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。
类似云游戏这一类场景是实时视频传输领域中最难的场景,今天主要分享一下我们这两年云游戏场景上做的一些工作和思考,也会提到一些我们不同于行业的观点。
随着互联网, 人工智能等兴起, 跨机通信对带宽和时延都提出了更高的要求, RDMA技术也不断迭代演进, 如: RoCE(RDMA融合以太网)协议, 从RoCEv1 -> RoCEv2, 以及IB协议, Mellanox的RDMA网卡cx4, cx5, cx6/cx6DX, cx7等, 本文主要基于CX5和CX6DX对RoCE技术进行简介, 一文入门RDMA和RoCE有损及无损关键技术
仅从设计优化、服务拆分、自动扩容等方面进行优化,有时候并不能完全解决问题。比如,有时流量增长过快,扩容流程还来不及完成,服务器可能就已经抗不住了
仅从设计优化、服务拆分、自动扩容等方面进行优化,有时候并不能完全解决问题。 比如,有时流量增长过快,扩容流程还来不及完成,服务器可能就已经抗不住了
而且,这个超时时间在不同的网络的情况下,根本没有办法设置一个死的值。只能动态地设置。 为了动态地设置,TCP引入了RTT——Round Trip Time,也就是一个数据包从发出去到回来的时间。这样发送端就大约知道需要多少的时间,从而可以方便地设置Timeout——RTO(Retransmission TimeOut),以让我们的重传机制更高效。 听起来似乎很简单,好像就是在发送端发包时记下t0,然后接收端再把这个ack回来时再记一个t1,于是RTT = t1 – t0。没那么简单,这只是一个采样,不能代表普遍情况。
第一篇:蓝牙综合介绍 ,主要介绍蓝牙的一些概念,产生背景,发展轨迹,市面蓝牙介绍,以及蓝牙开发板介绍。
我们(Buffer)早在 2016 年就开始使用 Kubernetes 了。我们使用 kops 对 Kubernetes 集群进行管理,其中包含了大约 60 个运行在 AWS 的节点,运行着 1500 个左右的容器。我们的微服务迁移之路充满坎坷。在和 Kubernetes 相处多年以后,我们还是会时不时遭到它的毒打。本文接下来要讨论的案例就是这样——CPU Limit 是一头披着狼皮的羊。
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
来源 | 腾讯SaaS加速器首期项目-分贝通 ---- “HICOOL全球创业者峰会暨创业大赛”以“Envision Your Future创想未来!”为主题,专为创业者而生,致力于面向全球寻找优质项目,助力其在北京快速发展。 本次峰会与创业大赛由北京海外高层次人才协会主办,邀请顶级投资机构、知名导师、头部企业家为参赛项目提供全程创业辅导和能力加速,打造多层级、多维度、多元化的国际创业模式,提供人才落户、子女教育、医疗保障、人才公寓等全方位“北京服务”,为来京创业者提供配套服务和设施,为企业快速落
TCP是一个巨复杂的协议,因为他要解决很多问题,而这些问题又带出了很多子问题和阴暗面。所以学习TCP本身是个比较痛苦的过程,但对于学习的过程却能让人有很多收获。关于TCP这个协议的细节,我还是推荐你去看W.Richard Stevens的《TCP/IP 详解 卷1:协议》(当然,你也可以去读一下RFC793以及后面N多的RFC)。另外,本文我会使用英文术语,这样方便你通过这些英文关键词来查找相关的技术文档。 之所以想写这篇文章,目的有三个, 一个是想锻炼一下自己是否可以用简单的篇幅把这么复杂的TCP协议描清
在MGR中,各个节点的事务处理能力不尽相同,这就可能会造成个别节点上存在事务复制延迟,在这些节点上就有可能读取到旧事务数据。复制延迟的另一个风险时,当有新节点加入时,需要选择一个节点作为donor节点,若该节点存在延迟,则可能最后会选中Primary节点,影响事务写入性能。还有,当某节点中堆积大量延迟事务队列时,也很容易造成该节点发生OOM风险。
在微服务中存在雪崩现象,也就是说如果一个微服务出现问题,可能会导致整个链路上的服务都直接不可用,因此,我们需要对服务进行及时的熔断和降级。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说06-Sentinel限流熔断应用实践[通俗易懂],希望能够帮助大家进步!!!
