可用性是在某个考察时间，系统能够正常运行的概率或时间占有率期望值。它是衡量设备在投入使用后实际使用的效能，是设备或系统的可靠性、可维护性和维护支持性的综合特性。...例如一个网站，总会出现一些故障的时间，除去这些故障的时间，就是这个网站真正的可用时间，用真正的可用时间除网站的一共使用时间，那么就是这个网站的可用性，比例越高那么可用性就越高。...响应的度量为系统在出现故障时恢复的时间以及系统可以在降级模式下运行的时间间隔。...以淘宝网为例：淘宝网的刺激源主要是用户，刺激为当很多用户在正常操作的情况下，在一个时间（比如双十一）进行操作而造成访问员过大时，造成系统崩溃，当系统出现问题时，系统会检测到状况，记录下来并且通知用户，并且可以保证在一定时间内排除故障...第六种是状态再同步：主动和被动冗余战术要求所恢复的组件在重新提供服务前更新其状态。错误预防就是设置进程监听器，当一个事物出现错误时，从进程中删除事物。
自我保护主要针对集群中网络出现问题，导致有很多实例无法发送心跳导致很多实例状态异常，但是实际实例还在正常工作的情况，不要让这些实例不参与负载均衡。...900000 #上面提到的实例平均心跳间隔，或者说是期望的心跳间隔，为了使这个公式准确，最好每个实例配置一样的心跳时间 #默认 30s expected-client-renewal-interval-seconds...同时，转发的也是 HTTP 请求，这就需要 HTTP 连接池： eureka: server: #Eureka Server 从配置中更新同一区域内的其他 Eureka Server 实例列表间隔...默认 -1，也就是 Eureka Server 状态不考虑 UP 的集群内其他 Eureka Server 数量。...在查询本地查询不到某个微服务的时候，就会查询这个远程区域服务实例的缓存。
掌控集群的核心性能指标，了解集群的性能表现； 集群出现问题时及时报警，便于运维同学及时修复问题； 集群重要指标值异常时进行预警，将问题扼杀在摇篮中，不用等集群真正不可用时才采取行动； 当集群出现问题时，...GC 的统计较为简单，仅统计了进程在固定间隔内 GC 的次数和花费的总时间。...线程的统计，主要是统计进程内当前线程的处于 NEW 、RUNNABLE、BLOCKED、WAITING、TIMED_WAITING、TERMINATED 这六种状态下的线程数量。...对于事件的统计，主要统计固定时间间隔内的 Fatal、Error、Warn 以及 Info 的数量。...监控总是比问题发生来的更早一些，而每一次出问题，又进一步加强相应方面的监控，我们需要让监控系统从出问题时才报警到可能出现问题时就预警逐渐过渡，最终让监控系统成为我们保证系统稳定性的一个有力工具。
客户端负载均衡：Nacos客户端SDK在进行服务调用时，会根据服务实例的健康状态和负载均衡策略（如随机选择、轮询等）来选择一个健康的服务实例进行调用。...集群模式下的故障转移：集群健康检查：在Nacos集群模式下，每个服务实例的健康状态会同步到集群中的其他节点。这样，即使某个注册中心节点出现问题，其他节点仍然可以提供服务发现和配置管理的功能。...如果注册中心集群出现问题，非持久化服务的实例需要重新注册。通过这些机制，Nacos能够在服务实例出现问题时自动进行故障转移，确保系统的高可用性和稳定性。...心跳间隔：对于服务实例，Nacos客户端会定期发送心跳到注册中心，以维持服务实例的活跃状态。心跳间隔时间的设置也会影响健康检查的频率。...负载均衡策略：Nacos客户端在进行服务调用时，会根据服务实例的健康状态和负载均衡策略来选择服务提供者。
Eureka Client 会拉取、更新和缓存 Eureka Server 中的信息。...服务续约的两个重要属性 服务续约任务的调用间隔时间，默认为30秒 eureka.instance.lease-renewal-interval-in-seconds=30 服务失效的时间，默认为90秒。...自我保护机制 默认情况下，如果 Eureka Server 在一定的 90s 内没有接收到某个微服务实例的心跳，会注销该实例。...但是在微服务架构下服务之间通常都是跨进程调用，网络通信往往会面临着各种问题，比如微服务状态正常，网络分区故障，导致此实例被注销。 固定时间内大量实例被注销，可能会严重威胁整个微服务架构的可用性。...而 Eureka Client 在向某个 Eureka 注册时，如果发现连接失败，则会自动切换至其它节点。
