备份: D:\mongodb2.4.3\bin>mongodump -u101.key -p123 -h 127.0.0.1:27017 -d mydb -o d:\backup 恢复: D:\mongodb2.4.3\bin>mongorestore -u101.key -p123 -h 127.0.0.1 -d mydb --directoryperdb d:\backup\mydb 因为在备份的时候可能还有数据灌在内存中不出来,mongodb给我们提供了fsync+lock机制就能满足我

  Spark Streaming对实时数据流进行分析处理,源源不断的从数据源接收数据切割成一个个时间间隔进行处理:   流处理与批处理有明显区别,批处理中的数据有明显的边界.数据规模已知:而流处理数据流并没有边界,也未知数据规模:   由于流处理的数据流特征,使之数据流具有不可预测性,而且数据处理的速率还与硬件.网络等资源有关,在这种情况下如不对源源不断进来的数据流速率进行限制,那当Spark节点故障.网络故障或数据处理吞吐量下来时还有数据不断流进来,那将有可能将出现OOM进而导致Spark

什么是限流? 限流类似于权限机制,它也决定是否接受当前请求,用于控制客户端在某段时间内允许向API发出请求的次数,也就是频率 假设有客户端(比如爬虫程序)短时间发起大量请求,超过了服务器能够处理的能力,将会影响其他用户的正常使用 为了保证服务的稳定性,并防止接口受到恶意用户的攻击,我们可以对接口进行限流 又或者可以对未经身份验证的请求设置访问频率,对经过身份验证的请求不限制访问频率 限流也不止单指限制访问次数的措施,例如付费数据服务的特点访问次数 限流的应用场景 区分用户场景,比如匿名和已登录,

<高可用服务设计之二:Rate limiting 限流与降级> <nginx限制请求之一:(ngx_http_limit_conn_module)模块> <nginx限制请求之二:(ngx_http_limit_req_module)模块> <nginx限制请求之三:Nginx+Lua+Redis 对请求进行限制> <nginx限制请求之四:目录进行IP限制> <分布式限流之一:redis+lua 实现分布式令牌桶,高并发限流> 服务

pv 是什么 可不是 page view,是pipe viewer,管道偷窥器的缩写.这个东西的源站点在google code上,需要的话可以访问pv 的官网 . 这个东西的官方手册页(man pv或者pv(1))里面说,pv是一个让管道用户可以看到管道里发生什么事情的工具.可以看到管道处理的进度等等. pv 是干什么的 实际上,pv(1) 的命令行参数非常丰富.除了可以进行管道观察之外,还可以干很多事情.下面列举一些: 查看管道中的数据流速 查看管道中数据流动的时间 通过给出预期的数据大小,计

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,对数据进行限流,就是本篇文章的主题了.可能就有人疑惑了,数据为什么要做限流,怎么做限流,有什么优点呢,带着这个疑问,细致的阅读下文的分析吧. 数据的限流 数据的限流更让人理解的称呼应该是&qu

对请求的目标URL进行限流(例如:某个URL每分钟只允许调用多少次) 对客户端的访问IP进行限流(例如:某个IP每分钟只允许请求多少次) 对某些特定用户或者用户组进行限流(例如:非VIP用户限制每分钟只允许调用100次某个API等) 多维度混合的限流.此时,就需要实现一些限流规则的编排机制.与.或.非等关系. 介绍 spring-cloud-zuul-ratelimit是和zuul整合提供分布式限流策略的扩展,只需在yaml中配置几行配置,就可使应用支持限流 <dependency> <

目录 前言 1. Sentinel 基础知识 1.1 Sentinel 的特性 1.2 Sentinel 的组成 1.3 Sentinel 控制台上的 9 个功能 1.4 Sentinel 工作原理 1.5 Sentinel 源码分析 2. 安装并运行 Sentinel 控制台 2.1 安装包安装 Sentinel 控制台 2.1.1 下载 Sentinel 2.1.2 使用命令启动 Sentinel 控制台 2.1.3 访问 Sentinel 控制台 2.2 源码部署 Sentinel 控制台

点赞再看,养成习惯,微信搜索[牧小农]关注我获取更多资讯,风里雨里,小农等你,很高兴能够成为你的朋友. 项目源码地址:公众号回复 sentinel,即可免费获取源码 熔断规则 在上一篇文章中我们讲解了流控规则的使用和介绍Sentinel流控规则,今天我们给大家讲解sentinel更多样化的讲解以及流量控制. 官方文档:https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/circuit-breaking.html 在面对调用链路中不稳定的资源如何保证高可用?在微服务中一个服务通

高并发访问时,缓存.限流.降级往往是系统的利剑,在互联网蓬勃发展的时期,经常会面临因用户暴涨导致的请求不可用的情况,甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃.这个时候常见的解决方案之一就是限流了,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... 限流算法介绍 a.令牌桶算法 令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌,而如果请求需要被处理,则需要先从桶里获取一个令牌,当桶里没有令牌可取时,则拒绝服务. 当桶满时,新添加的令牌被丢弃或拒绝. b.漏桶算法 其主要目的是控制

各位看官,先提个问题,如果让你设计一套秒杀系统,核心要点是啥???我认为有三点:缓存.限流和分离.想当年12306大面积崩溃,还有如今的微博整体宕机情况,感觉就是限流降级没做好,"用有限的资源响应过量请求"——这就是限流降级的核心.限流降级组件,当今开源界应该是Hystrix最为出名,这也得益于SpringCloud的流行,当然,挑战者总是有的,于是Sentinel横空出世,正因实际生产使用中似乎并不多见,所以才有必要拿来一用,不然就脱离了此系列文章的主旨了,就是要见些不一样的风景!

