断路 断路是分布式系统的关键组成部分。快速失败并尽快收回下游施加压力几乎总是好的。 Envoy网格的主要优点之一是，Envoy在网络级别强制实现断路限制，而不必独立配置和编写每个应用程序。 Envoy支持各种类型的完全分布（不协调）的电路中断： 群集最大连接数：Envoy将为上游群集中的所有主机建立的最大连接数。实际上，这仅适用于HTTP / 1.1群集，因为HTTP / 2使用到每个主机的单个连接。 群集最大挂起请求数：在等待就绪连接池连接时将排队的最大请求数。实际上，这仅适用于HTTP / 1.1群
断路是分布式系统的关键组成部分。快速失败并尽快收回下游施加压力几乎总是好的。Envoy网格的主要优点之一是，Envoy在网络级别强制实现断路限制，而不必独立配置和编写每个应用程序。Envoy支持各种类型的完全分布（不协调）的电路中断：
总的来说，我们相信Envoy为现代服务导向架构提供了独特且引人注目的功能。下面我们比较一下Envoy和其他相关的系统。尽管在任何特定的领域（边缘代理，软件负载平衡器，服务消息传递层），特使可能不像下面的一些解决方案那样具有丰富的功能，但是总体而言，没有其他解决方案将相同的整体特征提供到单个自包含的高性能套餐。 注：以下大部分项目正在积极开发中。因此有些信息可能会过时。如果是这种情况，请让我们知道，我们会解决它。 nginx nginx是规范的现代Web服务器。它支持服务静态内容，HTTP L7反向代理负
总的来说，我们相信Envoy为现代服务导向架构提供了独特且引人注目的功能。下面我们比较一下Envoy和其他相关的系统。尽管在任何特定的领域（边缘代理，软件负载平衡器，服务消息传递层），特使可能不像下面的一些解决方案那样具有丰富的功能，但是总体而言，没有其他解决方案将相同的整体特征提供到单个自包含的高性能套餐。
统计 特使的主要目标之一是使网络可以理解。特使根据配置如何发出大量的统计数据。一般来说，统计分为两类： 下游：下游统计涉及传入的连接/请求。它们由侦听器，HTTP连接管理器，TCP代理过滤器等发出 上游：上游统计涉及传出连接/请求。它们由连接池，路由器过滤器，TCP代理过滤器等发出 单个代理场景通常涉及下游和上游统计信息。这两种类型可以用来获得特定网络跳跃的详细图片。来自整个网格的统计数据给出了每一跳和整体网络健康状况的非常详细的图片。所发出的统计数据在操作指南中详细记录。 特使使用statsd作为统计
Envoy可用于各种不同的场景，但是在跨基础架构中的所有主机进行网格部署时，它是最有用的。 本节介绍三种推荐的部署类型，其复杂程度越来越高。 服务到服务 服务到出口监听器 服务到服务入口监听器 可选的外部服务出口监听器 发现服务集成 配置模板 服务加上前台代理服务 配置模板 服务到服务，前端代理和双重代理 配置模板 服务到服务 上图显示了使用Envoy作为面向服务架构（SOA）内部的所有流量的通信总线的最简单的Envoy部署。在这种情况下，Envoy公开了几个用于本地来源流量的监听器，以及用于服务流
热启动 易于操作是特使的主要目标之一。除了强大的统计数据和本地管理界面之外，Envoy还具有“热”或“实时”重启的能力。这意味着Envoy可以完全重新加载自己（代码和配置）而不会丢失任何连接。热启动功能具有以下通用架构： 统计和一些锁保存在共享内存区域。这意味着在重启过程中，仪表将在两个过程中保持一致。 两个活动进程使用基本的RPC协议通过unix域套接字相互通信。 新进程完全初始化自己（加载配置，执行初始服务发现和健康检查阶段等），然后再请求旧进程的侦听套接字的副本。新流程开始监听，然后告诉旧流程开始
Envoy可用于各种不同的场景，但是在跨基础架构中的所有主机进行网格部署时，它是最有用的。本节介绍三种推荐的部署类型，其复杂程度越来越高。
