如果您不想写代码，整个系列的源码可在GitHub下载到，地址和链接信息如下表所示(https://github.com/zq2599/blog_demos)：
过程是一笔订单已经支付了，在无结果返回的时候，又允许支付了下一笔订单，造成扣款多次。
通常I P路由是动态的，即每个路由器都要判断数据报下面该转发到哪个路由器。应用程序对此不进行控制，而且通常也并不关心路由。它采用类似 Tr a c e r o u t e程序的工具来发现实际的路由。 源站选路(source routing)的思想是由发送者指定路由。它可以采用以下两种形式： • 严格的源路由选择。发送端指明 I P数据报所必须采用的确切路由。如果一个路由器发现源路由所指定的下一个路由器不在其直接连接的网络上，那么它就返回一个“源站路由失败”的I C M P差错报文。 • 宽松的源站选路。发送端指明了一个数据报经过的 I P地址清单，但是数据报在清单上指明的任意两个地址之间可以通过其他路由器。
Heartbeat是Linux-HA项目中的一个组件，也是当前开源HA项目中最成功的一个例子，它提供了所有HA软件所需要的基本功能，如心跳检测和资源接管、监测群集中的系统服务、在群集中的节点间转移共享IP地址的所有者等。heartbeat最核心的功能包括两个部分，心跳监测和资源接管。心跳监测可以通过网络链路和串口进行，而且支持冗 余链路，它们之间相互发送报文来告诉对方自己当前的状态，如果在指定的时间内未收到对方发送的报文，那么就认为对方失效，这时需启动资源接管模块来接管运行在对方主机上的资源或者服务。
etcd是一个高可用的分布式键值(key-value)数据库。etcd内部采用raft协议作为一致性算法，etcd基于Go语言实现。
在远程服务器管理和安全数据传输中，SSH（Secure Shell）是不可或缺的工具。然而，它的便利性和安全性有时会因常见的问题而受到损害：冻结 SSH 会话。
可能出现的地方： (1)和别人接口对接，别人同一份数据发送了多次 (2)用户在“提交”按钮里点击了多次 (3) 其他可能的一些恶意调用，尤其是涉及支付环节的，危险性非常大
以前跟开发提过很多次，今天又有人出错了，看样子不经常提不行 这里记录一下，看到的开发人员都注意一下： 这3个问题经常出现，不解决的话，一定会造成经济损失的 1、同一个请求被发送了多次 可能出现的地方：(1)和别人接口对接，别人同一份数据发送了多次 (2)用户在“提交”按钮里点击了多次 (3) 其他可能的一些恶意调用，尤其是涉及支付环节的，危险性非常大 解决办法： (1) 在网
• 第一次：计算机(第一台计算机)发送SYN=1的请求报文，此时第一台计算机进入SYN SENT状态，等待服务器(第二台计算机)确认。
通过消息队列（MsgQueue，MQ）发送任务和消息，万一MQ重启了怎么办？能否保证MQ不丢消息？
一、缘起 上周讨论了两期环形队列的业务应用： 《高效定时任务的触发》 《延迟消息的快速实现》 两期的均有大量读者提问： 任务、延迟消息都放在内存里，万一重启了怎么办？ 能否保证消息必达？ 今天就简单聊
涉及到断路器的三个重要参数：快照时间窗、请求总数阀值、错误百分比阀值。 1：快照时间窗：断路器确定是否打开需要统计一些请求和错误数据，而统计的时间范围就是快照时间窗，默认为最近的10秒。 2：请求总数阀值：在快照时间窗内，必须满足请求总数阀值才有资格熔断。默认为20，意味着在10秒内，如果该hystrix命令的调用次数不足20次，即使所有的请求都超时或其他原因失败，断路器都不会打开。 3：错误百分比阀值：当请求总数在快照时间窗内超过了阀值，比如发生了30次调用，如果在这30次调用中，有15次发生了超时异常，也就是超过50%的错误百分比，在默认设定50%阀值情况下，这时候就会将断路器打开。
作者：颜高飞，微服务领域架构师，主要从事服务发现、高性能网络通信等研发工作，擅长 ZooKeeper、Dubbo、RPC 协议等技术方向。
最近一保险客户火急火燎的找到我说：“涛哥，我们最近这段时间每天晚上在执行批处理的过程中，频繁的报错，十万次的HTTP POST请求中，大概会有六七百次的请求失败的情况发生，故障现象随时可以复现，赶紧帮看看“。经过老中医我一番悬丝诊脉，梳理完整个业务访问流程后，下一良方，辅以悍药猛攻，基本上药到病除。
