前言:接上一篇istio应用部署,本文介绍通过virtualservice实现流量控制,并通过部署client端进行服务调用实例 1. 修改virtualservice组件,实现权重占比访问不同版本服务(v1版本70%,v2版本30%) 拆分流量使用weight关键字来设置,70%的流量走v1版本,30%的流量走v2版本 输入命令,重新应用一下virtualservice组件 sudo kubectl apply -f springbootapp-vs-v1.yaml -n springisti

第3章 流控............................................................................................................... 1 3.1 更加智能的金丝雀........................................................................................ 1 3.2流量路由....................

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

最近团队在搞流量安全控制,为了应对不断增大的流量安全风险.Waf防护能做一下接入端的拦截,但是实际流量会打到整个分布式系统的每一环:Nginx.API网关.RPC服务.MQ消息应用中心.数据库.瞬间的大流量对系统的整体的冲击还是很大的,一些连锁反应时刻刺激着我们的神经!所以,我们要设计开发我们自己的流控中心.解决我们的系统痛点问题. 一.首先,我们从系统需求说起: 1. 接入点IOT设备,瞬间批量上线&离线:几十万设备同时离线.上线后,带来的三遥数据.状态数据,瞬间打到后端.虽然有MQ扛了一层,

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

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

在影响系统稳定性的各种因素中,慢 SQL 是相对比较致命的,可能会导致 CPU.LOAD 异常.系统资源耗尽.线上生产环境出现慢 SQL 往往有很多原因: 硬件问题.如网络速度慢,内存不足,I/O 吞吐量小,磁盘空间满等. 没有索引或者索引失效. 数据过多. DevOps 后没有专业的 DBA 对 SQL 代码进行 review,在项目初期没有对 SQL 的性能做很好的考量.严重的慢 SQL 发生后可能会拖垮整个数据库,对线上业务产生阻断性的风险.AHAS 流控降级提供了 SQL 级别的识别与防

应用配置管理(Application Configuration Management,简称 ACM)是一款应用配置中心产品.基于ACM您可以在微服务.DevOps.大数据等场景下极大地减轻配置管理的工作量,同时保证配置的安全合规.ACM 有着丰富的使用场景,本文将介绍其在 AHAS 流控降级 中的应用. 什么是 AHAS 流控降级 AHAS 流控降级 是面向分布式服务架构的专业流量控制组件,主要以流量为切入点,从流量控制.熔断降级.系统保护等多个维度帮助您保障服务的稳定性,同时提供强大的聚合监

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

流控规则 注:Sentinel的监控页面一开始是没有东西,需要对监控的服务发起请求后才会出现 资源名:唯一名称,默认请求路径 针对来源:Sentinel可以针对调用者进行限流,填写微服务名,指定对哪个微服务进行限流 ,默认default(不区分来源,全部限制) 阈值类型/单机阈值: QPS(每秒钟的请求数量):当调用该接口的QPS达到了阈值的时候,进行限流: 线程数:当调用该接口的线程数达到阈值时,进行限流 是否集群:不需要集群 流控模式: 直接:接口达到限流条件时,直接限流 关联:当关联的资源

前言 之前虽然也一直在使用sentinel实现限流熔断功能,但却没有好好整理之前看的源码与资料,今天有时间将之前自己整理过的资料写成一篇博文,或者是是一篇关于Sentinel(基于目前最近版本1.8,如果没有特殊说明,都指最新1.8版本)持久化Nacos的指南,因为我发现网上的一些博文虽然有参考价值但却没有好好完善好细节,一知半解,或者版本比较老不具备参考价值.比如说为什么要做这一步,这一步需要完成什么具体工作等等.所以尽我所能,详细介绍下手把手整合Sentinel与Nacos,实现Sentin

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

在上文Sentinel流量防卫兵中讲到了Sentinel入门以及流控规则一小部分,而Sentinel还有以下规则: 熔断降级规则 热点参数规则 系统规则 黑白名单规则 本文要讲的是流控规则 流量控制规则 原理 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. QPS限流 这里我们访问一下/foo/test接口,触发Sentinel控制台初始化,就可以看到在簇点链路中刷新出了该接口的资源 然后我们点击+流控添加流控规

前言: 经常在群里看到不少朋友争论海蜘蛛 ROS 维盟 爱快 碧海威 流控大师 Woyos等等软路由,哪个好.实际上,网络产品是复杂的,现在的软路由功能上已经远远不是单独的路由了.每种产品都有他本身的优点和缺点,产品定位,适应人群,谈不上非得分出个高低好坏来.所以本文中的一些观点,如果带有一些偏向性的话,大家请勿纠结.因为每个人都会对自己用的产品有种拥护情节,难免会有失公平. 当然这里主要讲的肯定还是RouterOS.本人是5年前接触ROS的,在这之前烧过不少路由器,各种洋垃圾,高端旗舰无线路由

rabbitmq为了能够保证服务器在大量使用资源的情况下正常工作,会做流控. 所谓流控有以下两个方面.一是针对连接做流控,即降低某频率过快的发送消息.二是整体流控,即将所有消费者发送的消息丢掉,悄无声息. 首先是针对连接做的流控,per-connection rabbitmq通过使用credit_flow来实现连接级别的流控.假设有这样的数据流向,A->B->C,如果C消息处理不及时,B能够感得到,则B会减少A发送的消息,从而从源头作到流控.rabbitmq消息有如下的流向,rabbit_re

[源地址]http://www.jcodecraeer.com/a/anzhuokaifa/androidkaifa/2014/0919/1696.html 之前我们介绍过一个开源的瀑布流控件StaggeredGridView ,但是真正使用过后才发现有一个致命的缺陷,那就是在显示数目较多的图片时,上滑有时会很困难.但是今天介绍的瀑布流控件PinterestLikeAdapterView则没有这样的问题. 项目地址:https://github.com/GDG-Korea/PinterestLi

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

1. 首先我们看看瀑布流的效果,如下: 2. 今天要介绍的瀑布流控件是:PinterestLikeAdapterView 项目地址:https://github.com/GDG-Korea/PinterestLikeAdapterView 使用方法类似于ListView下面是我使用该控件实现一个显示系统图片的简单应用:

启动脚本设置jvm的内存 if "%ACTIVEMQ_OPTS%" == "" set ACTIVEMQ_OPTS=-Xms1G-Xmx1G -Djava.util.logging.config.file=logging.properties broker配置中的系统内存和磁盘空间使用量 <systemUsage> <systemUsage> <memoryUsage> <memoryUsagelimit="64

Linux内核实现了数据包的队列机制,配合多种不同的排队策略,可以实现完美的流量控制和流量整形(以下统称流控).流控可以在两个地方实现,分别为egress和ingress,egress是在数据包发出前的动作触发点,而ingress是在数据包接收后的动作触发点.Linux的流控在这两个位置实现的并不对称,即Linux并没有在ingress这个位置实现队列机制.那么在ingress上就几乎不能实现流控了.     虽然使用iptables也能模拟流控,但是如果你就是想用真正的队列实现流控的话,还真要

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