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关键词

Ocelot(五)- 限制、

本文是我关于Ocelot系列文章的第五篇,限制、。Ocelot允许针对具体的接口进行限制,以便下游不会过载而影响响应速度。 则是Ocelot根据下游响应的结果做出判断,当超过一定次数的响应失败时,Ocelot认为该不可用,自动产生熔断,在一定的时间范围内不再向该转发请求,时Ocelot也支持自定义的请求超时时间 关于更多的Ocelot功能介绍,可以查看我的系列文章 Ocelot - .Net Core开源网关 Ocelot(二)- 请求聚与负载均衡 Ocelot(三)- 发现 Ocelot(四)- 认证与授权 案例七 Ocelot支持与熔断,意味着当下游不可用时,Ocelot会进行自动熔断,不再将请求转发给该下游。 ,Ocelot会进行自动熔断,一段时间内不再向该下游转发请求 DurationOfBreak:熔断时间,单位为ms(毫秒),持续多长时间不向该下游转发请求 TimeoutValue:配置项

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签订项目的业程图

角斗士 (25***386) 2012-05-18 10:34:45 潘老师,我觉得RUP与MDA做管理软件需求分析,用两个文档就可以了:业程图、系统用例 角斗士 (25***386) 2012-05 -18 10:35:31 其中系统用例大部分通过业程图推导出来 潘加宇 (3504847) 2012-05-18 10:35:42 可以的 乐天 (9**582) 2012-05-18 10:38: 01 这个业程图是什么图? 潘加宇 (3504847) 2012-05-18 10:45:54 此图存在的问题: 1 陶总"审核"是活动 2 什么叫陶总"进入业信息库",他钻到里面去了? 3504847) 2012-05-18 10:59:22 参见我在《软件方法》中画的活动图 潘加宇 (3504847) 2012-05-21 16:06:27 这个用的是什么工具,可以用专门的工具来画活动图(或业程图

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    联签

    ♂爪哇岛语 (427***398) 2012-07-13 20:27:28 有谁能帮我分析一下一个程。 联签程。 经办人提出申请->部门经理审核->按所选择的多部门进行联审->副总经理审核->总经理审批->总部财部审核->总助确认。 有一张联签单转。 ♂爪哇岛语 (427***398) 2012-07-13 20:45:13 把这个审批当作业用例。 ♂爪哇岛语 (427***398) 2012-07-13 20:52:39 他们有一个业可能就是审批。 潘加宇 (3504847) 2012-07-13 20:53:03 我大概说一下我猜想的答案: 不存在审批用例,只存在组织的许许多多业用例中的"审批"的场景 潘加宇 (3504847) 2012

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    电子助力人博网打造一站式HR

    作为省人社厅主管下的非盈利组织--浙江省人力资源协会,积极响应号召,为切实规范人力资源,提高人力资源管理效率,于2017年10月推出“劳动关系风险管理平台”,云作为协会唯一的电子战略作伙伴 云作为“劳动关系风险管理平台”电子模块唯一的战略作伙伴,将提供全程产品、技术及法律。     ​作为电子使用者,云作企业——德邦物、以纯集团受邀参加此次会议。 德邦物浙江区薪酬总监、以纯人力资源总监均表示在使用电子后,签署中的人力成本、档案管理成本、快递成本大幅降低,签署耗时大幅减少,提升了公司整体人力资源管理效率。 会议最后,袁厅做总结陈词:协会建设的是人力资源网上平台,包含政府、市场以及社会。选择以“劳动关系”为切入点,既符“最多跑一次”,又满足市场需求。 作为最专业、最安全的国家电子平台,云必将助力政府为企事业单位提供更专业、高效的电子,为整个社会的无纸化、信息化贡献自己的力

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    亿级架构,写得太好了!