keepalived用了很久，工作原理也讲了很多遍，但是每次再遇到新的场景总是要搜好多文档来完成配置问题，这次统一梳理一下。 参考官网：https://www.keepalived.org/manpage.html
在讲解时钟轮之前，我们先来聊聊定时任务。相信你在开发的过程中，很多场景都会使用到定时任务，在 RPC 框架中也有很多地方会使用到它。就以调用端请求超时的处理逻辑为例，下面我们看一下 RPC 框架是如果处理超时请求的。
在游戏服务器的分布式设计中，我们通常避免将密切交互或存在数据强耦合的两个模块分别实现在不同的进程中。
心跳最典型的应用场景是是探测服务是否存活，比如在 Zookeeper 中，会使用心跳探测服务是否存货，如果服务已经死亡，会将服务从注册表中删除，避免服务请求路由到一个已经宕机的服务中。
本系列主要目的在于记录腾讯云物联网设备端的学习笔记，并且对设备端SDK进行补充说明。
在自动化测试脚本的运行过程中，webdriver操作浏览器的时候，对于元素的定位是有一定的超时时间，大致应该在1-3秒的样子，如果这个时间内仍然定位不到元素，就会抛出异常，中止脚本执行。我们可以通过在脚本中设置等待的方式来避免由于网络延迟或浏览器卡顿导致的偶然失败，常用的等待方式有三种： 一、强制等待 time.sleep(5)
分布式事务的由来，当两个系统一个负责扣款 ，一个负责发货，但是扣款的系统出现异常，扣款失败，货还在正常发送，这时候分布式事务就出现了。
3.账号和密码的验证，应该是用服务器端验证，而不能单单是在客户端用javaScript验证；
今天这篇文章介绍一下RPC中如何使用时钟轮实现定时任务，比如调用端的超时处理、定时心跳....
在应用程序的整个生命周期中，正在运行的 pod 会由于多种原因而终止。在某些情况下，Kubernetes 会因用户输入（例如更新或删除 Deployment 时）而终止 pod。在其他情况下，Kubernetes 需要释放给定节点上的资源时会终止 pod。无论哪种情况，Kubernetes 都允许在 pod 中运行的容器在可配置的时间内正常关闭。
1、首先的话，我们就不手撸一个http服务作为核心了（作者也没那本事），我们可以选中已有的开源http服务作为核心，这里选中了caddy作为核心，主要是配置挺方便，性能也高
实战业务场景中，当我们遇到集群响应比平常慢且 CPU 使用率高时，我们需要做问题排查，找到根因集群才能恢复“如丝般流畅"。
前段时间调研nacos，用来代替zookeeper当作dubbo的注册中心，使用的是nacos的1.1.4版本。还用了nacosSync，一款nacos提供的迁移工具，可将常见的注册中心上的服务同步到nacos上。这玩意很不好用，至少不是生产级别的工具。但这与本文无关，后面会专门写一篇文章来介绍这个同步工具的优缺点，以及生产级别还需要做哪些改造。开始测试时，总有服务莫名奇妙的下线了，一直找不到原因。后来在调研的过程中，nacos发布了1.2.0-beta.0版本，于是去github上看了1.2.0-beat.0的release note。把修复的bug一个一个去review，重要的都merge到调研版本上，其中有一个bugfix引起了我的注意。
在分布式系统中，如果某个服务节点发生故障或者网络发生异常，都有可能导致调用方被阻塞等待，如果超时时间设置很长，调用方资源很可能被耗尽。这又导致了调用方的上游系统发生资源耗尽的情况，最终导致系统雪崩。
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RateLimiter是guava提供的基于令牌桶算法的实现类，可以非常简单的完成限流特技，并且根据系统的实际情况来调整生成token的速率。
目前实现分布式锁的方式主要有数据库,复述和管理员三种,本文主要阐述利用复述的相关命令来实现分布式锁。 相关复述,命令 SETNX 如果当前中没有值,则将其设置为并返回1,否则返回0。 到期 将设置为秒后自动过期。 GETSET 将的值设置为,并返回其原来的旧值。如果原来没有旧值,则返回零。 EVAL与EVALSHA 复述,2.6之后支持的功能,可以将一段lua脚本发送到复述,服务器运行。 起,分布式锁初探 利用SETNX命令的原子性,我们可以简单的实现一个初步的分布式锁(这里原理就不详述了,直接上伪代码):