令牌桶(Token-Bucket)是目前最常采用的一种流量测量方法,我们可以想象一个存放令牌的容器,预先设定一定的容量。系统按设定的速度向桶中放置令牌,当桶中令牌满时,多余的令牌将被丢弃,当请求流量进入服务时,需要从桶内获取令牌才可被服务处理,否则将执行拒绝策略。
根据用户提供的文章内容进行摘要总结
本文简要介绍了基于强化学习的码率自适应算法,在实践预研验证和分析的基础上,将该AI算法模型应用于实际项目。
系统自适应目的在于在保证系统稳定的同时尽可能提高吞吐量,是一种从整体维度综合考虑的一种限流方法。包括:系统Load、CPU使用率、整体入口QPS、总的并发线程数、平均RT。
随着社会的发展和人们生活水平的不断进步,大家对环境卫生和空气质量的要求越来越重视。渣土车是建筑垃圾的运输主力,也存在行驶频繁、不合规、不合法的操作,可能对交通安全、环境卫生和城市形象造成影响。比如在施工工地,不少渣土车顶端没有密封以及没有经过冲洗,带出的大量泥土给城市道路带来了不小的污染。建筑垃圾清运是城市市容管理不可忽视的问题,因此,渣土车AI智慧管控方案应运而生。
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。
何为热点?热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据,并对其访问进行限制。比如: ♞ 商品 ID 为参数,统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制 ♞ 用户 ID 为参数,针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制 热点参数限流会统计传入参数中的热点参数,并根据配置的限流阈值与模式,对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制,仅对包含热点参数的资源调用生效。Sentinel 利用 LRU 策略统计最近最常访问的热点参数,结合令牌桶算法来进行参数级别的流控。热点参数限流支持集群模式。
// 编者按:随着自动驾驶技术和5G行业应用的发展,5G远程实时操控类应用逐渐兴起,用于满足高危行业/恶劣场景远程作业、自动驾驶异常情况下远程介入等需求。相比直播、会议等传统实时音视频场景,由于操控的复杂性和车辆的移动性,远程实时操控对音视频传输的时延和可靠性提出了更高的要求。 本次分享将介绍5G远程实时操控行业应用场景对音视频传输的要求,以及腾讯云音视频针对5G远程实时操控场景的音视频传输优化和应用落地实践。 文/毛峻岭 整理/LiveVideoStack 我是来自腾讯的毛峻岭,今天很高兴能够给
流量规则由FlowRule设置,集群模式相关配置在集群流控规则中说明,字段含义如下:
就算现在大厂面试经常要手撕算法,也是更偏向考查代码工程实现的能力,之前在群里看到这样的图片,就觉得很离谱。
在MySQL 5.7中,查询 performance_schema.replication_group_members 时,没有 MEMBER_ROLE 这个列,这很不便于快速查看哪个节点是Primary Node。
Sentinel的流量控制是监控应用流量的 QPS 或 并发线程数等指标,当达到指定的阈值时对流量进行控制,以避免被瞬时的流量⾼峰冲垮,从而保证高可用。
计网 - 传输层协议 TCP:TCP 为什么握手是 3 次、挥手是 4 次?中提到了T CP 和 UDP 是今天应用最广泛的传输层协议,拥有最核心的垄断地位。
随着数据中心网络技术和带宽不断发展,流控技术在网络中发挥着越来越重要的作用,但一直未曾有过很大变革。直到无损网络的出现,流控技术出现新突破。作为以太网的基本功能之一,流控技术用于可以防止拥塞的情况下出现丢包,还能配合发送端合理的调整发送速率,从整体上保障网络带宽的最高效率。
"鹅厂网事"由深圳市腾讯计算机系统有限公司技术工程事业群网络平台部运营,我们希望与业界各位志同道合的伙伴交流切磋最新的网络、服务器行业动态信息,同时分享腾讯在网络与服务器领域,规划、运营、研发、服务等层面的实战干货,期待与您的共同成长。 毫无疑问,人工智能是近年IT界最火的研究方向,特别在2016年Alpha GO这一标志性事件后,国内外科技巨头持续加大对人工智能的投入。目前,人工智能的主要方向如图像识别、语音识别等等都是通过机器学习的方式,借助强大的计算平台对海量数据进行分析、计算,随着数据量的增长,单机
GreatSQL的优势在于提升了MGR的性能及可靠性,及修复了众多bug。主要有以下几点:
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。