    回到网络上,样也是这个道理,例如某某明星公布了恋情,访问从平时的50万增加到了500万,系统最多可以支撑200万访问,那么就要执行限规则,保证是一个可用的状态,不至于器崩溃导致所有请求不可用。 例如在电商平台中,如果突发激增,可临时将商品评论、积分等非核心功能进行降级,停止这些,释放出机器和CPU等资源来保障用户正常下单,而这些降级的功能可以等整个系统恢复正常后,再来启动,进行补单 降级,是在系统某些组件不可用的时候、暴增、资源耗尽等情况下,暂时屏蔽掉出问题的,继续提供降级,给用户尽可能的友好提示,返回兜底数据,不会影响整体业程,待问题解决再重新上线, 这样做的好处是: 削峰:有大进入时,会发生溢出,从而限保护可用 缓冲:不至于直接请求到器,缓冲压力 消费速度固定 因为计算性能固定 令牌桶算法 令牌桶与漏桶相似,不的是令牌桶桶中放了一些令牌 有了并发限,就意味着在处理高并发的时候多了一种保护机制,不用担心瞬间导致系统挂掉或雪崩,最终做到有损而不是不;但是限需要评估好,不能乱用,否则一些正常出现一些奇怪的问题而导致用户体验很差造成用户

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    器应对大请求措施

    硬件升级 硬件是基础,如果级别真的到大级别了,那么硬件基础肯定不能差。 负载均衡 根据某种负载策略把请求分发到集群中的每一台器上,让整个器群来处理网站的请求。 硬件方面可以考虑专门负责负载均衡的硬件F5;对于大部分公司,会选择廉价有效的方法扩展整个系统的架构,来增加器的吞吐和处理能力,以及承载能力。 器集群 用N台器构成一个松耦的多处理器系统(对外来说,他们就是一个器),它们之间通过网络实现通信。让N台器之间相互协作,共承载一个网站的请求压力。 禁止外部盗链 外部网站的图片或者文件盗链往往会带来大的负载压力,因此应该严格限制外部对于自身的图片或者文件盗链 控制大文件的下载 大文件的下载会占用很大的,并且对于非SCSI硬盘来说,大文件下载会消耗 因此,尽不要提供超过2M的大文件下载,如果需要提供,建议将大文件放在另外一台器上。

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    NVIDIA Jetson结AWS视频播放

    手机、监控摄像机、无人机、网络摄像头、行车记录仪甚至卫星都可以产生高强度、高质的视频。 至少可以说,处理大的视频数据是具有挑战性的。包含宝贵的实时数据,以在更适的时间处理。 今天,我们介绍Amazon Kinesis Video Streams,它是亚马逊实时式传输的 Amazon Kinesis 系列的最新成员。 这个的目的是让用户可以从数百万台摄像机设备中提取视频 (或其他时间编码的数据),而不必设置或运行自己的基础设施。 在本文,我们将教会大家如何将NVIDIA Jetson边缘设备结Amazon Kinesis Video Streams。 ? ?

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    亿级架构之思路与方法

    回到网络上,样也是这个道理,例如某某明星公布了恋情,访问从平时的50万增加到了500万,系统最多可以支撑200万访问,那么就要执行限规则,保证是一个可用的状态,不至于器崩溃导致所有请求不可用。 降级,是在系统某些组件不可用的时候、暴增、资源耗尽等情况下,暂时屏蔽掉出问题的,继续提供降级,给用户尽可能的友好提示,返回兜底数据,不会影响整体业程,待问题解决再重新上线, 这样做的好处是: 削峰:有大进入时,会发生溢出,从而限保护可用 缓冲:不至于直接请求到器,缓冲压力 消费速度固定 因为计算性能固定 令牌桶算法 令牌桶与漏桶相似,不的是令牌桶桶中放了一些令牌 这时候漏桶算法可能就不适了,令牌桶算法更为适。 有了并发限,就意味着在处理高并发的时候多了一种保护机制,不用担心瞬间导致系统挂掉或雪崩,最终做到有损而不是不;但是限需要评估好,不能乱用,否则一些正常出现一些奇怪的问题而导致用户体验很差造成用户