Eureka Client 会拉取、更新和缓存 Eureka Server 中的信息。...服务续约的两个重要属性 服务续约任务的调用间隔时间，默认为30秒 eureka.instance.lease-renewal-interval-in-seconds=30 服务失效的时间，默认为90秒...自我保护机制 默认情况下，如果 Eureka Server 在一定的 90s 内没有接收到某个微服务实例的心跳，会注销该实例。...但是在微服务架构下服务之间通常都是跨进程调用，网络通信往往会面临着各种问题，比如微服务状态正常，网络分区故障，导致此实例被注销。 固定时间内大量实例被注销，可能会严重威胁整个微服务架构的可用性。...而 Eureka Client 在向某个 Eureka 注册时，如果发现连接失败，则会自动切换至其它节点。
，Http返回信息{errMsg: "getUserProfile:fail can only be invoked by user TAP gesture."}定位原因程序出现问题，首先需要把原因定位归结在第一点...压缩资源尽量把static下面的图片都压缩一下，这里推荐一个好用的压缩网站，图片进行压缩：https://tinypng.com/我没有压缩过Js文件，但会有一种方法压缩js文件，使js文件尽量的缩小来减少...js 仅被一个分包引用时，该 js 会被打包到该分包内，否则仍打到主包（即被主包引用，或被超过 1 个分包引用）自定义组件：若某个自定义组件仅被一个分包引用时，且未放入到分包内，编译时会输出提示信息分包内静态文件示例...,出现这个信息的原因是微信平台更新了隐私协议，需要再后台备案更新一下,搜索了很多，都不准确，这个隐私协议没有什么特殊情况，2个小时就可以通过了。...设置路径1: 公众号平台->设置->服务内容声明,设置通过后显示的状态是已更新，状态之前的是审核中设置路径2: 首页->管理->版本管理->提交审核 ，再这里面提审，隐私协议审核过了，就可以继续开发了。
：减少了带宽的消耗、更好地利用带宽，EIGRP不像RIP和IGRP那样，每隔一段时间就交换一次路由信息，它使用 触发式更新和增量更新，仅当某个目的网络的路由状态改变或路由的度量发生变化时，才向邻居发送路由...使用EIGRP协议只需使用router eigrp命令在路由器上启动EIGRP路由进程，然后再使用network命令使能网络范围内的接口即可。...默认状态下，IGRP每90秒钟发送一次路由更新广播，在3个更新周期（即270秒）内，如果没有从路由中的第一个路由器接受到更新，则宣布路由器不可访问。...在实际应用中，将EIGRP的保持时间设为Hello间隔的3倍，而在OSPF中将保持时间设为Hello间隔的4倍。...使用EIGRP协议只需使用router eigrp命令在路由器上启动EIGRP 路由进程，然后再使用network 命令使能网络范围内的接口即可。
当应用程序在存储文件下更新而不让 Alluxio 知道时，有两种方法可以控制元数据同步的时间。 1....当该值为正数时(默认单位为毫秒)，Alluxio将(尽力而为)不会在该时间间隔内重新同步路径。...同步线程需要操作 inode 树，一旦我们确定在将来的某个时候需要该信息，存储不足的预取就可以启动。预取线程将存储不足状态信息加载到存储不足状态缓存中，缓存部分对此进行了讨论。...此外AbsentCache条目附有时间戳，以便我们知道上次在under storage中检查的时间。这在同步间隔是某个时间段时很有用，我们使用时间戳来确定是否需要重新检查文件或目录的存在。...UfsStatusCache 是用于在同步过程中从存储状态下预取的缓存。我们通常可以在处理当前目录时预取一些文件状态，而不是在需要时获取路径信息。
在初学FPGA调试中，常常为了所谓的省事，在写代码设计仿真阶段就忽略了双口RAM的读写冲突问题，导致在FPGA上板调试中浪费大量的时间。...2、问题分析 起初是固定的单次发帧，由于没有出入队的连续更新的情况未出现问题。后来在连续发随机帧的时候出现问题。排查到后来看到发现队列帧数计数有问题。...REN：读使能状态，该状态用来拉高FIFO的读使能，然后跳转到CHECK状态； CHECK：冲突检测状态，在该状态中主要有以下操作。 如果FIFO为非空则在该状态中继续拉高FIFO的读使能。...COLLISION2：冲突2状态，指的是上一CHECK状态检测到冲突，但是FIFO为空，与COLLISION1状态类似，在此状态中拉低FIFO读使能，然后用寄存器中的配置信息更新地址表相应位置内的信息，...当在CHECK状态拉高了FIFO读使能，当检测到读写冲突并跳转到COLLISION1状态后，由于在COLLISION1状态并没有继续拉高FIFO的读使能，因此由CHECK状态拉高读使能而读出的一组新的数据会一直保持在
