Storm Windowing 简介 Storm可同时处理窗口内的所有tuple.窗口可以从时间或数量上来划分,由如下两个因素决定: 窗口的长度,可以是时间间隔或Tuple数量: 滑动间隔(sliding Interval),可以是时间间隔或Tuple数量: 要确保topo的过期时间大于窗口的大小加上滑动间隔 Sliding Window:滑动窗口 按照固定的时间间隔或者Tuple数量滑动窗口. 如果滑动间隔和窗口大小一样则等同于滚窗, 如果滑动间隔大于窗口大小则会丢失数据, 如果滑动间隔小于窗

滑动窗口在监控和统计应用的场景比较广泛,比如每隔一段时间(10s)统计最近30s的请求量或者异常次数,根据请求或者异常次数采取相应措施.在storm1.0版本之前,没有提供关于滑动窗口的实现,需要开发者自己实现滑动窗口的功能(storm1.0以前实现滑动窗口的实现原理可以自行百度). 原文和作者一起讨论:http://www.cnblogs.com/intsmaze/p/6481588.html 微信:intsmaze 这里主要演示在storm1.0以后如何通过继承storm1.0提供的类来快速

前言 RxJava可能有些小伙伴没有听过是什么东西,可能是因为大家平时在做业务需求的时候对异步编程了解得比较少,而RxJava就是这么一个响应式编程框架,RxJava在安卓上面用得非常多,做安卓的朋友肯定对它很熟悉.那我这里为什么要讲这个呢?因为spring cloud中服务治理框架Hystrix中大量用到了RxJava的响应式编程,为了便于理解,这里也简单给大家介绍一下.这里介绍的版本是RxJava 1.X版本的, 而在去年的早些时候,官方便宣布,将在一段时间后不再对 RxJava 1.x 进

滑动窗口协议 流量控制方法 PUSH 慢启动   隔一个报文段确认"的策略实际就是因为 delayed ack,同时接收到两个待确认的ACK包时,就立即发送确认包.   滑动窗口实例   解决了快的发送方->慢的接收方 发送方发送 4个背靠背(back-to-back)的数据报文段去填充接收方的窗口,然后停下来等待一个ACK. 接收方发送 ACK(报文段 8),但通告其窗口大小为 0,这说明接收方已收到所有数据,但这些数据都在接收方的 TCP缓冲区,因为应用程序还没有机会读取这些数据. 另

参考资料 http://blog.chinaunix.net/uid-26275986-id-4109679.html http://network.51cto.com/art/201501/464002_all.htm 一.滑动窗口协议 将TCP与UDP这样的简单传输协议区分开来的是它传输数据的质量.TCP对于发送数据进行跟踪,这种数据管理需要协议有以下两大关键功能: 可靠性:保证数据确实到达目的地.如果未到达,能够发现并重传. 数据流控:管理数据的发送速率,以使接收设备不致于过载. 要完成这

https://blog.csdn.net/q1007729991/article/details/70142341 相信大家都遇到过这样的场景: 同学 Luffy 给你打电话,让你记下一串手机号码,可是你记忆力不太好,你跟 Luffy 约定,一次只最多只能报 4 个数字,Luffy 念一遍,如果你听到了就把他说的话重复一遍.接下来: 你:你一次最多报 4 个数字,多了我记不住啊! Luffy:139 你:139 (Luffy 知道你听到了) Luffy:7548 你:7538 (很明显你听错了

1         QSplitter实现滑动窗口和悬浮按钮 软件应用中需要设计右侧滑动窗口,通过一个按钮来实现窗口的隐藏和显示,应用场景比如显示主界面的详细信息. (1)   在qt design中添加QSplitter,添加主窗口界面和右侧滑动窗口界面. (2)   在程序中添加浮动按钮,并在初始化中设置按钮的属性 m_btnFold.setParent(this); m_btnFold.setFocusPolicy(Qt::NoFocus); m_btnFold.setFixedSize(

滑动窗口计数有很多使用场景,比如说限流防止系统雪崩.相比计数实现,滑动窗口实现会更加平滑,能自动消除毛刺. 概念上可以参考TCP的滑窗算法,可以看一下这篇文章(http://go12345.iteye.com/blog/1744728).在实现上,滑动窗口算法需要循环队列和线程安全保障. 下面的实现有几个点 1, 支持滑窗大小运行时动态调整 2, 基于 java8 编译器 3, DEMO实现只支持一个窗口对象,如果要支持多个,需要修改 SlotBaseCounter 类 package slid

sentinel的滑动窗口统计机制就是根据当前时间,获取对应的时间窗口,并更新该时间窗口中的各项统计指标(pass/block/rt等),这些指标被用来进行后续判断,比如限流.降级等:随着时间的推移,当前时间点对应的时间窗口是变化的,这时会涉及到时间窗口的初始化.复用等.可以说,sentinel上的功能所用到的数据几乎都是滑动窗口统计机制来维护和更新的. sentinel 处理流程是基于slot链(ProcessorSlotChain)来完成的,比如限流.熔断等,其中重要的一个slot就是Sta

滑动窗口 滑动窗口(sliding windows algorithm)这种方法,专门用于解决区间解的问题.它在运算的时候,将解集放在窗口中,结束的时候比对是否符合预期.在运算的过程中,会对窗口的左右边缘进行操作(扩大.缩小).特别针对于线性输入解决,滑动窗口就很形象了. 30. Substring with Concatenation of All Words You are given a string, s, and a list of words, words, that are all

