了解Linux的流量控制的目的：一是为了更好地理解底层对报文的处理逻辑，二是在流量控制中使用了很多很好的流量处理方法，可以学习一下这些方法和思想，翻译自：https://tldp.org/en/Traffic-Control-HOWTO/index.html。
简单讲，一个qidsc就是一个调度器。每个出接口都需要某种类型的调度器，默认的调度器为FIFO。Linux下的其他qdisc会根据调度器的规则来重新安排进入调度器队列的报文。
可以使用如下通用规则来学习Linux流量控制。可以使用tcng 或 tc进行初始化配置Linux下的流量控制结构。
本篇主要讲述了利用tc工具对 Linux 进行高级流量控制.TC流量控制工具 , 从 Linux2.2 版开始已并入内核而且功能非常强大。如果你需要搭建高性能的 Linux 网关 , 本文将会使你受益颇多。
这是TCP/IP协议栈系列的第二篇文章，之前的一篇理解TCP/IP协议栈之HTTP2.0感兴趣可以看下，今天一起来学习下一个热点问题。
整流器通过延迟报文来满足所需的传输速率。整流是一种通过延迟传输到输出队列的报文来满足期望的输出速率的机制。这是寻求带宽控制解决方案的用户面临的最常见的需求之一。延迟报文作为流量控制解决方案的一部分，使得每种整流机制都变成了一种不会节省工作量的机制，即"为了延迟报文需要作额外的工作"。
使用了 Wireshark 进行抓包，用两个最常用的 curl 和 ping 命令来演示抓包情况，开启抓包。
临近双十一，从 2009 年第一届双十一开始，成交量只有 5000 万，到去年 2019 年，成交量达到了 2684 亿。今年迎来了第十二届双十一，想想都挺激动。
应用微服务化场景下，随着服务个数的增加，服务之间的相互调用变得更加复杂，服务治理需求愈加突出，其中服务流量控制是服务治理中的重要一环。
流量控制对于保证Web服务的安全性和可靠性至关重要。在安全性方面，需要阻止黑客频繁访问某些API而获取大量信息。在可靠性方面，任何服务在有限资源的情况下能处理的TPS都有上限。如果超过上限，Service的SLA会急剧下降，甚至服务不可用。根据队列理论，越多的流量，就会导致更多的延迟。所以为了保证Service的SLA，必须进行流量控制。本文介绍了一个基于Kafka和Storm的 异步通用的流量控制方案；同时描述了如何根据数据倾斜程度来自动切换处理流程，以确保系统灵活性和延展性。最后，性能测试结果验证了该方案在高吞吐量时也能将计算延迟控制在6ms左右。
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。Sentinel 具有以下特征: ♞ 丰富的应用场景：Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景，例如秒杀（即突发流量控制在系统容量可以承受的范围）、消息削峰填谷、集群流量控制、实时熔断下游不可用应用等。 ♞ 完备的实时监控：Sentinel 同时提供实时的监控功能。您可以在控制台中看到接入应用的单台机器秒级数据，甚至 500 台以下规模的集群的汇总运行情况。 ♞ 广泛的开源生态：Sentinel 提供开箱即用的与其它开源框架/库的整合模块，例如与 Spring Cloud、Dubbo、gRPC 的整合。您只需要引入相应的依赖并进行简单的配置即可快速地接入 Sentinel。 ♞ 完善的 SPI 扩展点：Sentinel 提供简单易用、完善的 SPI 扩展接口。您可以通过实现扩展接口来快速地定制逻辑。例如定制规则管理、适配动态数据源等。
笔者有一个需要搭建弱网环境来复现某个网络问题的需求，因此开始在网络中寻找能够快速搭建弱网环境的方式。
许多发行版都为内核提供了模块化或整体式的流量控制(QOS)。自定义的内核可能不会支持这些特性。
这是悟空的第 67 篇原创文章 作者 | 悟空聊架构 来源 | 悟空聊架构（ID：PassJava666） 临近双十一，从 2009 年第一届双十一开始，成交量只有 5000 万，到去年 2019 年，成交量达到了 2684 亿。今年迎来了第十二届双十一，想想都挺激动。 阿里人喜欢将双十一视为 Team Building（团队建设），广为流传的一句话：打仗是最好的团建，没有参加过双十一的叫同事，参加过双十一的叫战友。 这一篇会讲解被一线大厂使用的两款流量防控组件：Sentinel 和 Hystrix，以及
发送方 发送数据 速率高 , 接收方 接收数据 能力差 , 造成传输出错 , 数据链路层 的 负责进行流量控制的工作 ;