Eureka 目前的状态：Eureka 目前 1.x 版本还在更新，但是应该不会更新新的功能了，只是对现有功能进行维护，升级并兼容所需的依赖。 Eureka 2.x 已经胎死腹中了。...自我保护主要针对集群中网络出现问题，导致有很多实例无法发送心跳导致很多实例状态异常，但是实际实例还在正常工作的情况，不要让这些实例不参与负载均衡: eureka: server: #注意，...900000 #上面提到的实例平均心跳间隔，或者说是期望的心跳间隔，为了使这个公式准确，最好每个实例配置一样的心跳时间 #默认 30s expected-client-renewal-interval-seconds...同时，转发的也是 HTTP 请求，这就需要 HTTP 连接池： eureka: server: #Eureka Server 从配置中更新同一区域内的其他 Eureka Server 实例列表间隔...在查询本地查询不到某个微服务的时候，就会查询这个远程区域服务实例的缓存。
Eureka Client 会拉取、更新和缓存 Eureka Server 中的信息。...服务续约的两个重要属性 # 服务续约任务的调用间隔时间，默认为30秒 eureka.instance.lease-renewal-interval-in-seconds=30 # 服务失效的时间，默认为...强烈推荐：100道Java中高级面试题汇总+详细拆解 自我保护机制 默认情况下，如果 Eureka Server 在一定的 90s 内没有接收到某个微服务实例的心跳，会注销该实例。...但是在微服务架构下服务之间通常都是跨进程调用，网络通信往往会面临着各种问题，比如微服务状态正常，网络分区故障，导致此实例被注销。 固定时间内大量实例被注销，可能会严重威胁整个微服务架构的可用性。...而 Eureka Client 在向某个 Eureka 注册时，如果发现连接失败，则会自动切换至其它节点。
高可用首先需要解决集群部分失败的场景：当集群内少量节点出现故障时通过自动故障转移保证集群可以正常对外提供服务 Redis.6.1 故障发现 当集群内某个节点出现问题时，需要通过一种健壮的方式保证识别出节点是否...2）如果节点 a 与节点 b 通信出现问题则断开连接，下次会进行重连。如果一直通信失败，则节点 a 记录的与节点 b 最后通信时间将无法更新。...3）节点 a 内的定时任务检测到与节点 b 最后通信时间超高 cluster-nodetimeout 时，更新本地对节点 b 的状态为主观下线（pfail）。...主观下线简单来讲就是，当 cluster-note-timeout 时间内某节点无法与另一个节点顺利完成 ping 消息通信时，则将该节点标记为主观下线状态。...每个节点内的cluster State 结构都需要保存其他节点信息，用于从自身视角判断其他节点的状态。 2.客观下线 当某个节点判断另一个节点主观下线后，相应的节点状态会跟随消息在集群内 传播。
图片区域泛洪是指在一个区域内的所有路由器都可以接收到某个LSA非区域泛洪是指在一个特定区域外的所有路由器都可以接收到某个LSA。默认情况下，OSPF使用非区域泛洪。...当一个LSA被广播到超过110个ISU的距离时，该LSA将不再被发送给其他路由器。泛洪时间限制为了防止恶意攻击者滥用泛洪机制，OSPF还支持泛洪时间限制。...当某个路由器（比如路由器A）检测到本地连接状态发生变化时，它会生成一个新的LSA（LSA1），然后通过泛洪算法将该LSA传播给所有的邻居路由器（B和C）。...2、设置LSA泛洪的最大限制[设备-config-area-interface] flood reduce [最大限制值]最大限制值是指在指定时间间隔内，最多允许发送的LSA数量。...请根据实际网络需求选择适当的时间间隔和最大限制值。OSPF LSA 泛洪优化OSPF 使用泛洪机制来保证 LSA 在整个域内的可靠传输，然而，在大型网络中，泛洪可能会导致严重的链路负载和资源浪费。