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    亿级架构之思路与方法

    回到网络上,样也是这个道理,例如某某明星公布了恋情,访问从平时的50万增加到了500万,系统最多可以支撑200万访问,那么就要执行限规则,保证是一个可用的状态,不至于器崩溃导致所有请求不可用。 降级,是在系统某些组件不可用的时候、暴增、资源耗尽等情况下,暂时屏蔽掉出问题的,继续提供降级,给用户尽可能的友好提示,返回兜底数据,不会影响整体业程,待问题解决再重新上线 image.png 这样做的好处有: 削峰:有大进入时,会发生溢出,从而限保护可用 缓冲:不至于直接请求到器,缓冲压力 消费速度固定 因为计算性能固定 3.3 令牌桶算法 令牌桶与漏桶相似,不的是令牌桶桶中放了一些令牌,请求到达后,要获取令牌之后才会得到,举个例子,我们平时去食堂吃饭,都是在食堂内窗口前排队的,这就好比是漏桶算法 有了并发限,就意味着在处理高并发的时候多了一种保护机制,不用担心瞬间导致系统挂掉或雪崩,最终做到有损而不是不;但是限需要评估好,不能乱用,否则一些正常出现一些奇怪的问题而导致用户体验很差造成用户

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    亿级架构之思路与方法

    回到网络上,样也是这个道理,例如某某明星公布了恋情,访问从平时的50万增加到了500万,系统最多可以支撑200万访问,那么就要执行限规则,保证是一个可用的状态,不至于器崩溃导致所有请求不可用。 降级,是在系统某些组件不可用的时候、暴增、资源耗尽等情况下,暂时屏蔽掉出问题的,继续提供降级,给用户尽可能的友好提示,返回兜底数据,不会影响整体业程,待问题解决再重新上线, 这样做的好处是: 削峰:有大进入时,会发生溢出,从而限保护可用 缓冲:不至于直接请求到器,缓冲压力 消费速度固定 因为计算性能固定 令牌桶算法 令牌桶与漏桶相似,不的是令牌桶桶中放了一些令牌 这时候漏桶算法可能就不适了,令牌桶算法更为适。 有了并发限,就意味着在处理高并发的时候多了一种保护机制,不用担心瞬间导致系统挂掉或雪崩,最终做到有损而不是不;但是限需要评估好,不能乱用,否则一些正常出现一些奇怪的问题而导致用户体验很差造成用户

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    EasyDSS媒体器和EasyDSS云平台异

    于EasyDSS媒体器于EasyDSS媒体解决方案(EasyDSS媒体解决方案就是通过EasyDSS媒体器完善业层研发而来),EasyDSS媒体器和EasyDSS云平台在功能和使用定位上就真的存在蛮大的差别了 ###相点:### 首先:不管是EasyDSS媒体器还是EasyDSS云平台,都是可以配EasyNVR来完成摄像机的公网直播的、微信直播等功能的; 其次:都是Easy Darwin团队为了解决更多的使用场景而研发出来的媒体方案 再次:都是立足于视频的能力层,有接口开放,方便用户的二次开发 ###不点:### 相点可以帮助我们了解两个产品之间的联系,不的可以让我们更加了解那个产品适我们的需求。 ####对比与如此强大的EasyDSS云平台,EasyDSS媒体器也有自身不可取代的特色#### 由于自身就是媒体器可以接受rtmp的推,因此我们直播的不仅是摄像机视频(可以通过easynvr 将视频不间断推向媒体器),也可以实时直播推软件推过来的实时视频 器上行多是免费的,一直向媒体器推的消耗没有影响; 由于是一直推,因此在微信端播放HLS都是秒开,