从Nginx配置与应用详解专题的投票结果来看，Nginx已经是目前仅次于APache和MS IIS的Web服务器。Nginx优秀的高并发支持和高效的负载均衡是我们选择它的理由。但有时我们希望它能做的更多。本文将向您介绍如何在Nginx下对IP和目录进行限速，在某种应用场景下，这也是个常见需求。
访问日志 HTTP连接管理器和tcp代理支持具有以下功能的可扩展访问日志记录： 每个连接管理器或tcp代理的任意数量的访问日志。 异步IO刷新架构。 访问日志记录不会阻塞主要的网络处理线程。 可定制的访问日志格式使用预定义的字段以及任意的HTTP请求和响应头。 可自定义的访问日志过滤器，允许将不同类型的请求和响应写入不同的访问日志。 访问日志配置。 MongoDB Envoy支持具有以下功能的网络级别MongoDB嗅探过滤器： MongoDB格式的BSON解析器。 详细的MongoDB查询/操作统计信息
MongoDB过滤器是Envoy的可扩展性和核心抽象的一个很好的例子。在Lyft中，我们在所有应用程序和数据库之间使用这个过滤器。它提供了对应用程序平台和正在使用的特定MongoDB驱动程序不可知的重要数据源。
Activator.GetObject()方法调用 RemotingServices.Connect()方法连接已知对象。在 Connect()方法中，Unmarshal()方法不但在创建代理时发生，也在创建特使接收器时发生。代理使用一个特使接收器链把消息传递到信道中。所有接收器都是侦听器，它们可以更改消息，执行一些额外的操作，如创建锁、写事件以及执行安全检查等。所有消息接收器都实现 IMessageSink 接口，这个接口定义一个属性和两个方法：
当构建高流量的Web应用程序时，保护服务器免受过多请求的影响是至关重要的。过多的请求可能会导致服务器过载，降低性能甚至导致系统崩溃。为了解决这个问题，nginx提供了一个强大的请求限速模块。该模块允许您根据自定义规则限制客户端请求的速率，并且还可以使用延迟机制来平滑处理超出限制的请求。在本文中，我们将深入探讨nginx的请求限速模块，了解它的工作原理、配置选项以及如何在实际应用中使用它来保护您的服务器免受恶意或异常请求的影响。
负载均衡 当过滤器需要获取到上游群集中主机的连接时，群集管理器使用负载平衡策略来确定选择哪个主机。 负载平衡策略是可插入的，并且在配置中以每个上游集群为基础进行指定。 请注意，如果没有为群集配置活动的运行状况检查策略，则所有上游群集成员都认为是正常的。 支持的负载平衡器 循环赛(Round robin) 这是一个简单的策略，每个健康的上游主机按循环顺序选择。 加权最低要求 请求最少的负载均衡器使用O（1）算法来选择两个随机健康主机，并挑选出活动请求较少的主机。 （研究表明，这种方法几乎与O（N）全扫描一
异常值检测和弹出是动态确定上游群集中的某些主机是否正在执行不同于其他主机的过程，并将其从正常负载平衡集中移除。 性能可能沿着不同的轴线，例如连续的故障，时间成功率，时间延迟等。异常检测是被动健康检查的一种形式。 特使还支持主动健康检查。 被动和主动健康检查可以一起使用或独立使用，形成整体上游健康检查解决方案的基础。 弹射算法 取决于异常值检测的类型，弹出或者以行内（例如在连续5xx的情况下）或以指定的间隔（例如在定期成功率的情况下）运行。 弹射算法的工作原理如下： 主机被确定为异常。 特使检查以确保弹出
istio的第二篇主要介绍流量管理 1.前言 Istio的流量路由规则允许您轻松控制服务之间的流量和api调用。ISTIO简化了诸如断路器、超时和重试等服务级别属性的配置，并使设置重要任务（如A/B测试、金丝雀卷展和具有基于百分比的流量分割的分阶段卷展）变得容易。它还提供了开箱即用的故障恢复功能，有助于使您的应用程序在从属服务或网络故障时更加健壮。
