物理连接(交叉连接) 主机的RTS(输出)信号,连接到从机的CTS(输入)信号. 主机的CTS(输入)信号,连接到从机的RTS(输出)信号. 主机发送过程: 主机查询主机的CTS脚信号,此信号连接到从机的RTS信号,受从机控制.如果主机CTS 信号为有效(低),表示从机的接收FIFO未满,从机可以接收,此时主机可以向从机发送 数据.并且在发送过程中要一直查询CTS信号是否为有效状态.一旦无效,则终止发送. 那主机的CTS信号什么时候会无效呢? 从机在接收到主机发送的数据时,从机的接收模块的FIF

转自:http://blog.csdn.net/zeroboundary/article/details/8966586 在RS232中本来CTS 与RTS 有明确的意义,但自从贺氏(HAYES ) 推出了聪明猫(SmartModem)后就有点混淆了,不过现在这种意义为主流意义的,各大芯片制造厂家对UART控制器的流控基本采用HAYES MODEM流控解释. 在RS232中RTS 与CTS 是用来半双工模式下的方向切换,本文不解释: 如果UART只有RX.TX两个信号,要流控的话只能是软流控:如

中低端路由器上使用disp interface 查看相应串口状态信息,其中DCD.DTR.DSR.RTS及CTS等五个状态指示分别代表什么意思? DCD ( Data Carrier Detect 数据载波检测) DTR(Data Terminal Ready,数据终端准备好) DSR(Data Set Ready 数据准备好) RTS( Request To Send 请求发送) CTS(Clear To Send 清除发送) 在这五个控制信号中,DTR和RTS是DTE设备(数据终端设备,在实

转自:http://blog.csdn.net/zeroboundary/article/details/8966586 5/23/2013 5:13:04 PM at rock-chips inshenzhen 最近太忙了,没时间写对Ucos-II的移植,先将工作中容易搞错的一个知识点记录下来,关于CTS与RTS的. 在RS232中本来CTS 与RTS 有明确的意义,但自从贺氏(HAYES ) 推出了聪明猫(SmartModem)后就有点混淆了,不过现在这种意义为主流意义的,各大芯片制造厂家对

转自:http://blog.csdn.net/zeroboundary/article/details/8966586 在RS232中本来CTS 与RTS 有明确的意义,但自从贺氏(HAYES ) 推出了聪明猫(SmartModem)后就有点混淆了,不过现在这种意义为主流意义的,各大芯片制造厂家对UART控制器的流控基本采用HAYES MODEM流控解释. 在RS232中RTS 与CTS 是用来半双工模式下的方向切换,本文不解释: 如果UART只有RX.TX两个信号,要流控的话只能是软流控:如

最近太忙了,没时间写对Ucos-II的移植,先将工作中容易搞错的一个知识点记录下来,关于CTS与RTS的. 在RS232中本来CTS 与RTS 有明确的意义,但自从贺氏(HAYES ) 推出了聪明猫(SmartModem)后就有点混淆了,不过现在这种意义为主流意义的,各大芯片制造厂家对UART控制器的流控基本采用HAYES MODEM流控解释. 在RS232中RTS 与CTS 是用来半双工模式下的方向切换,本文不解释: 如果UART只有RX.TX两个信号,要流控的话只能是软流控:如果有RX,TX

为什么需要集群流控呢?假设需要将某个API的总qps限制在100,机器数可能为50,这时很自然的想到使用一个专门的server来统计总的调用量,其他实例与该server通信来判断是否可以调用,这就是基本的集群流控方式,sentinel的实现就是这样的. 如果服务调用使用轮训或者随机路由方式,理论上可以通过在各个单机上设置流控规则即可(单机qps上限=总qps上限 / 机器数).集群流控可以解决流量分配不均的问题导致总体流控效果不佳的问题,其可以精确地控制整个集群的调用总量,结合单机限流兜底,可以

流控的概念源于 RS232 这个标准,在 RS232 标准里面包含了串口.流控的定义.大家一定了解,RS232 中的"RS"是Recommend Standard 的缩写,即"推荐标准"之意,它并不像 IEEE-1284.IEEE-1394 等标准,是由"委员会定制".因而,不同的厂商在做 RS232 时,多少会有不同,流控也都会存在差异.以下我们与大家一起探讨流控的作用.搭建及如何操作. 本文着重探讨硬件流控. 为什么需要流控? 数据在两个串口

WeTest 导读 全新的全局流控实现方案,既解决了目前流控的实现难点,同时保证运行稳定且流控准确的前提下,实现更简单,部署成本更低,容灾能力更强. 该方案组件化之后,可以推广到别的有需要的部门使用,只需简单的接入和部署即可获得全局流控的能力. 一.背景 流控作为容灾体系中必不可少的一环,在请求量超过系统容量的时候,通过拒绝超量请求的方式,防止服务接口的雪崩和系统挂掉. 目前部门只具备单机流控的能力,随着业务的增长和系统复杂度的增加,单机流控越来越不能满足需要,升级流控能力日趋重要. (一)流控