每日一句英语学习,每天进步一点点: 前言 前一篇「硬不硬你说了算!近 40 张图解被问千百遍的 TCP 三次握手和四次挥手面试题」得到了很多读者的认可,在此特别感谢你们的认可,大家都暖暖的. 来了,今天又来图解 TCP 了,小林可能会迟到,但不会缺席. 迟到的原因,主要是 TCP 巨复杂,它为了保证可靠性,用了巨多的机制来保证,真是个「伟大」的协议,写着写着发现这水太深了... 本文的全部图片都是小林绘画的,非常的辛苦且累,不废话了,直接进入正文,Go! 正文 相信大家都知道 TCP 是一个可靠

文章目录 12 TCP:传输控制协议(初步) 12.1 引言 12.1.1 ARQ和重传 12.1.2 分组窗口和滑动窗口 12.1.3 变量窗口:流量控制和拥塞控制 12.1.4 变量窗口:设置重传超时 12 TCP:传输控制协议(初步) 12.1 引言 ​ 以太网上的很多协议自身不包含可靠传输机制,他们可能会使用一种类似于校验和或者CRC这样的数学函数来检测接收到的数据是否包含差错,但是他们不会去尝试纠正差错.尤其对于IP协议和UDP协议,根本没有实现差错纠正功能.虽然一些基于IP协议或者U

滑动窗口算法用于应对请求在时间周期中分布不均匀的情况,能够更精确的应对流量变化,比较著名的应用场景就是TCP协议的流量控制,不过今天要说的是服务限流场景中的应用. 算法原理 这里假设业务需要每秒钟限流100次,先来看固定窗口算法的两个问题: 漏检 如下图所示,单看第1秒和第2秒,其请求次数都没有超过100,所以使用固定窗口算法时不会触发限流.但是第1秒的后500ms的请求数加上第2秒的前500毫秒的请求数就超过了100,这时候可能会给系统带来伤害,使用固定窗口算法时不能检测到这种情况. 太刚 针

网上查了一下端口状态的资料,我下面总结了一下,自己学习学习: TCP状态转移要点 TCP协议规定,对于已经建立的连接,网络双方要进行四次握手才能成功断开连接,如果缺少了其中某个步骤,将会使连接处于假死状态,连接本身占用的资源不会被释放.网络服务器程序要同时管理大量连接,所以很有必要保证无用连接完全断开,否则大量僵死的连接会浪费许多服务器资源.在众多TCP状态中,最值得注意的状态有两个:CLOSE_WAIT和TIME_WAIT. 1.LISTENING状态 FTP服务启动后首先处于侦听(LISTE

Given an array nums, there is a sliding window of size k which is moving from the very left of the array to the very right. You can only see the k numbers in the window. Each time the sliding window moves right by one position. For example,Given nums

一个例子明白发送缓冲区.接受缓冲区.滑动窗口协议之间的关系. 在上面的几篇文章中简单介绍了上述几个概念在TCP网络编程中的关系,也对应了几个基本socket系统调用的几个行为,这里再列举一个例子,由于对于每一个TCP的SOCKET来说,都有一个发送缓冲区和接受缓冲区与之对应,所以这里只做单方向jiāo流,不做互动,在recv端不send,在send端不recv.细细揣摩其中的含义. 一.recv端 在监听套接字上准备accept,在accept结束以后不做什么操作,直接sleep很久,也就是在r

题目链接:http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/sliding-window-maximum/# 滑动窗口的最大值 给出一个可能包含重复的整数数组,和一个大小为 k 的滑动窗口, 从左到右在数组中滑动这个窗口,找到数组中每个窗口内的最大值. 样例 给出数组 [1,2,7,7,8], 滑动窗口大小为 k = 3. 返回 [7,7,8]. 解释: 最开始,窗口的状态如下: [|1, 2 ,7| ,7 , 8], 最大值为 7; 然后窗口向右移动一位: [1, |

一.TCP三次握手和四次挥手,ACK报文的大小 首先连接需要三次握手,释放连接需要四次挥手 然后看一下连接的具体请求: [注意]中断连接端可以是Client端,也可以是Server端. [注意] 在TIME_WAIT状态中,如果TCP client端最后一次发送的ACK丢失了,它将重新发送.TIME_WAIT状态中所需要的时间是依赖于实现方法的.典型的值为30秒.1分钟和2分钟.等待之后连接正式关闭,并且所有的资源(包括端口号)都被释放. [问题1]为什么连接的时候是三次握手,关闭的时候却是四次

参考文章 TCP 的那些事儿(下) http://coolshell.cn/articles/11609.html tcp/ip详解--拥塞控制 & 慢启动 快恢复 拥塞避免 http://blog.csdn.net/kinger0/article/details/48206999 TCP window Full http://blog.csdn.net/abccheng/article/details/50503457 tcp队列优化 http://www.tuicool.com/articl

题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/701/C 题意:找到字符串中能包含所有元素的最短字符串长度. 利用“滑动窗口”解题 解题思路: 1. 遍历找到所有元素进行统计,元素数sum 2.设置两个”指针“ st.en,双重while 循环 3.先清空dp[]数组,进行统计 双重while 第一个 whielt(st<n) { 内部while(en<n&&sum!=sum1)//sum1统计元素个数 {//内部while sum