概要在大数据量高并发访问时，经常会出现服务或接口面对暴涨的请求而不可用的情况，甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃。此时你需要使用的技术手段之一就是限流，当请求达到一定的并发数或速率，就进行等待、排队、降级、拒绝服务等。 对一般的限流场景来说它具有两个维度的信息：时间：限流基于某段时间范围或者某个时间点，也就是我们常说的“时间窗口”，比如对每分钟、每秒钟的时间窗口做限定资源：基于可用资源的限制，比如设
流控是以太网的一项基本功能，可以防止在端口拥塞的情况下出现丢帧。在深入分析之前，先看一个简单的应用场景:端口A和B接收报文，端口C向外转发报文。如果端口A和B的收包速率之和大于端口C的带宽，那么部分报文就会缓存在设备内部的报文buffer中。当buffer的占用率达到一定程度时，端口A和B就会向外发送PAUSE帧，通知对端暂停发送一段时间。PAUSE帧只能阻止对端发送普通的数据帧，不能阻止发送MA
原创
2013-12-26 22:49:31
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之前我在知乎上受邀回答过一个关于RxJava背压（Backpressure）机制的问题，今天我把它整理出来，希望对更多的人能有帮助。RxJava的官方文档中对于背压（Backpressure）机制比较系统的描述是下面这个：https://github.com/ReactiveX/RxJava/wiki/Backpressure但本文的题目既然是要“形象地”描述各个机制，自然会力求表达简洁，让人一看
原创
2020-12-10 21:43:01
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https://shimo.im/docs/kwqGkrTGPCDP8VcR/read https://www.bilibili.com/video/BV124411P7V9?from=search&seid=7160369370774006313 视频和笔记配合食用更佳。 ...
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2021-07-25 11:50:00
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RxJava2.0有一个很大的特色是背压的支持，如果要使用背压的话需要使用 Flowable。为什么需要背压这种机制呢， 先抛开Flowable不说，我们想一个实际应用中的真实案例：如果发送事件和接收事件处于不同的线程中，而且事件处理的速度慢，事件发送的速度快，那么肯定需要一个池子来存储发送的事件等待下游消化，否则消息就会丢失。如果发送事件速度快而接收事件速度慢，那么这个池子会越来越大最终爆掉内存
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2023-08-19 21:58:13
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流量限制(rate-limiting)，是Nginx中一个非常实用，却经常被错误理解和错误配置的功能。我们可以用来限制用户在给定时间内HTTP请求的数量。请求，可以是一个简单网站首页的GET请求，也可以是登录表单的POST请求。流量限制可以用作安全目的，比如可以减慢暴力密码破解的速率。通过将传入请求的速率限制为真实用户的典型值，并标识目标URL地址(通过日志)，还可以用来抵御DDOS攻击。更常见的
panabitpanabitpanabit 介绍： Panabit是目前国内开放度最高、免费、专业的应用层流量管理系统，特别针对P2P应用的识别与控制，(panabit不是一种NAT软件，要实现以上功能需要与其他软件配合来实现)2009年10月25日，已经支持实际主流应用360种以上，并以两周更新一次特征库的速度持续更新(包括已支持协议和新增协议两方面的更新，Panabit已识别协议列表请关注Pa
MongoDB 4.2 版本引入了流量控制特性，用于保持副本集多数提交延迟不超过指定的最大值，从而确保数据的一致性和可靠性。如果复制延迟达到"flowControlTargetLagSeconds" : 10（秒），流量控制机制就会开始限制主节点上的写入操作。db.adminCommand( { getParameter : 1, "flowControlTargetLagSeconds" : 1
1.采用面向连接的三次握手实现可靠对象传输。 2.使用数据窗口机制协商队列大小实现数据队列传输。 3.通过序列化应答和必要时重发数据包，TCP 为应用程序提供了可靠的传输流和虚拟连接服务。 下面是找到的长篇大论中比较好的文章： 一、TCP协议 1、TCP 通过以下方式提供可靠性： ◆ 应用程序分割为TCP认为最合适发送的数据块。由TCP传递给IP的信息单位叫做报文段。 ◆ 当TCP发出一个报文段后
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2009-12-07 18:16:48
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一文搞懂 MySQL Group Replication 的流控机制～
原创
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2022-10-17 07:55:28
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预热顾名思义，意思就是让流量慢慢的涨，不让流量突然的达到阈值这里直接修改之前的规则，选择Warm up使用场景在秒杀场景
原创
2022-03-01 10:31:10
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预热顾名思义，意思就是让流量慢慢的涨，不让流量突然的达到阈值这里直接修改之前的规则，选择Warm up使用场景在秒杀场景
原创
2021-08-07 12:12:25
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# 如何实现 RxJava 流合并
RxJava 是一种响应式编程库，广泛用于 Android 和 Java 开发中。流合并是 RxJava 中常用的操作之一，它允许我们将多个异步数据流合并为一个流，从而简化数据处理的过程。本文将逐步引导你实现 RxJava 流合并，适合初学者。
## 一、实现流程
在开始之前，让我们简单了解实现流合并的基本流程。以下是每一步的详细信息：
| 步骤 | 操
TCP的滑动窗口机制 TCP这个协议是网络中使用的比较广泛，他是一个面向连接的可靠的传输协议。既然是一个可靠的传输协议就需要对数据进行确认。TCP协议里窗口机制有2种：一种是固定的窗口大小；一种是滑动的窗口。这个窗口大小就是我们一次传输几个数据。对所有数据帧按顺序赋予编号，发送方在发送过程中始终保持着一个发送窗口，只有落在发送窗口内的帧才允许被发
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2023-09-18 10:48:45
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点击上方蓝色字体，选择“设为星标”回复”面试“获取更多惊喜0 简介网络流控的概念与背景TCP 的流控机制Flink TCP-based 反压机制（before V1.5）Flink Cre...
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2021-09-06 09:38:16
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# RxJava中的List流
在处理数据流的过程中，RxJava提供了丰富的操作符来简化开发人员的工作。其中，对于List类型的数据流，RxJava也提供了一系列操作符来方便地对List进行各种操作。通过RxJava的List操作符，我们可以对List中的每个元素进行处理，过滤出我们感兴趣的元素，甚至可以将多个List合并成一个List。接下来，我们将介绍一些常用的RxJava List操作符
## 实现RxJava流并行的流程
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[创建 Observable] --> B[创建并行流]
B --> C[分割流]
C --> D[分别处理流]
D --> E[合并流]
E --> F[订阅并触发]
```
### 类图
```mermaid
classDiagram
class Observable{
+ s
排队等待顾名思义，请求过多时，让请求匀速的进入后台进行处理。采用漏斗算法，控制流量设置超时时间，超时的则将请求抛弃，返回错误信息
原创
2021-08-07 12:12:24
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一、什么是Rxjava ?a library for composing asynchronous and event-based programs using observable sequences for the Java VM一个在 Java VM 上使用的、可观测的序列、来组成异步的、基于事件的程序的库。 其实对于RxJava的总结
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2023-08-06 00:05:36
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排队等待顾名思义，请求过多时，让请求匀速的进入后台进行处理。采用漏斗算法，控制流量设置超时时间，超时的则将请求抛弃，返回错误信息
原创
2022-03-01 10:30:18
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