取决于异常值检测的类型，弹出或者以行内（例如在连续5xx的情况下）或以指定的间隔（例如在定期成功率的情况下）运行。弹射算法的工作原理如下：
花下猫语：今天分享的文章来自公众号“码农翻身”，其作者是前 IBM 架构师刘欣。刘老师的文章极具特点，通过讲故事的方式写技术，既有趣又有料。我写 Python 猫的系列文章，就受到了他的风格启发，只不过我更喜欢自言自语式的、日记式的独白，想表达的私货也有点多。以后得多看看刘老师的文章，涨涨姿势，希望我也能写出既叫好又叫座的系列文章。
关于采样（Sampling） 采样很好理解：使用Jaeger时，未必需要将所有请求都上报到Jaeger，有时候只要抽取其中一部分观察即可，这就是按照一定策略进行采样； Jaeger SDK是支持多种采样配置的，在分布式系统中，他们遵循的原则是前置判定（consistent upfront 或者head-based），简单来说，假如consumer服务调用provider服务，那么某一次请求只要consumer决定不采样，那么provider在处理这个请求的时候也不会采样，也就是说对于一次完整的trace，只
IDC的业务发展和对网络的需求 IDC，Internet Data Center，互联网数据中心，是电信运营商运营的核心业务之一。IDC机房建设要求和维护要求很高，许多行业用户无法承担其高额费用，即便有能力建设，也需要向运营商申请高出口带宽，因此国内外的IDC机房大都由运营商来出资建设和维护运营。行业用户则通过租赁运营商机房资源，部署自己的服务业务，并由运营商为其提供设备维护等服务。 当前中国电信在全国各省均建有多个IDC机房，主要运营资源的租赁业务，例如VIP机房租赁、机架或服务器租赁、带宽租赁等，同时也
在系统开发中，我们经常需要保护一些安全性较高的接口，限制这些接口每秒处理的请求数量。例如对于一个计算密集型接口，假设压测值是100rps, 如果实际情况长期高于这个值，则会引起滚雪球效应，最终导致系统崩溃。下面我们一起来看看如何在 Play 中实现一个完全异步非阻塞的请求限速 ？本文代码已提交至 play-community 项目，详情请参考 controllers.demo.ThrottleDemoController 。
作者 | 王小波 编辑 | 李忠良 降本增效一直是研发团队追求的目标之一，面对不断上涨的数据量，研发侧开始思考如何在不降低用户体验的情况下进行成本压减，冷热数据分离的架构思想引起了我们的注意。 背 景 定制家具业务是酷家乐最早的业务之一，定制家具的方案数据也同样沉淀了多年的数据；数据库从早期的 MongoDB 到切换到现在的 HBase；存储逻辑也从原来的全量保存演进到现在的分片增量保存。 随着数据量不断增大，带来的是巨大的成本压力与运维难度，目前定制 HBase 集群仅单副本数据量接近 15
尽管分布式熔断器在大多数情况下控制分布式系统中的吞吐量非常有效，但有时它的效果并不是很好，这时候便需要全局限速。最常见的情况是当大量主机转发到少量主机并且平均请求延迟很短时（例如，发送给数据库服务器的连接/请求）。若目标主机成为备机，则下游主机将压垮上游集群。在这种情况下，很难对每个下游主机配置足够严格的熔断器，使得系统可以平稳运行，同时，当系统开始出现故障时，仍然可以防止级联故障。对于这种情况，全局限速是一个很好的解决方案。
[DataX引擎配置错误，该问题通常是由于DataX安装错误引起，请联系您的运维解决 .]. - 在有总bps限速条件下，单个channel的bps值不能为空，也不能为非正数