区域泛洪是指在一个区域内的所有路由器都可以接收到某个LSA 非区域泛洪是指在一个特定区域外的所有路由器都可以接收到某个LSA。 默认情况下，OSPF使用非区域泛洪。...当某个路由器（比如路由器A）检测到本地连接状态发生变化时，它会生成一个新的LSA（LSA1），然后通过泛洪算法将该LSA传播给所有的邻居路由器（B和C）。...2、设置LSA泛洪的最大限制 Router(config-router)# max-lsa [最大限制值] 最大限制值是指在指定时间间隔内，最多允许发送的LSA数量。...2、设置LSA泛洪的最大限制 [设备-config-area-interface] flood reduce [最大限制值] 最大限制值是指在指定时间间隔内，最多允许发送的LSA数量。...请根据实际网络需求选择适当的时间间隔和最大限制值。 OSPF LSA 泛洪优化 OSPF 使用泛洪机制来保证 LSA 在整个域内的可靠传输，然而，在大型网络中，泛洪可能会导致严重的链路负载和资源浪费。
假设客户在下单时，需要调用订单服务的接口，而订单服务有依赖了客户服务、商品服务、库存服务等，在下单时如果依赖的某个服务发生异常（请求超时），所有的请求就阻塞在这个依赖服务上，则会造成整个下单接口调用失败...在SpringCloud分布式项目中，为了保证服务的高可用，Netflix的组件Hystrix可以将这些请求隔离，针对服务限流，当某个服务不可用时能够熔断并降级，防止级联故障。...Hystrix 能够保证在一个依赖出现问题的情况下，不会导致整体系统服务的失败、避免级联故障、提高系统的弹性。 ?...比如：5秒内有4个请求，2个请求超时或者失败，就会自动开启熔断 errorThresholdPercentage: 50 # 10秒后，进入半打开状态（熔断开启，间隔一段时间后...服务熔断 在yml配置中开启熔断，并且以5秒为度量周期，当5秒内请求超过4个错误超过50%时，就会开启熔断器，所有的请求都会直接降级，如果5秒内的请求不够4个，就算有三个请求且全部失败也不会开启熔断器。
传统的数据通信更多关注的是信息传输的时延，即数据从发送时刻到被接收时刻之间的时间间隔；而实时更新应用则更关注信息的时效性，即数据从产生时刻到被使用时刻之间的时间间隔。...考虑由一对源—目的节点对构成的通信系统，假定更新分组在 时刻生成，相应地，在 时刻到达目的端，在任意t时刻，目的端接收最新更新的索引为 最新更新产生的时间戳为 在任意t时刻，AoI的数学表示为 状态更新的时间平均年龄是图中锯齿函数下按观察时间间隔归一化的面积...当T→oo时，△T的时间平均值趋于集合的平均年龄，即 此外,让 为状态更新生成的稳态速率。...利用不相交区域Qi进行基本操作后，对于i >= 1，状态更新系统中的平均AoI为： 其中 ，E[]是期望算子。Y和T分别对应于更新包的到达间隔时间和系统时间的随机变量。...另一方面，较大的到达间隔时间导致较低的系统平均时间和较高的平均Aol。 对于FCFS的D/M/1系统，状态包在固定的时间D内生成，λ=1/D。
后，本地会记录一个last_time（最后发号时间戳）, 定期会上报etcd这个last time 「发号器实现tips」 ID中有几位是序列号，表示在单个时间戳内最多可以创建多少个ID，当发号器的QPS...各自系统的变更不会影响到另外一个 使用时注意事项 「避免消息队列数据堆积」 添加对应监控 ❝启动一个监控程序，定时将监控消息写入消息队列中，在消费端检查消费时与生产时间的时间间隔，达到阈值后发告警 通过消息队列提供的工具对队列内数据量进行监控...优先拆分被依赖的服务 接口要注意可扩展，兼容旧的请求方式，避免接口更新后，其他服务调用时报错 微服务化后引入了额外的复杂度 需要引入服务注册中心，并管理监控各个服务的运行状态 引入服务治理体系。...服务状态管理 rpc服务到注册中心完成注册，注册有时效限制 rpc服务每隔一定时间间隔需要向注册中心发送心跳包，注册中心收到后更新服务节点的过期时间 到了过期时间还未收到rpc服务节点的更新心跳包，认定该节点不可用...在分布式系统中，由于某个服务响应缓慢，导致服务调用方等待时间过长，容易耗尽调用方资源，产生级联反应，发生服务雪崩。
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