文章主要内容MapReduce速度慢的原因MapReduce优化方法(各个阶段的优化和参数调优)HDFS小文件优化方法Hadoop之优化策略1.MapReduce速度慢的原因MapReduce程序效率的瓶颈在于两点:计算机性能IO操作优化 a. 数据倾斜 b. Map和Reduce数设置不合理 c. Map运行时间太长,导致Reduce等待过久 d. 小文件过多 e. 大量的不可分块的超大文件 f            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言文章标题一開始提及到了一个令人感到有些抽象又显得有些非常"大"的词,限流.事实上这个词语在非常多行业都能够用到,比方近期春运,各大主要城市,火车站,地铁站都要做到限流吧,避免人流量过大造成事故或间接事故,这叫人流量限流,同理也能够用在车流量上.假设基于这个背景,把这里的人群和车辆抽象为数据,对数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言文章标题一开始提及到了一个令人感到有些抽象又显得有些很"大"的词,限流.其实这个词语在很多行业都可以用到,比如最近春运,各大主要城市,火车站,地铁站都要做到限流吧,避免人流量过大造成事故或间接事故,这叫人流量...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言文章标题一开始提及到了一个令人感到有些抽象又显得有些很"大"的词,限流.其实这个词语在很多行业都可以用到,比如最近春运,各大主要城市,火车站,地铁站都要做到限流吧,避免人流量过大造成事故或间接事故,这叫人流量...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在数据处理方面,我们发现数据输入速度一般要比的数据处理速度快很多,这种现象在大多数据领域尤为明显。随着数据不断膨胀,相应的响应时间自然要有所增加,数据处理的复杂度也在不断提高。作为一个开发者,我们自然非常关注系统的运行速度问题。在云计算领域,一个小技巧也许能带来系统性能的大幅度提升。对于Hadoop来说,如何提升它的速度呢?来看看下文。Hadoop是用以下的方式来解决速度问题:1 使用分布式文件系            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            3.4 Hadoop流 Hadoop流提供了一个API,允许用户使用任何脚本语言写Map函数或Reduce函数。Hadoop流的关键是,它使用UNIX标准流作为程序与Hadoop之间的接口。因此,任何程序只要可以从标准输入流中读取数据并且可以写入数据到标准输出流,那么就可以通过Hadoop流使用其他语言编写MapReduce程序的Map函数或Reduce函数。举个最简单的例子(本例的运行环境:Ub            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先就让我们来看看为什么需要对接口进行限流?为什么要进行限流?因为互联网系统通常都要面对大并发大流量的请求,在突发情况下(最常见的场景就是秒杀、抢购),瞬时大流量会直接将系统打垮,无法对外提供服务。那为了防止出现这种情况最常见的解决方案之一就是限流,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。例如,12306购票系统,在面对高并发的情况下,就是采用了限流。在流量高峰期间经常会            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             SpringCloud高级应用SpringCloud高级应用1 SpringCloud导学1.1 SpringCloud技术栈1.2 SpringCloud经典技术介绍1.3 SpringCloud项目场景2 SpringCloud Consul2.1 Consul介绍2.2 Consul 工作原理2.2 Consul安装2.3 项目中使用Consul3 SpringCloud Gateway3            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在现代技术架构中,使用 Redis 进行限流是一种常见的模式,而结合 Sentinel 来实现高可用性则是许多企业的选择。然而,在实际运用的过程中,"sentinel限流 redis限流"这一问题往往导致了一系列的业务影响。在这篇博文中,我将围绕这个主题,以友好的语气和清晰的逻辑来探讨这一问题的解决方案。
### 背景定位
在某个项目中,我们注意到 Redis 的限流机制在高并发情况下出现了瓶颈            
                
         
            
            
            