2019 年 1 月 12 日,由又拍云.OpenResty 中国社区主办的 OpenResty × Open Talk 全国巡回沙龙·深圳站圆满结束,又拍云首席架构师张聪在活动上做了< OpenResty 动态流控的几种姿势 >的分享.OpenResty x Open Talk 全国巡回沙龙是由 OpenResty 社区.又拍云发起的,为促进 OpenResty 在技术圈的发展,增进 OpenResty 使用者的交流与学习的系列活动,活动将会陆续在深圳.北京.上海.广州.杭州.成都.武汉等地

/********************************************************************** * Linux串口设备树硬件.软件流控设置 * 说明: * 看了文档才知道串口驱动除了支持硬件流控设置,还支持软件流控设置. * * 2018-5-30 深圳 宝安西乡 曾剑锋 *********************************************************************/ 一.参考文档: . https://

阿里用的方案是在nginx中配置限流(限流功能模块是自己开发的),流量统计线上是有监控打通的,具体的限流值是通过线上流量表现+线下性能测试(模拟线上场景)测试得出的. 全新的全局流控实现方案,既解决了目前流控的实现难点,同时保证运行稳定且流控准确的前提下,实现更简单,部署成本更低,容灾能力更强. 该方案组件化之后,可以推广到别的有需要的部门使用,只需简单的接入和部署即可获得全局流控的能力. 一 背景 流控作为容灾体系中必不可少的一环,在请求量超过系统容量的时候,通过拒绝超量请求的方式,防止服务接

我这人比较懒 直接上配置文件的图 其中serviceName是服务名称, LoadBalancer是负载均衡策略. 对于流控我为了做测试写的1s 限制5次请求. 剩下的看名字就OK了. 要使用服务发现 要有个先决条件就是consul .我这是为测试的demo ,把服务地址硬编码在consul的配置文件里了,启动consul 时指定该文件服务即注册了. 要想深入的了解Ocelot,中间件是必须要了解的. Ocelot是一个开发框架,要想用在真实的项目中我们肯定要它进行一些扩展.可以参考Ocelot

首先要保证你的服务是可用的,其中一个重要的手段就是流控.就是流量控制.比如我的系统每秒只能处理500个请求,那么多余的请求就拒绝掉.这样我的系统不会被压死 实际的开发中,所要面对的流控场景实际是非常复杂的,在负载均衡上做,反向代理上做,或者自己写代码去做也是可以的.. 负载均衡和反向代理一般是针对集群的. 为什么要做流控: 1.保证系统的可用性,不要被大流量把系统压死,如果你的服务不可用,做什么都没有意义了. 2.流控一定要做在认证审计授权这些安全机制的前面.因为你的认证审计授权都是要消耗系统资

自去年10月底发布GA版本后,Sentinel在近期发布了另一个里程碑版本v1.4(最新的版本号是v1.4.1),加入了开发者关注的集群流控功能. 集群流控简介 为什么要使用集群流控呢?假设我们希望给某个用户限制调用某个 API 的总 QPS 为 50,但机器数可能很多(比如有 100 台).这时候我们很自然地就想到,找一个 server 来专门来统计总的调用量,其它的实例都与这台 server 通信来判断是否可以调用.这就是最基础的集群流控的方式. 那么这个 server 如何部署呢?最直观的

从用户的视角来感受一个开源项目的成长,是我们推出「开发者说」专栏的初衷,即在开发者进行开源项目选型时,提供更为立体的项目信息.专栏所有内容均来自作者原创/投稿,本文是「开发者说」的第6篇,作者 Jason Joo,@友乐活(北京),Sentinel Committer. 1st:<深度剖析开源分布式事务方案 Seata 的事务协调器> 2nd:<RocketMQ 消息发送的高可用设计> 3st:<消息队列 Kafka 和 RocketMQ 之我见> 4th:<如何

引言 在分析Sentinel的上一篇文章中,我们知道了它是基于滑动窗口做的流量统计,那么在当我们能够根据流量统计算法拿到流量的实时数据后,下一步要做的事情自然就是基于这些数据做流控.在介绍Sentinel的流控模型之前,我们先来简单看下 Sentinel 后台是如何去定义一个流控规则的 对于上图的配置Sentinel把它抽象成一个FlowRule类,与其属性一一对应 resource 资源名 limitApp 限流来源,默认为default不区分来源 grade 限流类型,有QPS和并发线程数两

前言: 上节给大家把sentinel流控整个执行大致过了,但涉及到最核心的流控算法还没有讲,先提前说明一下 sentinel用的流控算法是令牌桶算法,参考了Guava的RateLimiter,有读过RateLimiter源码再理解sentinel限流算法会更容易,本节依然以源码为主给大家拨开sentinel流控算法的原理 接着上节没有讲到的FlowSlot来看,先来看对应流控规则配置 FlwSlot /***********************************************

原文链接:一个名叫Sentinel-Rules-SDK的组件,使得Sentinel的流控&熔断规则的配置更加方便 1 Sentinel 是什么? 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. 2 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

目录 一. Sentinel概念 1. 什么是Sentinel? 2. Sentinel功能特性 3. Sentinel VS Hystrix 二. Docker部署Sentinel Dashboard 1. 拉取镜像 2. 启动容器 3. 访问测试 三. Sentinel网关流控 1. 网关流控定义 2. 网关流控规则 3. 导入依赖 4. 网关配置 5. 网关流控客户端标识 6. 测试需求制定 7. Nacos添加网关流控规则 8. 网关流控测试 9. 自定义网关流控异常 四. Sentin