在我设计一个分析系统中，我们公司的目标是能够处理来自数百万个端点的大量POST请求。web 网络处理程序将收到一个JSON文档，其中可能包含许多有效载荷的集合，需要写入Amazon S3，以便我们的地图还原系统随后对这些数据进行操作。
目前限流的解决方案有很多，从分布式角度来看，限流可分为分布式限流（比如基于Sentinel或者 Redis的集群限流）和单机限流。
假设我们有一个接收大量请求的服务，但它每秒只能处理有限的请求。要处理这个问题，我们需要某种节流或速率限制机制，只允许一定数量的请求，这样我们的服务就可以响应所有请求。速率限制器在高级别上限制实体（用户、设备、IP等）在特定时间窗口中可以执行的事件数。例如：
Service Workers 是什么？它们能做什么，它如何让您的 web 应用更好的表现？本文旨在回答这些问题，以及如何使用 Ember.js 框架来实现 Service Worker。
渐进式 web 应用 (Progressive web apps) 简称为 PWA。它可以给用户原生应用的体验。
书接上文，在上回书中，我们说到了《微服务组件记事本：Skywalking执行效果 · 多图篇》，文章比较详细的展示了Skywalking中的各种数据和图表展示，有些小伙伴群里问我，这些图表能不能控制展示或隐藏？这些图表又是对应的什么意思？能否查看具体的数据内容么？答案都是肯定的，如果你要是使用MySql作为持久化方案，可能看起来更直观些，毕竟我们使用数据库都好多年了。不过官方更建议的是使用ElasticSearch(下文统称ES)来做持久化方案，所以今天咱们就来看看ES来记录Skywalking数据，都有哪些索引。
修改/etc/ssh/sshd_config文件，找到 ClientAliveInterval 0和ClientAliveCountMax 3并将注释符号（"#"）去掉,
作者 | Luke Demi 译者 | Flora 策划 | 蔡芳芳 2021 年初，Clubhouse 经历了一次爆炸性增长。在两个月的时间里，他们从每分钟不到 1 万次的后台请求增加到超过 100 万次，他们的服务器经历了惊群效应，性能受到极大威胁。这是一个关于 Clubhouse 的工程师如何抑制惊群效应，扩大服务规模和以 3 倍效率运行 Python 工作负载的故事。 1请求从每分钟 1 万个上升到 100 万个 2021 年初，Clubhouse 经历了一次爆炸性增长。在两个月的时间里，我们从每
速率限制是指防止操作的频率超过定义的限制。在大型系统中，速率限制通常用于保护底层服务和资源。速率限制一般在分布式系统中作为一种防御机制，使共享资源能够保持可用性。
作者：harkinli 腾讯CSIG工程师 |导语 在Node服务开发中，常常需要对许多批量请求进行限频发送，以保证被调用方的系统安全或者调用限制，这里以企业微信API的客户标签修改为例，讲述在企业微信API的限频要求下的分布式限频模块的算法和设计细节。 01 前言 后端服务是十分重视容灾和负载的，特别是在系统的承载服务急剧增加之后，各种性能瓶颈就开始出现了，其中比较常见的则是对高并发下场景的调用支持程度。本篇文章并不是介绍如何去设计支持高并发的系统设计，这整个主题过于庞大，小编也是在学习之中，待有所
作者：jasonzxpan，腾讯 IEG 运营开发工程师 本文排查一个Linux 机器 CPU 毛刺问题，排查过程中不变更进程状态、也不会影响线上服务，最后还对 CPU 毛刺带来的风险进行了分析和验证。 本文中提到 CPU 统计和产生 core 文件的工具详见 simple-perf-tools 仓库。 问题描述 某服务所在机器统计显示，其 CPU 使用率在高峰时段出现毛刺。 暂时未收服务调用方的不良反馈。 初步排查 查看 CPU 1 分钟平均负载，发现 1 分钟平均负载有高有低，波动明显。说明
上一片老猫和大家分享了Nginx的相关的一些概念，以及一些基础的Nginx的模型，本篇开始，和大家一起探讨一下Nginx的一些配置信息，讲清楚所以然，为什么要这么配置，这么配置有什么作用，这是本节的初衷。
RocketMQ是一个高可用、高性能、高可靠的分布式消息队列，相对于kafka更适合处理业务系统之间的消息。
随着电子商务的蓬勃发展，越来越多的人选择在线购物。在电子商务平台上，用户下单后有时会因各种原因取消订单，这给商家带来了一定的管理难度。为了提高订单管理的效率，一种常见的策略是将订单设置为一定时间后自动取消，比如30分钟。本文将介绍如何在Spring Boot应用程序中实现这一策略，以便商家可以更好地管理订单。
Meta 的无服务器平台 XFaaS“每天要处理来自数十个数据中心区域的 10 万多台服务器上的数万亿次函数调用。”
PWA 是 Progressive Web App 的缩写，即渐进式 Web 应用，目的是在移动端利用提供的标准化框架，在网页应用中实现和原生应用相近的用户体验。