Sentinel 是阿里巴巴开源的一款高可用性和流量控制的分布式系统。它最初是为了解决阿里巴巴内部的微服务架构中的流量控制和熔断降级问题而开发的。Sentinel 旨在提供实时的流量控制、熔断降级、系统负载保护等功能，以保障应用的高可用性和稳定性。以下是 Sentinel 的详细介绍：
TCP/IP协议是非常重要的一个知识点，也一直是面试的高频题，当面试官问你，能说说TCP协议是怎么保证可靠传输的吗，你能回答上吗？
在上一篇文章中(分布式高可靠之负载均衡，今天看了你肯定会)，我带你学习了分布式高可靠中的负载均衡。负载均衡的核心在于，将用户请求均匀分配到多个处理服务器处理，以解决单个服务器的单点瓶颈问题。但，如果用户请求数非常多的话，即便实现了负载均衡，服务器能力达到上限，还是无法处理所有的用户请求。
在使用Postern代理时，如何提高其性能是许多用户关注的问题。本文将分享一些针对Postern代理进行优化的技巧和建议，帮助更好地利用该工具并获得更出色的网络体验。
github官网：https://github.com/alibaba/Sentinel 中文文档：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/introduction.html Sentinel是阿里中间件团队开源的，面向分布式服务架构的高可用流量防护组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。
面向云原生微服务的高可用流控防护组件：以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统自适应保护等多个维度来帮助用户保障微服务的稳定性。
TC（traffic control)是Linux中的流量控制工具。它是通过控制netem来实现的网络场景模拟。该工具是直接对物理网卡生效的，如果是逻辑网卡，则该控制无效。如果是用的虚拟机，可视虚拟网卡为物理网卡。
如果你对 Linux 流控感兴趣，如果你需要搭建高性能的 Linux 网关 , 本文将会使你受益颇多。
FlowSlot 会根据预设的规则，结合前面NodeSelectorSlot、ClusterNodeBuilderSlot、StatistcSlot 统计出来的实时信息进行流量控制。限流的直接表现是在执行Entry nodeA = SphU.entry(资源名字) 的时候抛 出FlowException 异常。FlowException 是BlockException 的子类，您可以捕捉BlockException 来自定义被限流之后的处理逻辑。
注：最后有面试挑战，看看自己掌握了吗 文章目录 链路层 流量控制 和传输层的流量控制区别 停止-等待协议 为什么要有停止等待协议 无差错情况 滑动窗口协议 后退N帧协议GBN 选择重传协议SR 可靠传输 流量控制 🍃博主昵称：一拳必胜客 特别鸣谢：木芯工作室 、Ivan from Russia ---- 链路层 流量控制 较高发送速度和较低接受能力的不匹配 流量控制也是数据链路层的一项重要工作 和传输层的流量控制区别 传输层—端到端流量控制-------接收端发送给一个窗口公告 链路层-----
在上周的Next ‘19，我们宣布了用于服务网格的Traffic Director，为您的VM和容器服务带来全局流量管理。我们还在博客中向您展示了Traffic Director的功能。今天，我们将深入探讨其特性和优势。
运维过程中，最复杂的问题，莫过于网络的问题，而网络问题最烦的就是无法复现，这篇介绍一个强大的网络模拟工具Netem
反向代理、API网关和负载均衡是在网络和服务器架构中用于不同目的的重要组件，它们有不同的功能和应用场景。以下是它们之间的区别和联系：
通过变速交流传动代替传统的机械流量控制装置，在离心泵和风机中实现流量控制，能够根据应用提供10%到60%的节能。这通常提供6到24个月的投资回报（ROI），这取决于工艺负荷，以及这是新设计还是现有安装的改装。
首先，关于流量控制系统，从功能性需求上考虑，它涉及到使用怎样的规则去限制流量，以及，流量超出限制以后的策略是怎样的。
对于rabbitmq的queue来说，是可以设置下面三个参数的，x-max-length，x-max-length-bytes， x-overflow。一旦x-max-length（这里是设置的queue最大容纳的消息数量），x-max-length-bytes（这里是queue中的消息数量与消息大小乘积的总量）超过了限制之后，就会根据x-overflow里面设置的模式开始处理，对于x-overflow有一个reject-publish模式，打开之后，生产者通过confrim生产的消息，在rabbitmq就会被拒绝，回复message unacked.
