---- 关键参数设置建议 maxTotal（最大连接数） 想合理设置maxTotal（最大连接数）需要考虑的因素较多，如： 业务希望的Redis并发量； 客户端执行命令时间； 举个例子 Redis资源...---- 常见问题 资源不足 下面两种情况均属于无法从资源池获取到资源。 此类异常的原因不一定是资源池不够大，请参见关键参数设置建议中的分析。...---- 预热JedisPool 由于一些原因（如超时时间设置较小等），项目在启动成功后可能会出现超时。或者你预估你的应用启动时会有大量的请求过来。。。....JedisPool定义最大资源数、最小空闲资源数时，不会在连接池中创建Jedis连接。...初次使用时，池中没有资源使用则会先new Jedis，使用后再放入资源池，该过程会有一定的时间开销，所以建议在定义JedisPool后，以最小空闲数量为基准对JedisPool进行预热.
Mixer 收到一次请求，会分别缓存每个资源文件的计算任务输出。不同的资源合并请求可以复用结果片段，减少不必要的计算。...业务降级机制 合并请求失败后的单文件加载缓存 正如前文所说，在实际情况中，Mixer 计算服务会不可避免的遇到超时的问题，为了避免超时后导致无法加载相应的静态资源，我们有针对性的设计了降级机制。...在最初的 ThunderJS 中，如果遇到超时，会重新使用 createElement 方式将合并请求中的资源单独加载（直接请求文件，而不是请求文件两个版本的增量结果）。...通过我们埋点计算，线上发版之前预热 5 个版本（分别计算最近 5 个版本到最新版本的增量）能将超时率降到1.5%，预热 10 个版本能将超时率降至 1.1%。...理论上，预热更多版本可以进一步降低超时率，预热所有版本可以使超时消失，但是预热所需时间也会大幅增加。在实际情况中，我们需要在预热效果和预热成本之间折衷选择。
通过"冷启动"，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。 为什么冷系统容易被压垮？...所以每秒处理2个请求，另外一个请求等待之后超过超时时间0.5秒（500ms），访问失败！ 2.2.将超时时间调大为5秒 刚才我们的超时时间为0.5秒，所以请求很容易就超时了。...---- 实战熔断降级-RT Sentinel熔断降级会在调用链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调用超时或异常比例升高），对这个资源的调用进行限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源而导致级联错误。...一秒钟内通过5个以上的请求，全部超时 超时是指超过RT平均响应时长的配置值（上图红色框配置） 触发RT服务降级规则之后，在时间窗口期内（上图绿色框配置）对资源的访问将被降级，即：断路器被打开。...前端将限流信息转换成如：“系统繁忙，请稍后再试！” 对于大部分的业务，使用defaultFallback定义全局通用降级处理逻辑。如：“系统内部出现错误，请联系管理员进行处理！”
2、Warm Up warm 预热，指的是前几面需要预热几秒，在预热时间内，默认阀值是3，预热时间后才会执行你设置的阀值，比如如下： 单机阀值设置为10，预热时长是3，表示，前3秒，只允许每秒3次请求通过...3、排队等待 设置超时时间，指定阀值，若每秒内的请求数量达到阀值，则超出阀值得请求进入等待队列，等待前面指定阀值得请求执行完，若等待队列内的请求在超时时间之后仍然没有被消费掉则直接从队列内消失。...测试如下： 如此设置，若QPS阀值为10，若是直接失败处理的话，会导致5个请求直接返回异常，若使用排队等待的话，只要超时时间不超过指定时间就不会进行失败处理，如下： 15条请求全部被处理了，超时处理的4...3、链路 表示，只有通过某某接口访问某某资源时，才会触发流控效果，例如将程序中X方法定义成sentinel的资源，而A、B两个接口都调用了X方法，则可以通过设置链路的方法只针对某一个接口进行对该资源的流控...，此处需要使用sentinel的注解SentinelResource来定义sentinel可以识别的资源。
数据分区（Sharding）：将缓存数据分散到多个服务器或 CPU 核心上，这样不同的进程或线程可以同时访问不同的数据段，避免资源的竞争。...超时控制：对缓存访问设置合理的超时时间，避免长时间的等待造成服务挂起。如果缓存服务无响应，可以及时中断操作并切换至其他备选方案。...数据预热：系统上线前，可以将可能被频繁访问的数据预先加载到缓存中。 设置合理的过期时间：对于一些热点数据设置不过期或者较长的过期时间，普通数据设置较短的过期时间。...为了防止缓存雪崩，可以采取以下措施： 缓存数据的过期时间分散设置：不要让大量的缓存在同一时间失效，可以在原有的过期时间基础上增加一个随机值，来分散不同缓存键的失效时间。...在实际应用中，还可以根据实际业务需要自定义淘汰逻辑。