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    技术栈:整形算法,熔断与降级

    令牌桶算法虽然根本目的也是控制速度,但是当令牌桶内的令牌足够多时,则允许阶段性的并发。传送到令牌桶的数据包需要消耗令牌。不大小的数据包,消耗的令牌数不一样。 注意:令牌桶算法和漏桶算法的目的虽然相,但是实现策略是相反的,不过都存在一个问题,为保证大部分请求成功,会牺牲小部分请求。 熔断器策略 器高并发下,压力剧增的时候,根据当业情况以及,对一些和页面有策略的降级(可以理解为关闭不必要的),以此缓解器资源的压力以保障核心任的正常运行。 2、Sentinel组件 基础简介 基于微的模式,之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel以为切入点,从控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护的稳定性。 ? Sentinel可以针对不的调用关系,以不的运行指标(如QPS、并发调用数、系统负载等)为基准,收集资源的路径,并将这些资源的调用路径以树状结构存储起来,用于根据调用路径对资源进行控制。

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    接口的控制策略之RateLimit

    一、场景描述 很多做接口的人或多或少的遇到这样的场景,由于业应用系统的负载能力有限,为了防止非预期的请求对系统压力过大而拖垮业应用系统。 也就是面对大时,如何进行控制? 接口的控制策略:分、降级、限等。本文讨论下限策略,虽然降低了接口的访问频率和并发,却换取接口和业应用系统的高可用。 端限 数据库限 红线区,力保数据库 二、常用的限算法 常用的限算法由:漏桶算法和令牌桶算法。 60秒,每一个用户对此接口的访问就把键值加1,在60秒内当键值增加到10的时候,就禁止访问接口。 private int maxFlowRate; // 平均 private int avgFlowRate; // 队列来缓存桶数:最大的峰值就是 = everyTokenSize

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    百度连接,不只是生意

    ,越来越重视线上,重视在互联网上做生意,不仅是重视电商平台,而是拥抱、数据与技术,从制造到经营到营销到销售再到等环节。 2020年提出“人格化化”战略后,百度App上线“中心”,一站式聚充值缴费、医疗健康、快递、城市、旅游出行、家庭等第三方本地生活功能。 百度搜索事实上已集成各种垂直搜索,针对不行业特性进行深度整,满足用户所需。 建立生态的过程,就是将“结构化、人格化与标准化”的过程,就像百度在内容生态上做过的一样。 在百度2021万象大会上,百度发布多项扶持计划,在百家号、小程序、电商和健康等产品和领域,拿出、产品、现金、技术等大力扶持创作者和商家,让他们在百度生态中也可以享受更多的商业机会,不只是获取广告分润 可预见,接下来百度移动生态将与百度大生态更加密切地协作与融,强化人格化与化属性。

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    高并发: 削峰 与 端优化

    ,把步的直接调用转换成异步的间接推送,中间通过一个队列在一端承接瞬时的洪峰,在另一端平滑地将消息推送出去。 ,这个时候可以采用发放优惠券、发起抽奖活动等方式,将一部分分散到其他地方,这样也能起到缓冲的作用 端优化 影响性能的因素 想要提升性能,首先肯定要知道哪些因素对于系统性能的影响最大,然后再针对这些具体的因素想办法做优化 ,即增加响应时间,但是这对代理器本身的吞吐并没有多大的影响,因为代理器本身的资源并没有被消耗,可以通过增加代理器的处理线程数,来弥补响应时间对代理器的QPS的影响 其实,真正对性能有影响的是 有一种新的方案,就是可以将多个关联性比较强的应用进行“并部署”,而减少不应用之间的RPC也可以减少序列化的消耗 所谓“并部署”,就是把两个原本在不机器上的不应用并部署到一台机器上,当然不仅仅是部署在一台机器上 请求时要弱一点,所以一般我们都会对大的Web系统做静态化改造,让大部分请求和数据直接在Nginx器或者Web代理器(如Varnish、Squid等)上直接返回(这样可以减少数据的序列化与反序列化

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