作为全球领先的云服务提供商之一，腾讯云*致力于向全球用户提供性能卓越的企业级网络服务。公有云对于服务质量有着严苛的要求，计算、内存、网络以及存储等各项资源的分配能否满足服务水平协议中所承诺的标准，都将直接影响最终用户的应用体验。对于云服务提供商来说，如何在充分利用以上资源，满足服务水平协议的前提下，尽可能减少额外资源开销，也是降低运营成本的关键因素之一。为在降低成本的同时保证优质的服务质量，腾讯云携手深度合作伙伴英特尔，基于腾讯云应用程序界面 (Application Programming Interfaces, API) TGW 与腾讯专门的硬件工程实验室 星星海实验室的创新软硬件结合方案，发挥 TGW 在网络领域的技 术优势，针对网络资源调度及分配展开性能优化。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS，我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目：FlinkX，FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，也可以采集实时变化的数据，是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star！star！star！
在整个微服务架构中，API网关充当着非常重要的一环，它不仅要负责外部所有的流量接入，同时还要在网关入口处根据不同类型请求提供流量控制、日志收集、性能分析、速率限制、熔断、重试等细粒度的控制行为。API网关一方面将外部访问与微服务进行了隔离，保障了后台微服务的安全，另一方面也节省了后端服务的开发成本，有益于进行应用层面的扩展。与此同时，API网关也应具备解决外界访问带来的安全问题，例如TLS加密、数据丢失、跨域访问、认证授权、访问控制等。本文尝试分析目前主流的云原生微服务API网关成熟度以及各自具备的安全功能，并比较各自带来的优劣，尤其在安全层面上，开源软件都做了哪些工作，是否全面，若不全面我们又该如何弥补。
限流（Rate Limiting）是一种有效的系统保护机制，通过控制系统的输入和输出流量来缓解潜在的压力和风险。在网站运行于公网环境时，面对用户正常访问、网络爬虫、恶意攻击或突发大流量等情况，系统可能会面临过载的风险，从而导致响应延迟甚至系统崩溃的问题。
限速器 (Rate Limiter) 相信大家都不会陌生，在网络系统中，限速器可以控制客户端发送流量的速度，比如 TCP, QUIC 等协议。而在 HTTP 的世界中， 限速器可以限制客户端在一段时间内发送请求的次数，如果超过设定的阈值，多余的请求就会被丢弃。
李根 发自 SSJQ 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 时隔14年后，奥林匹克再次进入北京时间。 刚刚结束的平昌冬奥会闭幕仪式上，张艺谋和团队用8分钟的时间，展示了国家形象并向全球发出邀请。与
h3c s3610的端口限速如何配置 对端口入方向的报文限速，也就是端口下的PC机上传的速率： # 进入系统视图。
Docker的发展势态如同森林大火，势不可挡。这项新型的Linux容器技术引燃了一路上的一切东西，面对其迅猛发展的势头，我们许多人还没有回过神来。Docker不仅是有史以来最受欢迎的开源项目之一，它还从根本上改变了人们考虑构建应用程序的方式。 基于Docker的应用程序背后的许多理念从严格意义上讲并非很新颖，但Docker给那些旧观念带来了全新视角。借助许多云开发实践，Docker促进了最佳实践，比如12-Factor应用程序。这些最佳实践当初是为了构建基于PaaS的应用程序而开发的，如今普遍适用于基于Do
我们会通过一些简单的示例展示Nginx限速限流模块是如何工作的，然后结合代码讲解其背后的算法和原理。
此部分主要需要了解网络本身的情况，即从源端到目的端的带宽是多少（实际带宽计算公式），平时使用量和繁忙程度的情况，从而分析是否是本部分造成的速度缓慢。以下提供几个思路。