明瞳智控ISS是腾讯云推出的一款面向视图数据提供的云存储及 AI 多模态分析一体化产品。依托腾讯云遍布全球的边缘节点,同时基于腾讯云领先的 AI 分析能力,可实现视图数据快速上云,视图数据云存储、视图数据安全、AI 智能分析等多种服务。 近日,明瞳智控进行全新升级,针对国标接入、模板配置及安全性等方面进行更新迭代,进一步降低接入及理解门槛,更加贴近业务场景,满足更多行业与客户需求。 国标协议接入 本次更新后,明瞳智控支持客户在控制台进行可视化的国标设备接入及配置,客户可更加方便的对终端设备进行接入及管理。
随着分发规模地逐步增长,各企业对CDN带宽的使用越来越多。并且,各类业务使用CDN的场景各式各样,导致带宽会不断地出现骤增骤降等问题。基于成本考虑,国内CDN厂商的计费模式主要用峰值点的带宽来计费,就算不用峰值点的带宽,也会因为峰值问题所产生的成本而抬高带宽单价。基于此,控制CDN带宽的峰谷具有重要意义,降低峰值就意味着成本节省。
在线“看片”时,我们经常会遇到这些事情:视频画面突然卡住进入缓冲状态或者视频画面突然变得模糊而不忍直视。这些事情的背后很可能是网络环境突然变差了导致下载速度很慢,也可能是码率调整算法没有对当前环境做出合理的决策导致。 事实上,如何感知网络环境的变化并作出合理的码率调整并非易事。目前很多视频播放的客户端都提供了几种码率档位(标清、高清、超清、蓝光等)供用户自主选择,在网络环境好时用户可以自主切到高码率档位,网络环境差时切到低码率档位。 当然,有些主流的视频播放客户端也提供了自适应(自动)这个选项,比如Y
可以对每个节点设置地理标签,主要用于解决多机房数据同步的问题。新增选项 group_replication_zone_id,用于标记节点地理标签。该选项值支持范围 0 ~ 8,默认值为0。当集群中各节点该选项值设置为不同的时候,就被认定为设置了不同的地理标签。在同城多机房部署方案中,同一个机房的节点可以设置相同的数值,另一个机房里的节点设置另一个不同的数值,这样在事务提交时会要求每组 group_replication_zone_id 中至少有个节点确认事务,然后才能继续处理下一个事务。这就可以确保每个机房的某个节点里,总有最新的事务。
Sentinel的QPS流控效果有快速失败、预热模式、排队等待、预热+排队等待模式,本文主要分析预热模式中是如何使用令牌桶算法限流的。
在软件主界面右边的列表框中,点右键,根据菜单提示,即可进行新建报文/编辑已有报文的操作了。 报文编辑的界面如下:
二、特性 在支持的平台上有统一的接口。 通过python属性访问串口设置。 支持不同的字节大小、停止位、校验位和流控设置。 可以有或者没有接收超时。 类似文件的API,例如read和write,也支持readline等。 支持二进制传输,没有null消除,没有cr-lf转换。
一、Tencent NOS概述 SONiC is an open source network operating system based on Linux that runs on switches from multiple vendors and ASICs. SONiC offers a full-suite of network functionality, like BGP and RDMA, that has been production-hardened in the data cen
sentinel 增加规则的方式 包括三种,数据源加载,代码加载,控制台加载;每一类流控规则我都会从这三个方面去说明如何使用。
相信之前刷屏的“八一军装照”和“小学生证件照”大家都不陌生。类似这样的运营活动突然涌入的巨大流量对天天P图后台造成的冲击不可小觑。
Sentinel流量控制(flow control)的原理是监控应用流量的QPS或并发线程数等指标,当达到指定的阈值时对流量进行控制,以避免被瞬时的流量高峰冲垮,从而保障应用的高可用性。
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。
原文链接:https://blog.csdn.net/dog250/article/details/46666029
ArchSummit_全球架构师峰会(北京站)2019-InfoQarchsummit.infoq.cn
按照我的理解就是,行业机器本身就性能强劲,完全可以放一个高性能的计算机上去,比如Intel的NPC,英伟达的TX2等,进行空中的实时处理。这个过程中势必要使用一个中间层连接记载计算机和无人机,这个中间层就是我们的重点。
为解决以上问题,需构建视频汇聚平台,将原来分散在不同部门、不同系统的视频资源进行整合、汇聚、治理,结合各应用场景,接入汇聚区直机关、区级重点单位以及辖区内需联网的公共区域视频资源、社会单位视频资源和社会群众自建视频资源等不同类型、不同链路、不同技术要求的社会视频监控资源,做到数据先汇聚,再分享,将零散的社会视频汇聚到一个统一的端-边-云一体化架构平台,平台开放服务接口,实现数据共享。
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