本篇文章承接上一篇go-zero 如何扛住流量冲击(一). 上一篇介绍的是 go-zero 中滑动窗口限流,本篇介绍另外一个 tokenlimit ,令牌桶限流. 使用 const ( burst = 100 rate = 100 seconds = 5 ) store := redis.NewRedis("localhost:6379", "node", "") fmt.Println(store.Ping()) // New tokenLim…

不管是在单体服务中还是在微服务中,开发者为前端提供的API接口都是有访问上限的,当访问频率或者并发量超过其承受范围时候,我们就必须考虑限流来保证接口的可用性或者降级可用性.即接口也需要安装上保险丝,以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪. go-zero 集成了开箱即用的 限流器 .其中内置了两种限流器,也对应两类使用场景: 种类 原理 场景 periodlimit 单位时间限制访问次数 需要强行限制数据的传输速率 tokenlimit 令牌桶限流 限制数据的平均传输速率,同时允许某种…

Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景 本文介绍阿里开源限流熔断方案Sentinel功能.原理.架构.快速入门以及相关框架比较 基本介绍 1 名词解释 服务限流 :当系统资源不够,不足以应对大量请求,对系统按照预设的规则进行流量限制或功能限制 服务熔断:当调用目标服务的请求和调用大量超时或失败,服务调用方为避免造成长时间的阻塞造成影响其他服务,后续对该服务接口的调用不再经过进行请求,直接执行本地的默认方法 服务降级:为了保证核心业务在大量请求下能正常运行,根据实际…

大家先思考一个问题,这也是在面试过程中经常遇到的问题. 如果你们公司现在的产品能够支持10W用户访问,你们老板突然和你说,融到钱了,会大量投放广告,预计在1个月后用户量会达到1000W,如果这个任务交给你,你应该怎么做? 1000W用户的问题分解 如何支撑1000W用户其实是一个非常抽象的问题,对于技术开发来说,我们需要一个非常明确的对于执行关键业务上的性能指标数据,比如,高峰时段下对于事务的响应时间.并发用户数.QPS.成功率.以及基本指标要求等,这些都 必须要非常明确,只有这样才能够指导整个…

一.上节回顾 上一节,我带你学习了 tcpdump 和 Wireshark 的使用方法,并通过几个案例,带你用这两个工具实际分析了网络的收发过程.碰到网络性能问题,不要忘记可以用 tcpdump 和Wireshark 这两个大杀器,抓取实际传输的网络包,排查潜在的性能问题. 今天,我们一起来看另外一个问题,怎么缓解 DDoS(Distributed Denial of Service)带来的性能下降问题. 二.DDoS 简介 1.DDoS 简介 DDoS 的前身是 DoS(Denail of S…

过去几个月里,#xxx崩了#这个话题频繁出现在热搜榜上,让不少程序员小哥哥瑟瑟发抖. 从疫情宅家时期著名的视频APP“三连崩”,到全面复工开课后的在线教育平台与办公软件频繁宕机,再到报复性消费引发的点餐系统接连“爆炸”,程序员们轮番上阵,或紧急扩容或抢修Bug,全力以赴将应用复活.然而,伴随着越来越多的通过网上处理业务,这种平台瞬时崩溃的情况绝不是最后一次出现. 你的APP为什么而崩? 如果我们把服务器比喻成一个景区,由于该景区在五一期间免费迎客,游客蜂拥而至,景区没有预计到会有如此汹涌的客流,…

一.Kafka应用 本文主要总结当Kafka集群流量达到 万亿级记录/天或者十万亿级记录/天  甚至更高后,我们需要具备哪些能力才能保障集群高可用.高可靠.高性能.高吞吐.安全的运行. 这里总结内容主要针对Kafka2.1.1版本,包括集群版本升级.数据迁移.流量限制.监控告警.负载均衡.集群扩/缩容.资源隔离.集群容灾.集群安全.性能优化.平台化.开源版本缺陷.社区动态等方面.本文主要是介绍核心脉络,不做过多细节讲解.下面我们先来看看Kafka作为数据中枢的一些核心应用场景. 下图展示了一些主…

​vivo 互联网服务器团队-You Shuo 副本迁移是Kafka最高频的操作,对于一个拥有几十万个副本的集群,通过人工去完成副本迁移是一件很困难的事情.Cruise Control作为Kafka的运维工具,它包含了Kafka 服务上下线.集群内负载均衡.副本扩缩容.副本缺失修复以及节点降级等功能.显然,Cruise Control的出现,使得我们能够更容易的运维大规模Kafka集群. 备注:本文基于 Kafka 2.1.1开展. 一. Kafka 负载均衡 1.1 生产者负载均衡 Kafka…

作者:vivo 互联网服务器团队-Luo Mingbo 一.Kafka 集群部署架构 为了让读者能与小编在后续的问题分析中有更好的共鸣,小编先与各位读者朋友对齐一下我们 Kafka 集群的部署架构及服务接入 Kafka 集群的流程. 为了避免超大集群我们按照业务维度将整个每天负责十万亿级消息的 Kafka 集群拆分成了多个 Kafka 集群.拆分粒度太粗会导致单一集群过大,容易由于流量突变.资源隔离.限速等原因导致集群稳定性和可用性受到影响,拆分粒度太细又会因为集群太多不易维护,集群内资源较少应…

问:为什么会有本文? 答:上一篇文章<到底什么时候该使用MQ?>引起了广泛的讨论,有朋友回复说,MQ的还有一个典型应用场景是缓冲流量,削峰填谷,本文将简单介绍下,MQ要实现什么细节,才能缓冲流量,削峰填谷. 问:站点与服务,服务与服务上下游之间,一般如何通讯? 答:有两种常见的方式 一种是“直接调用”,通过RPC框架,上游直接调用下游. 在某些业务场景之下(具体哪些业务场景,见<到底什么时候该使用MQ?>),可以采用“MQ推送”,上游将消息发给MQ,MQ将消息推送给下游. 问:为什…