Nginx限速模块分为哪几种？按请求速率限速的burst和nodelay参数是什么意思？漏桶算法和令牌桶算法究竟有什么不同？本文将带你一探究竟。
对于有些下载业务，比如游戏版本发布更新等场景，可能会在产生较大的CDN的峰值带宽。如果是带宽计费，可能会对成本有所影响。 在不影响业务的情况下，建议可以适当情况下对下行速度进行限制。
场景 前几天网站出现了访问缓慢的情况，查看系统资源状况后，发现出网带宽一直是占满的状态 查看服务器日志，发现了很多10M左右的超大图片的请求，这些图片占满了带宽，严重影响了其他的访问请求 正常情况下是应该访问缩放过的小图，一般在100K以内，查找问题和修改程序来不及，需要紧急处理 想到的方法就是对大图的加载进行限速 配置 修改nginx配置文件中图片访问的配置部分 思路： 对于正常小图的访问不限制，把正常图的大小限定为 100K 以内，超出时就进行限速，速度限定为最大 100k/s loca
Ceph，作为一个高度可扩展的分布式存储系统，已经成为云计算和大数据时代的关键基石。随着企业和组织对数据存储的需求日益增长，Ceph 通过其强大的特性，如可靠性、伸缩性和性能，满足了这些需求。然而，随着集群规模的扩大和工作负载的多样性，如何确保资源的有效分配和性能隔离成为了一个重要议题。在这个背景下，Ceph 的 Quality of Service (QoS) 功能显得尤为重要。
修改nginx配置文件中图片访问的配置部分 对于正常小图的访问不限制，把正常图的大小限定为 100K 以内，超出时就进行限速，速度限定为最大 100k/s
6月17日晚，意大利前总理达莱马携夫人琳达与丝路沿线多国政要、使节齐聚徐记海鲜西安北二环店，共度端午佳节。宴会期间，来自意大利、菲律宾、乌克兰、泰国、阿根廷、埃及、白俄罗斯、伊朗和韩国等十余个国家的政要、国际友人，以及丝绸之路城市联盟秘书长巫碧琇纷纷点赞徐记海鲜、尽享中华美食。
说起 限速 ，想必各位不会陌生。通常在一个服务程序当中，限速指的是对同一类请求进行速率的限制，用来防止服务端某些资源被过度消耗，从而保障服务的稳定性。
在生产环境中，为了保护WEB服务器的安全，我们都会对用户的访问做出一些限制，保证服务器的安全及资源的合理分配。
安装后会创建两个默认的文件夹 /var/lib/mongo(数据目录) /var/log/mongodb (日志目录)
有同学反馈：在配置Nginx四层限速时，proxy_upload_rate和proxy_download_rate有一定的概率不生效。我按照他的步骤也能复现，但这与官方Nginx很稳定（相对其他开源软件）的印象并不相符，是不是Nginx的官方BUG呢？这里的真实原因，其实是Nginx字节限速机制与时间更新频率的协商导致的，这篇文章我们就来研究下Nginx的字节限速。
默认情况下你的服务器有多少网络带宽(上行)，Nginx就能消耗掉多少，来者不拒。
因为所有人都要用这一个地址做开发，所以就有互相影响的问题。虽然性能还可以，几十万 QPS 不成问题，但是总有憨憨拿来搞压测，把资源跑满，影响别人。我在使用说明文档里用红色大字写了这是开发测试用的，不能压测，还是有一些视力不好的同事会强行压测。隔三差五我就得去解释一番，礼貌地请同事不要再这样做了。
我们有个服务以类似 SideCar 的方式和应用一起运行，SideCar 和应用通过 Unix Domain Socket 进行通讯。为了方便用户，在开发的时候不必在自己的开发环境中跑一个 SideCar，我用 socat 在一台开发环境的机器上 map UDS 到一个端口。这样用户在开发的时候就可以直接通过这个 TCP 端口测试服务，而不用自己开一个 SideCar 使用 UDS 了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