作者：13 GitHub：https://github.com/ZHENFENG13 版权声明：本文为原创文章，未经允许不得转载。 前言 承接前文《短信发送接口被恶意访问的网络攻击事件(一)紧张的遭遇战险胜》，在解决了短信发送的问题后，长长地舒了口气，也就各忙各的事情去了，本以为应该是个完美的收场，哪知道只是泥泞道路的前一段，收场是收不了了，还是要去应付接下来的烂摊子，因为攻击者并没有停止攻击，虽然恶意请求已经可以被识别并且不会被业务服务器处理，也不会去触发短信发送接口，但是请求依然会源源不断的到达服
级联故障是高吞吐量分布式系统中不可用的主要原因之一。在过去的四年中，Lyft 已从单体架构转变为数百种微服务。随着微服务数量的增加，由于级联故障或意外内部拒绝服务导致的中断次数也在增加。今天，这些故障情况在 Lyft 基础设施中基本上已经解决。Lyft 部署的每项服务都会自动获得吞吐量和并发保护。通过对我们最关键的服务进行一些有针对性的配置更改，基于负载的事件减少了 95％，从而影响了用户体验。
Aeraki 可以帮助你在服务网格中管理任何七层协议。目前 Aeraki 已经支持了 Dubbo、Thrit、Redis 等开源协议。你还可以使用 Aeraki 的 MetaProtocol 协议扩展框架来管理私有协议的七层流量。
BroadcastChannel (opens new window) 接口代理了一个命名频道，可以让指定 origin (opens new window) 下的任意 browsing context (opens new window) 来订阅它。它允许同源的不同浏览器窗口，Tab 页，frame 或者 iframe 下的不同文档之间相互通信。通过触发一个 message 事件，消息可以广播到所有监听了该频道的 BroadcastChannel 对象。
在开发当中经常需要登录远程服务器，于是通过 ssh 或者 putty 登录，可是一转身，这厮就自动断开了。让人非常恼火，如何解决 SSH 连接 Linux 超时自动断开？
前言 做直播APP也有一段时间，自身是多年直播观众，总结下这段时间研发的收获以及业务介绍。 欢迎关注文集-直播Live： 直播APP的性能优化-礼物篇 使用VideoToolbox硬编码H.264 使用VideoToolbox硬解码H.264 使用AudioToolbox编码AAC 使用AudioToolbox播放AAC HLS点播实现（H.264和AAC码流） HLS推流的实现（iOS和OS X系统） 功能介绍 直播APP的常用业务如下。 1、聊天 私聊、聊天室、点亮、推送、黑名单等； 2、礼物 普通礼物
Spring Cloud架构体系中，Eureka是一个至关重要的组件，它扮演着微服务注册中心的角色，所有的服务注册与服务发现，都是依赖Eureka的。
crond的概念和crontab是不可分割的。crontab是一个命令，常见于Unix和类Unix的操作系统之中，用于设置周期性被执行的指令。该命令从标准输入设备读取指令，并将其存放于“crontab”文件中，以供之后读取和执行
Facebook生态系统是由成千上万的分布式系统和微服务驱动构成的，其中许多服务都得益于异步作业，特别是在在线流量的高峰时期。异步化提供了诸多好处：更有效地利用资源、提高系统可靠性、允许计划执行，以及微服务彼此间可靠通信。实现这些优势都需要一个队列——一个存储作业的地方，允许其异步发生，或者从一个服务传递到另一个服务。facebook有序队列服务FOQS应运而生。
雪崩一词指的是山地积雪由于底部溶解等原因而突然大块塌落的现象，具有很强的破坏力。在系统架构中提到的雪崩，就是由于一台服务器或者一台服务器中的某个模块发生故障进而引起连锁反应，最后导致大量的服务器或者软件模块无法正常工作，这种现象也较做“急剧变化”现象。
什么是边缘计算? 为了定义的缘故，当边缘服务器是指内容传送网络(CDN)中的服务器的术语时，广义的边缘计算似乎起源于近20年前。它最近出现在处理，分析和应用网络边缘的数据源产生的数据的知识背景下，而不
假如要发100封邮件，for循环100遍，用户直接揭竿而起，什么破网站！ 但实际上，我们很可能有超过1万的邮件。怎么处理这个延迟的问题？ 答案就是用异步。把“发邮件”这个操作封装，然后后台异步地执行1万遍。这样的话，用户提交网页后，他所等待的时间只是“把发邮件任务请求推送进队列里”的时间。而我们的后台服务将在用户看不见的地方跑。 在实现“异步队列”这点上，有人采用MySQL表或者redis来存放待发送的邮件，然后，每分钟定时读取待发送列表，然后处理。这便是定时异步任务队列。但当前提交的任务要一分钟后才能执行，在某些实时性要求高的应用场景里还是不快，比如发送短信的场景，只要一提交任务，便要马上执行，用户不需要等待返回结果。 以下将探讨用php扩展swoole实现实时异步任务队列发送短信的方案。
ScheduleMaster是一个开源的分布式任务调度系统，它基于.NET Core 3.1平台构建，支持跨平台多节点部署运行。
然后新建一个文件 service-worker.js , 你们可以写上一个最简单的 registerRoute 方法:
