1 Sentinel规则1 流控规则流量控制，其原理是监控应用流量的QPS(每秒查询率) 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。 第1步: 点击簇点链路,我们就可以看到访问过的接口地址，然后点击对应的流控按钮，进入流控规则配置页面。新增流控规则界面如下:资源名：唯一名称，默认是请求路径，可自定义 针对来源：指定对哪个微服务进行限流
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2024-03-19 12:45:10
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C#常用数据存储类型1.List<T> 类表示可通过索引访问的对象的强类型列表。 提供用于对列表进行搜索、排序和操作的方法。命名空间： System.Collections.Generic程序集： mscorlib（在 mscorlib.dll 中）public class List<T> : IList<T>, IC
初始化完成之后，就是把创建的channel注册到事件轮询器selector上面去。注册到selector上主要做以下两件事情：1、绑定eventLoop，这个eventLoop就是服务端的event，不是childEventLoop[绑定线程]2、registor0做实际的注册 2.1、doRegister(),调用jdk底层注册 2.2、inv
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2024-09-24 14:44:24
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Struts的防止重复提交1、strust1.2用struts的保存新增信息：新增信息之后，转到展现页面，但是其实真实的路径还是新增的，而且刚才新增的信息还
上一篇Spring Boot我们简单讲了如何快速创建一个SpringBoot项目。大家都知道SpringBoot非常强大，可以轻松与各种工具集成，但是我们知其然，也必须知其所以然。今天开始就和大家一起学习一下SpringBoot核心，核心由于过于重要，需要分成好几章，今天我们先来看看基本配置。入口类和@SpringBootApplication使用过或者瞄过一眼Spring Boot工程的小伙伴都
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2024-09-26 19:35:47
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ReSharper是一款功能非常强悍的Visual Studio的辅助插件，这款插件可用于C#，VB.net，XML，Asp.net，XAML，和构建脚本。ReSharper 9.1版本大改进对 JavaScript & TypeScript 的支持；现在能显示一个新文件布局编辑器和导航行为。此版本是基于一个新的平台，减少了 ReSharper 在 Visual Studio 安装 dot
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2024-04-18 14:23:21
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前言日常开发中，难免遇到一些并发的场景，为了保证接口执行的一致性，通常采用加锁的方式，因为服务是分布式部署模式，本地锁Reentrantlock和Synchnorized这些就先放到一边了，Redis的setnx锁存在无法抱保证原子性的问题就暂时搁且到一边，直接上大招Ression也是我最近开发项目中基本都在用的缓存，并且也都是用它的分布式锁机制。Ression分布式锁常规使用关于Ression的
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2023-10-08 10:57:52
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1. Zookeeper简述 我们要了解一样技术，首先应该要到它的官网，因为官网的信息一般都是最准确的，如下图是Zookeeper官网对它的介绍。 从官网的介绍中，可以总结出，Zookeeper是一个集中式服务，它能够实现高度可靠的分布式协调，可用于开发和维护开源服务器。 除了官网的解释外，我的观点是
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2024-09-09 21:31:50
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前言在高并发情况下，要保证服务端的性能，那么会采用缓存来提高服务端的性能，如百万请求访问一个查询的接口，这个接口做了缓存，但是不能保存并发同时到达接口时缓存中也没有数据，恰巧这百万的并发又进入到数据库，那么这时数据库压力过大，导致数据库崩溃，导致服务的不可用，乃至整个系统的崩溃，那么这是由于并发同时绕过了缓存判断直接进入到数据库导致的，这时就可以针对这个并发问题进行加锁本地锁单体项目时可以这么做–
8.7 死锁恢复当死锁检测算法确定死锁已存在，那么可以采用多种措施。一种措施是通知操作员死锁发生，以便操作人员人工处理死锁。另一种措施是让系统从死锁状态中自动恢复过来。打破死锁有两个方法。一个方法是简单地终止一个或多个进程以打破循环等待。另一个方法是从一个或多个死锁进程那里抢占一个或多个资源。8.7.1 进程终止有两个方法通过终止进程以取消死锁。不管用哪种，系统都会回收分配给被终止进程的所有资源。
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2024-05-29 09:04:48
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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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2024-05-09 13:37:05
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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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2024-06-13 18:05:25
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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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2024-04-30 21:09:47
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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
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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2024-02-20 17:15:26
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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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2024-03-20 15:25:16
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1、 redis的持久化在（2）中介绍了持久化与主从模式的数据同步间的关系，这里我们来详细的讨论持久化的问题。 redis持久化的目的是将数据写到磁盘中，防止内存中的数据丢失。redis有三种持久化方式： RDB、AOF、RDB+AOF。2、 持久化模式介绍RDBRDB即快照，这是redis默认的持久化方式，他会将数据库快照保存在名字为 dump.rdb的二进制文件中。简单来说，RDB就是在某一时
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2024-02-14 21:38:15
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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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精选
2015-12-03 16:31:11
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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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2023-08-19 22:23:20
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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。计数器限流算法也是比较常用的，主要用来限制总并发数，比如数据库连接池大小、线程池大小、程序访问并发数等都是使用计数器算法。也是最简单粗暴的算法。使用计数器限流示例1：public class CountRateLimiterDemo {
private static
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2023-08-24 10:06:42
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