通过运行指标控制 1.基于QPS。备注：使用RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS策略 2.线程数。备注：使用RuleConstant.FLOW_GRADE_THREAD策略
随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式服务架构的轻量级流量控制产品，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助您保护服务的稳定性。
APISIX是一款基于Nginx和OpenResty的云原生API网关，由Apache APISIX社区维护。它提供了一个可扩展的、低延迟、高性能的API网关解决方案，支持常见的API管理功能，如流量控制、认证、转发、限速、缓存、日志等，并提供了灵活的插件机制，可支持自定义插件的开发和集成。
是一种物理接口，工作在数据链路层，不能配置IP地址。它可以对接收到的报文进行二层交换转发，也可以加入VLAN，通过VLANIF接口对接收到的报文进行三层路由转发。
RabbitMQ可以对内存和磁盘使用量设置阈值, 当达到阈值时, 生产者将被阻塞, 直到对应项恢复正常. 除了这两个阈值, RabbitMQ在正常情况下还用流量控制机制来确保稳定性.
① 流量控制 : 控制 发送方 降低发送速率 , 避免 接收方 来不及接收 , 丢弃数据 , 导致重传 ;
方式1 的问题就是流量控制问题TCP，采用了滑动窗口解决 方式2 的问题说的是拥塞控制问题。
这篇继续总结Spring Cloud Alibaba生态中的Sentinel，它是微服务的哨兵。
近几年，随着有赞用户的迅速增长和业务的快速发展，对业务开发人员要求越来越高，一方面要求为用户提供稳定的服务，一方面要求进行快速业务迭代。然而，随着公司业务复杂度和服务化整体规模的增长，单个业务功能涉及的微服务接口数、服务化调用链路长度都在迅速增加，业务的回归测试越来越难以覆盖到所有的调用链路和业务逻辑，通过仅在测试环境进行业务测试的方式来保证系统稳定性的难度越来越高。
在做MHA测试的时候，有一个重要的环节就是测试MHA Manager节点和Master节点的网络情况，如果产生了抖动，那么MHA本身提供了一个参数secondary_check来保证，但是如果你的部署环境中是一主一从的话，这个参数就不会起作用了，因为latest slave和oldest slave是同一个库，简单来说，连不上就是连不上了，至于切还是不切，这个还不好说。我们测试的场景下，有时候切，有时候不切。所以我们原本测试的MHA0.57版本就降级为了0.56，仔细测试发现，其实也存在这样的问题，综合再三
说到TCP流量控制和拥塞控制，不得不说一下滑动窗口，TCP流量控制和拥塞控制主要是由滑动窗口来实现的，首先什么是滑动窗口
SwitchB上发生报文拥塞后，向SwitchA发送流量控制消息，但是SwitchB上的报文拥塞状况没有缓解，在SwitchB的入方向存在报文丢弃。
它提供了错误检测、流量控制、拥塞控制等机制，确保数据的可靠传输。TCP适用于需要可靠性和有序性的应用场景，如文件传输、网页访问等。
计算机网络基础知识复习汇总：计算机网络基础知识复习 HTTP协议的解析：剖析 HTTP 协议 一个系列的解析文章： TCP/IP详解学习笔记（1）-- 概述 TCP/IP详解学习笔记（2）-- 数据链路层 TCP/IP详解学习笔记（3）-- IP：网际协议 TCP/IP详解学习笔记（4）-- ARP 和 RARP TCP/IP详解学习笔记（5）-- ICMP：internet 控制报文协议 TCP/IP详解学习笔记（6）-- IP选路 TCP/IP详解学习笔记（7）-- 初识运输层 TCP/IP详解学习笔记
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