除了客户端和服务器端的实现，还有另一种方式。我们不是在 API 服务器上设置速率限制器，而是创建一个速率限制器中间件，对你的 API 的请求进行限流。
JMeter中的Constant Throughput Timer（常量吞吐量定时器）是一种用来控制脚本执行速度的工具，以保证测试在一定时间内达到预设的吞吐量。吞吐量可以理解为在一定时间内完成的请求次数，通常以每秒请求数（RPS）或每分钟事务数（TPM）来表示。
概述 在讲Service Worker之前先说一下另一个概念：PWA(Progressive Web Apps) Progressive Web App：是一个具有响应式布局的Web应用，可以离线工作，并能够安装到设备的主屏幕上。其实是在主屏幕上添加该Web应用的快捷方式。 Service Worker：一个Service Worker是一段运行在浏览器后台进程里的脚本，他独立于当前页面，提供了那些不需要与web页面交互的功能在网页背后悄悄执行的能力。在将来，基于它可以实现消息推送，静静更新以及地理
频率限制经常用在API中，用于限制独立请求者对特定API的请求频率。例如，如果设置频率限制为每分钟1000次，如果一分钟内超过这个限制，那么服务器就会返回 429: Too Many Attempts.响应。
周末在网上冲浪， 看到个消息：NextJS 9.3 将静态站点生成功能引入了Next.js平台。
本文实例讲述了PHP扩展Swoole实现实时异步任务队列。分享给大家供大家参考，具体如下：
导语：本文作者为解决一个JDK性能问题，从堆栈分析，到GC分析，再到Safepoint原因分析，最终定位到问题根因与所用的JDK版本有关。并整理成文，与所有Java相关开发的同学分享此次经验。
http://www-900.ibm.com/cn/products/servers/pseries/tech/tpcc.shtml
nginx嵌入lua限制每秒每分钟请求接口次数 在nginx层限制API每秒以及每分钟的请求次数，防止进程被打满。 保护接口 nginx.conf文件 worker_processes 1; error_log logs/error.log; events { worker_connections 1024; } http { # 设置纯 Lua 扩展库的搜寻路径(';;' 是默认路径) lua_package_path "/data/www/code/nginx+lua/config/lu
摘要：今年除夕当日微信红包的参与人数达到4.2亿人，收发总量达80.8亿个，是羊年除夕10.1亿个的8倍。最高峰发生在00:06:09，每秒钟收发40.9万个红包。但是，红包大战受欢迎的程度和完美支撑
Blazor支持渐进式应用开发也就是PWA。使用PWA模式可以使得web应用有原生应用般的体验。
简介：本文讲述了我们在首款产品上市之前就差点破产、最后幸存下来并从中汲取教训的故事。
JMeter负载测试是使用名为Apache JMeter的负载测试工具完成的测试过程，Apache JMeter是基于Java的开源桌面应用程序。用于负载测试的 JMeter 是决定被测 Web 应用程序是否能够满足高负载要求的重要工具。它还有助于分析重负载下的整体服务器。
Eureka Server 在运行期间会去统计心跳失败比例在 15 分钟之内是否低于 85%，如果低于 85%，Eureka Server 会将这些实例保护起来，让这些实例不会过期，但是在保护期内如果服务刚好这个服务提供者非正常下线了，此时服务消费者就会拿到一个无效的服务实例，此时会调用失败，对于这个问题需要服务消费者端要有一些容错机制，如重试，断路器等。
在Kubernetes集群中，可以使用Ingress控制器实现对应用程序的HTTP/HTTPS路由。除了路由外，Ingress控制器还可以实现流量控制，例如限制访问速率。
描述：The Twelve-Factor App 即应用的十二要素,它包含SaaS应用程序现代开发的实践标准和部署规范，并特别关注于应用程序如何保持良性成长，开发者之间如何进行有效的代码协作，以及如何 避免软件污染 。 它适用于任何 SaaS 应用的开发人员以及部署和管理此类应用的运维工程师学习; 参考地址:https://12factor.net/zh_cn/
像大多数新的IT技术发展一样，“边缘计算”并不是一场革命，相反，它更像是一个进化。边缘计算的根源在于早期的内容交付和点对点网络以及网格计算。然而，随着网络，计算和分析技术能力的提高以及大规模数据增长的
正如我多次讨论过的，Web框架的作用是将HTTP请求转换为函数调用，将函数返回值转换为HTTP响应。框架的真正本质是一个层，它通过HTTP和相关协议将工作的业务逻辑连接到Web。该框架负责我们的会话管理，并将URL映射到函数，使我们能够专注于应用逻辑。
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