            前言最近几年,随着微服务的流行,服务和服务之间的依赖越来越强,调用关系越来越复杂,服务和服务之间的稳定性越来越重要。在遇到突发的请求量激增,恶意的用户访问,亦或请求频率过高给下游服务带来较大压力时,我们常常需要通过缓存、限流、熔断降级、负载均衡等多种方式保证服务的稳定性。其中限流是不可或缺的一环,这篇文章介绍限流相关知识。1. 限流限流顾名思义,就是对请求或并发数进行限制;通过对一个时间窗口内的请            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、针对大流量大并发网络请求下,为了保证服务的正常运行,不得不针对性采取限流的方式来解决大流量带来的服务器的压力。2、在目前项目中对于接入了不同的平台,所以需要针对具体的平台做相对应的限流,或者针对所有的平台做ip白名单的限制,针对ip限流。3、以下代码是通过平台上报的ip对平台做相对应的限流,主要使用的是redis+openresty来做处理;涉及代码只做过基本的压测,未投入实际生产相关代码记录            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵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。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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            原文 : https://blog.eood.cn/rate-limiting总结:nginx中的处理:参考网页:http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_limit_req_module.htmlvi /export/servers/nginx/conf/nginx.conf
limit_zone one $binary_remo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录一、简介二、maven依赖三、编码实现3.1、配置文件3.2、配置类3.3、注解类3.4、切面类3.5、自定义异常和全局异常3.6、控制层四、验证4.1、单用户请求4.2、多用户请求结语 一、简介 Redisson 实现限流,之前我们讲过使用Redis的Lua脚本方式,我们今天主要讲使用 Redisson 提供的方法实现限流。本文中主要用到 org.redisson.api.RRateLim            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Java限流策略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。在限流时,常见的两种算法是漏桶和令牌桶算法算法。限流算法令牌桶(Token Bucket)、漏桶(leaky bucket)和计数器算法是最常用的三种限流的算法。1.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            高并发限流解决方案限流算法(令牌桶、漏桶、计数器)、应用层解决限流(Nginx)限流算法常见的限流算法有:令牌桶、漏桶。计数器也可以进行粗暴限流实现。计数器  它是限流算法中最简单最容易的一种算法,比如我们要求某一个接口,1分钟内的请求不能超过10次,我们可以在开始时设置一个计数器,每次请求,该计数器+1;如果该计数器的值大于10并且与第一次请求的时间间隔在1分钟内,那么说明请            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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。在限流时,常见的两种算法是漏桶和令牌桶算法算法。限流算法令牌桶(Token Bucket)、漏桶(leaky bucket)和计数器算法是最常用的三种限流的算法。1. 令牌桶算法&nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文采用3中限流方案:1,谷歌的guava框架 2,使用redis技术 3,使用lua + redis 技术限流方案类型1,令牌桶限流(guava) 2,计数器限流(redis)各位看官可根据自己的项目情况选择方案!!!package com.example.webtest.controller;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.ut            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在开发高并发系统时,一般都需要一些手段来保护系统。比如缓存,降级,限流等。缓存用于提升系统访问速度和增大系统处理能力;降级一般当服务出现问题或者影响到核心流程的性能,需要暂时屏蔽掉一些功能,待高峰过去或问题解决后再重新打开。而对于稀缺资源的访问,频繁调用复杂查询等需要大量计算资源的请求等,需要一种手段来限制这些场景下的并发量或请求量,此时需要使用的手段就是限流。限流的目的是通过对并发访问、请求进行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-19 15:44:27
                            
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            概况在用户并发量比较大的情况下,服务会发生雪崩效应:用户同时请求堆积在一个接口,导致其它的接口服务无法访问,这种效果给到用户体验不好。本章分别描述常见的限流算法。常见限流单机版本限流:计数器限流:AtomicInteger、Semaphore信号量、Semaphore控制并发量;滑动窗口限流算法;Guava令牌桶限流;漏桶限流;微服务限流方式:Alibaba Sentinel限流(底层采用滑动窗口            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-24 20:18:13
                            
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