历过的大多数是解决问题之后就不了了之,导致事故还有再次发生的可能,最终对用户造成了不好的体验.所以我觉得所有的生产问题都需要进行复盘,当然复盘的目的不是为了追责,而是防止下次再发生同样的错误.那我们就简单分析一下这个问题,首先肯定是业务层面的疏漏导致 task

首先要保证你的服务是可用的,其中一个重要的手段就是流控.就是流量控制.比如我的系统每秒只能处理500个请求,那么多余的请求就拒绝掉.这样我的系统不会被压死 实际的开发中,所要面对的流控场景实际是非常复杂的,在负载均衡上做,反向代理上做,或者自己写代码去做也是可以的.. 负载均衡和反向代理一般是针对集群的. 为什么要做流控: 1.保证系统的可用性,不要被大流量把系统压死,如果你的服务不可用,做什么都没有意义了. 2.流控一定要做在认证审计授权这些安全机制的前面.因为你的认证审计授权都是要消耗系统资

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

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

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

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

为什么需要集群流控呢?假设需要将某个API的总qps限制在100,机器数可能为50,这时很自然的想到使用一个专门的server来统计总的调用量,其他实例与该server通信来判断是否可以调用,这就是基本的集群流控方式,sentinel的实现就是这样的. 如果服务调用使用轮训或者随机路由方式,理论上可以通过在各个单机上设置流控规则即可(单机qps上限=总qps上限 / 机器数).集群流控可以解决流量分配不均的问题导致总体流控效果不佳的问题,其可以精确地控制整个集群的调用总量,结合单机限流兜底,可以

这几篇将API安全的 流控.认证.审计.授权 简单的过一遍,对这些概念先有个初步印象.后边还会详细讲解. 本篇说API安全之流控~第一印象. 一.概念 流控,流量控制,只放系统能处理的请求的数量过去,处于api安全链路的第一关. 为什么要做流控?保证系统的可用性,防止大流量把系统给压死.流控的位置做在认证.审计.授权等整个安全机制的最前边,提前控制流量,避免其他无用的资源浪费. 如果没有流控放在第一道档线,攻击者弄一堆肉鸡,发起DDOS攻击,即使你后边的认证.审计.授权 做得再好,也可能把你的服

原文:http://www.xuebuyuan.com/2961303.html 首先贴上Linux内核的ifb.c的文件头注释:     The purpose of this driver is to provide a device that allows    for sharing of resources: 1) qdiscs/policies that are per device as opposed to system wide.    ifb allows for a dev

从用户的视角来感受一个开源项目的成长,是我们推出「开发者说」专栏的初衷,即在开发者进行开源项目选型时,提供更为立体的项目信息.专栏所有内容均来自作者原创/投稿,本文是「开发者说」的第6篇,作者 Jason Joo,@友乐活(北京),Sentinel Committer. 1st:<深度剖析开源分布式事务方案 Seata 的事务协调器> 2nd:<RocketMQ 消息发送的高可用设计> 3st:<消息队列 Kafka 和 RocketMQ 之我见> 4th:<如何

流控规则 注:Sentinel的监控页面一开始是没有东西,需要对监控的服务发起请求后才会出现 资源名:唯一名称,默认请求路径 针对来源:Sentinel可以针对调用者进行限流,填写微服务名,指定对哪个微服务进行限流 ,默认default(不区分来源,全部限制) 阈值类型/单机阈值: QPS(每秒钟的请求数量):当调用该接口的QPS达到了阈值的时候,进行限流: 线程数:当调用该接口的线程数达到阈值时,进行限流 是否集群:不需要集群 流控模式: 直接:接口达到限流条件时,直接限流 关联:当关联的资源

前言 之前虽然也一直在使用sentinel实现限流熔断功能,但却没有好好整理之前看的源码与资料,今天有时间将之前自己整理过的资料写成一篇博文,或者是是一篇关于Sentinel(基于目前最近版本1.8,如果没有特殊说明,都指最新1.8版本)持久化Nacos的指南,因为我发现网上的一些博文虽然有参考价值但却没有好好完善好细节,一知半解,或者版本比较老不具备参考价值.比如说为什么要做这一步,这一步需要完成什么具体工作等等.所以尽我所能,详细介绍下手把手整合Sentinel与Nacos,实现Sentin

摘要:ROMA平台的核心系统ROMA Connect源自华为流程IT的集成平台,在华为内部有超过15年的企业业务集成经验. 本文分享自华为云社区<ROMA集成关键技术(1)-API流控技术详解>,作者:中间件小哥 . 1 概述 ROMA平台的核心系统ROMA Connect源自华为流程IT的集成平台,在华为内部有超过15年的企业业务集成经验.依托ROMA Connect,可以将物联网.大数据.视频.统一通信.GIS等基础平台及各个应用的服务.消息.数据统一集成适配以及编排,屏蔽各个平台对上层业

目录 前言 1. Sentinel 的自动装配 1.2 依赖引入 1.3 SentinelWebAutoConfiguration 配置类 1.4 CommonFilter 过滤器 1.5 小结 2. 获取 ProcessorSlot 链 2.1 Sentinel 源码包结构 2.2 获取 ProcessorSlot 链与操作 Slot 槽的入口 CtSph.entryWithPriority() 2.2.1 构造 ProcessorSlot 链 CtSph.lookProcessChain()

项目源码地址:公众号回复 sentinel,即可免费获取源码 前言 上一篇文章中,我们讲解了关于sentinel基本介绍以及流控规则中直接和快速失败的效果,有兴趣的可以去看上一篇文章,今天,我们给大家带来更加详细的关于sentinel流控规则的介绍.今天的内容我们主要围绕四个点进行展开介绍. 流控模式 :关联.链路 流控效果 :Warm Up.排队等待 这四点具体是什么意思呢?别急我们一个一个来做详细的介绍,首先我们从关联开始. 首先启动项目:cloud-alibaba-sentinel-800

摘要:本文将详细描述API Gateway流控实现,揭开高性能秒级流控的技术细节. 1.概述 ROMA平台的核心系统ROMA Connect源自华为流程IT的集成平台,在华为内部有超过15年的企业业务集成经验.依托ROMA Connect,可以将物联网.大数据.视频.统一通信.GIS等基础平台及各个应用的服务.消息.数据统一集成适配以及编排,屏蔽各个平台对上层业务的接口差异性,对上提供服务.消息.数据集成使能服务,以支撑新业务的快速开发部署,提升应用开发效率.适用于平安园区.智慧城市.企业数字化