超时重试的实现方式可以使用循环结构，在请求发起后等待一定时间，若超时未收到响应，则再次发起请求，循环次数可以根据实际情况进行设置，一般建议不超过三次，这篇文章主要介绍了C# HttpClient超时重试,需要的朋友可以参考下
问题 《Command line command to auto-kill a command after a certain amount of time》 中的回答提出了一种从 bash 命令行中为长时间运行的命令设置超时的方法：
我们都遇到过各种网络问题，有时会需要网络取证分析。但是您或许不知道从哪里开始，该怎么办？或者，更准确地说，您不知道需要什么硬件来捕获网络线上的信息，以及在分析数据时需要寻找什么？不清除这些问题的答案可能会导致安全漏洞或网络中出现其他异常情况。
目前市面上的协议种类繁多，我们可以通过Jmeter添加插件实现脚本编写，这里以WebSocket协议的业务压测为例来说明。
用来告诉PHP脚本在成功连接服务器前等待多久（连接成功之后就会开始缓冲输出），这个参数是为了应对目标服务器的过载，下线，或者崩溃等可能状况；
微服务很重要。它们可以为我们的架构和团队带来一些相当大的胜利，但微服务也有很多成本。随着微服务、无服务器和其他分布式系统架构在行业中变得更加普遍，我们将它们的问题和解决它们的策略内化是至关重要的。在本文中，我们将研究网络边界可能引入的许多棘手问题的一个示例：超时。
传输控制协议TCP简介： 1.面向连接的，可靠的，基于字节流的传输层通信协议。 2.将应用层的数据流分割成报文段并发送给目标节点的TCP层。 3.数据包都有序号，对方收到则发送ACK确认，未收到则重传。如果发送端d在RTT(一个连接的往返时间，即数据发送时刻到接收到确认的时刻的差值)未收到确认，对应的数据会假设被丢失。 4.TCP用奇偶校验函数来校验检验数据在传输过程中是否有误。
共识算法是分布式系统保证节点数据状态一致性的方法，在区块链的共识算法分POW(工作量证明)和POS(权益证明)两大类。第一类POW模式是在公链项目中运用的最广泛应用的共识算法，比特币长达10年的运行已充分证明POW的安全性与稳定性。POW的特性是将去中心化与安全性发挥到了极致,但却牺牲了性能。 如比特币的峰值TPS为3.87， 平均每笔交易被打包入块需要10分钟;比原链的峰值TPS为36.32，平均每笔交易被打包入块需要2.5分钟。第二类的POS模式是由通过算法来选择出块共识节点，多用于联盟链和一些追求高TPS的新公链项目中。POS的特性是通过支持更小的出块间隔来达到最优的性能，但却牺牲了部分的安全性与去中心化。
前言 在上一期内容中，菌哥已经为大家介绍了实时热门商品统计模块的功能开发的过程(?基于flink的电商用户行为数据分析【3】| 实时流量统计）。本期文章，我们需要学习的是恶意登录监控模
Flink的 Web 页面中提供了一些页面标签，用于监控作业的检查点。这些监控统计信息即使在作业终止后也可以看到。Checkpoints 监控页面共有四个不同的 Tab 页签：Overview、History、Summary 和 Configuration，它们分别从不同角度进行了监控，每个页面都包含了与 Checkpoint 相关的指标。
Python爬虫假死是指在使用Python进行网络爬虫时，程序在执行过程中突然停止响应，无法继续执行或响应的情况。这种情况通常是由于网络请求被目标网站限制或阻止，导致爬虫无法正常访问和获取数据。
本篇文章Nacos核心逻辑篇，给大家讲解一下「临时实例」与「持久化实例」的区别及运用场景。
正常的情况客户端断开连接会向服务端发送一个fin包，服务端收到fin包后得知客户端连接断开，则立刻触发onClose事件回调。
使用Fengin调用 Feign默认也有对Hystix的集成,1默认情况下是关闭的。我们需要通过下面的参数来开启：
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