在冯诺依曼体系结构里,内存是除了CPU之外第二重要的设备。如果没有内存,服务器将完全无法运行。在这一节中,我们来了解下内存的物理结构。如下图的是一个 16 GB 的笔记本内存条实物的正面和反面图。其中的每个黑色颗粒也叫一个 Chip。
之前有位读者问我为什么服务器内存上有这么多的颗粒,今天我专门就这个话题成文一篇作为回复。
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。
这个算法的核心是:缓存请求、匀速处理、多余的请求直接丢弃。 相比漏桶算法,令牌桶算法不同之处在于它不但有一只“桶”,还有个队列,这个桶是用来存放令牌的,队列才是用来存放请求的。
令牌以固定的速率产生并放入令牌桶中,当令牌桶放满后,多余的令牌会被抛弃;请求会消耗等比例的令牌。当令牌不够用的时候,请求过来后没有拿到令牌,这个请求就会被拒绝服务;
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
burst=4,若同时有4个请求到达,Nginx 会处理第一个请求,剩余3个请求将放入队列,然后每隔500ms从队列中获取一个请求进行处理。若请求数大于4,将拒绝处理多余的请求,直接返回503.
从作用上来说,漏桶和令牌桶算法最明显的区别就是是否允许突发流量(burst)的处理,漏桶算法能够强行限制数据的实时传输(处理)速率,对突发流量不做额外处理;而令牌桶算法能够在限制数据的平均传输速率的同时允许某种程度的突发传输。
分析nginx缓存过程 第一步:访问了两个URL:http://192.168.56.101/index.html,http://192.168.56.101/b.jpg。
--without-http_limit_conn_module disable ngx_http_limit_conn_module
在深入了解服务器 CPU 的型号、代际、片内与片间互联架构一文中我们了解了服务器 CPU 的内部架构。在其中我们看到有一个内存控制器。
限流是指在各种应用场景中,通过技术和策略手段对数据流量、请求频率或资源消耗进行有计划的限制,以避免系统负载过高、性能下降甚至崩溃的情况发生。限流的目标在于维护系统的稳定性和可用性,并确保服务质量。
本文介绍WINDOWS环境下,使用压力测试工具JMeter实现对网站的NGINX限流配置后,进行压力测试的方法和实践过程。
为了抵御密码破解,科学家们想出了很多种方法,比如对密码进行混淆加盐操作,对密码进行模式变换和组合。但是这些算法逐渐被一些特制的ASIC处理器打败,这些ASIC处理器不做别的,就是专门来破解你的密码或者进行hash运算。
前几天公司的统计出现了问题:大致是我们自己统计模块的数据和第三方的数据出现了比较大的偏差——公司的统计量级异常的大。我们怀疑有人直接拿上报接口去刷量,如果服务器性能撑的过去的话数据不准了还好,但万一刷量过大,击垮了服务器,这就是典型的ddos啊。于是我们把这个问题排上了日程。
在分布式领域,我们难免会遇到并发量突增,对后端服务造成高压力,严重甚至会导致系统宕机。为避 免这种问题,我们通常会为接口添加限流、降级、熔断等能力,从而使接口更为健壮。Java领域常见的 开源组件有Netflix的hystrix,阿里系开源的sentinel等,都是蛮不错的限流熔断框架。
限流是一种控制访问速率的策略,用于限制系统、服务或API接口的请求频率或数量。它的目的是为了保护系统免受过多请求的影响,防止系统因过载而崩溃或变得不可用。限流是一种重要的性能优化和资源保护机制。
合法性验证限流为最常规的业务代码,就是普通的验证码和 IP 黑名单系统,本文就不做过多的叙述了,我们重点来看下后两种限流的实现方案:容器限流和服务端限流。
1041: [HAOI2008]圆上的整点 Time Limit: 10 Sec Memory Limit: 162 MB Submit: 4210 Solved: 1908 [Submit][Status][Discuss] Description 求一个给定的圆(x^2+y^2=r^2),在圆周上有多少个点的坐标是整数。 Input 只有一个正整数n,n<=2000 000 000 Output 整点个数 Sample Input 4 Sample Output 4 HINT 科普视频 Sou
半正矢公式是一种根据两点的经度和纬度来确定大圆上两点之间距离的计算方法,在导航有着重要地位。
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。
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。
为了上班方便,去年我把自己在北郊的房子租出去了,搬到了南郊,这样离我上班的地方就近了,它为我节约了很多的时间成本,我可以用它来做很多有意义的事,最起码不会因为堵车而闹心了,幸福感直线上升。
如下图所示,三角形外心与内心的距离d可表示为:d ^ 2 = R(R - 2r),其中R为外接圆半径,r为内切圆半径。
AWG是Arrayed Waveguide Grating阵列波导光栅,是密集波分复用系统(DWDM)中的首选技术。AWG是一种平面波导器件,是利用PLC技术在芯片衬底上制作的阵列波导光栅。与FBG和TTF相比,AWG具有集成度高、通道数目多、插入损耗小、易于批量自动化生产等优点。
已知地球上的点E经纬度为(J1, W1),点F经纬度为(J2, W2),求两点间最短的球面距离。
最近在某个k8s集群其中一个节点(master1)上执行kubectl get nodes大概需要45s的时间才有数据返回,而在另外的master上执行同样的命令却是很快返回。通过kube-apiserver的日志来看,是无法连接上metrics-server,从而导致超时。进而发现这个master无法与其他节点的flannel.1的IP互相ping通。于是就有了这一篇文章。