  Sentinel 是面向分布式服务架构的高可用流量防护组件,主要以流量为切入点,从限流.流量整形.熔断降级.系统负载保护.热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性. Sentinel 具有以下特性: 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).消息削峰填谷.集群流量控制.实时熔断下游不可用应用等. 完备的实时监控:Sentinel 同时提供实时的监控功能.您可以在控制台中看到接入应用的单台

认证Authentication(5星) 认证逻辑及编写步骤 逻辑 认证类:用来校验用户是否登录,如果登录了,继续往下走,如果没有登录,直接返回 编写步骤 -第一步:写一个类,继承BaseAuthentication,重写authenticate,在方法中做校验,校验是否登录,返回两个值,没有登录抛

Hystrix的介绍 [1]Hystrix是springCloud的组件之一,Hystrix 可以让我们在分布式系统中对服务间的调用进行控制加入一些调用延迟或者依赖故障的容错机制. [2]Hystrix 通过将依赖服务进行资源隔离进而阻止某个依赖服务出现故障时在整个系统所有的依赖服务调用中进行蔓延:[防止服务雪崩] [3]其核心功能: 1)服务隔离(服务限流) 通过线程池或者信号量判断是否已满,超出容量的请求直接降级,以达到限流的作用. 2)服务熔断 当失败率达到阈值自动触发降级,熔断器触发的快

引言 项目中常用到将数据导入Excel,将Excel中的数据导入数据库的功能,曾经也查找过相关的内容,将曾经用过的方案总结一下. 方案一 NPOI NPOI 是 POI 项目的 .NET 版本.POI是一个开源的Java读写Excel.WORD等微软OLE2组件文档的项目.使用 NPOI 你就可以在没有安装 Office 或者相应环境的机器上对 WORD/EXCEL 文档进行读写.NPOI是构建在POI 3.x版本之上的,它可以在没有安装Office的情况下对Word/Excel文档进行读写操作

阅读目录: 介绍 基于IP全局限流 基于IP的端点限流 基于IP和客户端key的端点限流 IP和客户端key的白名单 IP和客户端key自定义限制频率 端点自定义限制频率 关于被拒请求的计数器 在web.config或app.config中定义限制策略 获取API的客户端key 存储限流的数据 运行期间更新限制频率 限流的请求日志 用ThrottlingFilter.EnableThrottlingAttribute特性配置限制频率 关于ThrottlingMiddleware限制频率 介绍 为

一.性能概述 WCF服务的性能取决于很多因素.出了CPU.RAM和网络性能等常见的因素外,实例上下文模式.并发模式.数据契约的设计或使用的绑定等与WCF有关的因素都起着重要的作用. 实例上下文模式用来控制服务对象的实例化行为有PerCall.PerSession和Singleton三种模式可供选择. 绑定决定了传输协议和编码格式.此外,通过绑定可以使用很多的WS*协议. 并发模式决定了是否允许多个线程同时访问同一个对象.并发模式是有[ServiceBehavior]特性来控制的,它的默认值为Co

场景描述:前段时间,将实时数据通过kafka+flume+morphline的方式接入到solr中.新进来的数据已经可以在solr中看到了,但是以前的历史数据还没有导入solr. CDH提供利用MapReduceIndexerTool来将HDFS的数据导入到solr. 历史数据格式类似如下按年/月/日保存在HDFS上每天一个文件: -/user/data/2016 -11 -1 -data.txt -2 -data.txt -12 -1 -data.txt -2 -data.txt 文件的格式为

昨日在公司收到游戏方发来一个1G多的数据文件,要求导入联运账号中.细细一看,纳尼!文件竟然是BSON格式. 哇塞,这不是去年给大家分享的NoSql中的MongoDB的备份文件吗? 于是搭好环境 1.启动服务:mongod -dbpath D:\MongoDB\data 2.进入mongoDB的命令: cmd cd d:\MongoDB mongo.exe show dbs 3.数据备份mongodump 可以用mongodump 来做MongoDB 的库或表级别的备份,下面举例说明:备份my_m

这几天想着公司要用MongoDB,自然就要用到数据导入导出,就自己学习了一下. 在Mongo学习(二)中就讲到了在bin目录下有一些工具,本篇就是使用这些工具进行数据的导入导出及备份恢复. 注意:以下命令均在cmd命令行中输入,导出及备份未指明目录情况下,均保存在当前操作目录下. 数据导出mongoexport 1.常用导出方法:导出数据为json 假设库里有一张area 表,里面有9 条记录,我们要将它导出 >c:\mongo\bin\mongoexport -d iflashbuy_log

  1.导入MySql数据库 参考文献:http://zhuaxia.org/blog/post/145 1.1.LOAD DATA INFILE语法 因为获得的数据库文件是一个文本文件www.csdn.net.sql,因此需要用到mysql中的LOAD DATA INFILE命令,LOAD DATA INFILE的语法结构如下: LOAD DATA [LOW_PRIORITY | CONCURRENT] [LOCAL] INFILE 'file_name' [REPLACE | IGNORE]