花屏 概述 相信很多朋友会遇到LCD开机瞬间会闪现雪花屏的问题,而这类问题都有个共同点,那就是都发生在带GRAM的屏上,同样的问题,在休眠唤醒时也会出现。 让大家能够更容易、更直观的理解这类花屏问题的原因,我特地写了这篇文章。 软件:Android 硬件:带GRAM的LCD(如SPI屏,DSI CMD屏) 现象 分析 从上面的动态图可以看出,出现瞬间花屏的问题,主要有两个原因: 背光开启的时间过早 对GRAM的写速度(W) < 对GRAM的读速度(R) 其实,只要任意解决其中一个问题,都不会出现开机闪现
我们之前有出过一些和概率相关的问题。我讲过,用计算机程序来解编程题有个很有意思的思路,就是暴力解法。就是利用电脑的计算能力,去模拟大量的情况(甚至所有情况),得出统计数据。这种方法虽然从数学角度来说不是绝对和精确的,但可以很方便地应付很多需求,以及作为计算结果的辅助验证。
通过多项式对移动窗口内的数据进行多项式最小二乘拟合,算出窗口内中心点关于其周围点的加权平均和。
今天,国内电影院在停业将近半年后终于复工了。为了保持合理的隔离距离,国家电影局规定每场电影的上座率不得超过30%。
起初测试阶段,短域名映射的是服务器内网IP,本地通过V**连接服务,yourls所有服务均正常运行。
我们发文章的频率不高,一周一篇原创的节奏。一是因为本人才疏学浅,不那么能随意口吐莲花,另外我也相信,厚积才能薄发,因为数学魔术这个小众领域找到一些资料,思考出一些令我满意的创新点不是那么容易,有时候短短的一篇文章需要阅读大量资料和自我思考才能完成,各位客官,久等了!
(https://www.dianyuan.com/eestar/article-4761.html)里面有个观点:电阻越大噪声越大。
题目描述 如题,给出一个N次函数,保证在范围[l,r]内存在一点x,使得[l,x]上单调增,[x,r]上单调减。试求出x的值。 输入输出格式 输入格式: 第一行一次包含一个正整数N和两个实数l、r,含义如题目描述所示。 第二行包含N+1个实数,从高到低依次表示该N次函数各项的系数。 输出格式: 输出为一行,包含一个实数,即为x的值。四舍五入保留5位小数。 输入输出样例 输入样例#1: 3 -0.9981 0.5 1 -3 -3 1 输出样例#1: -0.41421 说明 时空限制:50ms,128M
https://www.luogu.org/problemnew/show/P4326
自然语言处理(NLP)是人工智能的一个重要领域。在对中文做自然语言处理的时候,一个很基础的操作就是分词:因为中文不像英语有现成的单词划分,需要将汉字序列切分成一个个单独的词,以便于后续的处理和分析。
今天将分享Unet的改进模型H2NF-Net,改进模型来自2020年的论文《H2NF-Net for Brain Tumor Segmentation using Multimodal MR Imaging: 2nd Place Solution to BraTS Challenge 2020 Segmentation Task》,简单明了给大家分析理解该模型思想。
有些场景并不能用缓存和降级来解决,比如写服务、频繁的复杂查询,因此需有一种手段来限制这些场景的并发/请求量,即限流。
记不清何时起爱上的数学,在这个世界里,我一直像搜寻宝藏一样收集着人类的智慧精华,无论是解各种谜题,还是各类数学定理的结论,做出来和证明出来它们都让我觉得安全和舒适。而平面几何的题目和各种定理,应该是这其中非常有代表性和厚度的一部分了。这么多年过去了,我也没忘了当年惊诧到我的梅涅劳斯定理,赛瓦定理,还有各种美极了的海伦公式,斯坦纳定理,维维安尼定理,西姆松定理,九点圆定理等等,而欧拉定理也是其中很典型的一个。
首先,重要的是要记住OpenGL中的矩阵是使用列主顺序(而不是行主顺序)定义的。在所有的OpenGL书籍和参考文献中,OpenGL中使用的透视投影矩阵定义为:
执行所有的算术运算。加减乘除等 执行所有的逻辑运算。逻辑与、逻辑非、逻辑或。 组成:
我们的一台应用服务器,操作系统是Red Hat Linux,监控报警,/opt/applog文件系统使用率超阈值,整体容量为50G,但发现实际文件容量20G,剩下的30G空间是什么?
参考论文:Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space
最近有空了解了下Nginx的限流策略,查了一些网上的资料,发现很多对参数的描述并不准确,所以自己抽空做了些测试,分享下心得。
In this Assignment, you should write a class that, given a circle’s radius, has methods that return the circle’s area, diameter, and circumference. In case you have forgotten, the equations for a circle’s area, diameter, and circumference is given below.
我们将有理数作为原生 Go+ 类型引入。我们使用后缀r来表示有理文字。例如, (1r << 200) 表示一个 big int ,其值等于 2 200。4/5r 表示有理常数 4/5。
其中,e=v(t)-y(t)是控制系统参考输入量v(t)与被控对象输出量y(t)之间的差值,kp比例系数,ki积分系数,,kd微分系数
有个场景,接口请求获取数据频繁,但数据改动量小,一般情况是先去redis取,没有则从数据库取,再放入redis,返回?为了加快系统的响应速度,我们可以在内存加一层,先查询内存缓存。没有则查询数据库/redis,再加入内存。
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