maxWaitMillis 当资源池连接用尽后，调用者的最大等待时间（单位为毫秒）。 -1（表示永不超时） 不建议使用默认值。...中的配置。...关键参数设置建议 maxTotal（最大连接数） 想合理设置maxTotal（最大连接数）需要考虑的因素较多，如： 业务希望的Redis并发量； 客户端执行命令时间； Redis资源，例如nodes （...预热JedisPool 由于一些原因（如超时时间设置较小等），项目在启动成功后可能会出现超时。JedisPool定义最大资源数、最小空闲资源数时，不会在连接池中创建Jedis连接。...初次使用时，池中没有资源使用则会先new Jedis，使用后再放入资源池，该过程会有一定的时间开销，所以建议在定义JedisPool后，以最小空闲数量为基准对JedisPool进行预热，示例如下： List
一、阈值类型 属性 说明 QPS 通过比较时间窗口的QPS与设置的阈值，进行流控的一种类型 线程数 通过比较时间窗口的线程数与设置的阈值，进行流控的一种类型 三、流控模式 流控模式，即针对什么样的资源依赖关系进行流控...关联 含义：针对两个依赖或者竞争的资源的限流 链路 含义：针对调用入口的限流 入口资源通过ContextUtil.enter(name)来设置 四、流控效果 流控效果即对发生流控后结果的处理，类型如下表...预热时长：用户自定义设置 排队等待 即匀速器，使用漏桶算法使得请求匀速通过。...超时时间：由用户自定义设置 五、参数说明 流量规则由FlowRule设置，集群模式相关配置在集群流控规则中说明，字段含义如下： 属性 说明 resource 资源名称 limitApp 限制的调用来源...=2时，超时时间，单位毫秒，默认500毫秒 clusterMode 是否为集群模式，默认false 六、规则示例 [ { "clusterConfig": {
通过 Warm Up 模式（预热模式），让通过的流量缓慢增加，经过设置的预热时间以后，到达系统处理请求速率的设定值。...需设置具体的超时时间，当计算的等待时间超过超时时间时请求就会被拒绝。...例如，QPS 配置为 5，则代表请求每 200 ms 才能通过⼀个，多出的请求将排队等待通过。超时时间代表最⼤排队时间，超出最⼤排队时间的请求将会直接被拒绝。...Sentinel 降级会在调⽤链路中某个资源出现不稳定状态时（例如调⽤超时或异常⽐例升⾼），对这个资源的调⽤进⾏限制，让请求快速失败，避免影响到其它的资源⽽导致级联错误。...当资源被降级后，在接下来的降级时间窗⼝之内，对该资源的调⽤都⾃动熔断.
一方面，隔了很长一段再来请求许可，则可能系统此时相对空闲，可下发更多的许可以充分利用资源；另一方面，隔了很长一段时间再来请求许可，也可能意味着处理请求的资源变冷（如缓存失效），处理效率会下降。...因此在RateLimiter中，增加了资源利用不足（underutilization）的管理，在代码中体现为贮存许可(storedPermits)，贮存许可值最开始为0，随着时间的增加，一直增长为最大贮存许可数...第二个参数nowMicros传的值是调用了stopwatch的方法，将限速器创建的时间定义为0，然后计算了当前时间和创建时间的时间差，因此采用的是相对时间。...（前面有说RateLimiter采用预支的模式，本次直接返回，同时计算下次的最早空闲时间） 2、贮存许可的等待时间不同的实现方逻辑不同，SmoothBursty算法认为贮存许可直接可用，所以返回0, 后面的...在限速器初始化时，输入的变量有固定速率和预热时间，另外冷却因子是固定值3；在作者算法中，首先计算的是阈值许可数 = 0.5 * 预热周期 / 固定速率，然后计算的是最大许可数，知道了梯形的面积、上边(大速率
工作中遇到过的故障基本可分为如下三类: 应用程序故障 业务线程打满 OOM 内存溢出 依赖服务超时 依赖服务不可用 预估容量过低 进程被误杀 被突发流量击溃 进程挂住 环境配置错误 心跳异常 中间件故障...限流: 如直接面向C/B端的入口层服务需要配置限流等 重试: 常见补偿重试次数不要超过3次等 做好资源隔离 服务间交互隔离 线程池隔离 熔断隔离 超时隔离 服务内资源隔离 JVM 租户隔离.../链路中的瓶颈，提升性能与容量 预案验证: 通过压测流量验证预案的有效性 故障演练: 基于压测流量做故障演练 预热: 服务启动预热 具体压测过程如下图所示: 这里重点关注压测安全性和压测结果置信度。...常见的风险监控指标如: 慢查询/大Key 性能指标巡检 可用性指标巡检 超时治理 强弱依赖治理 熔断治理 限流治理 告警治理 其他业务自定义规则 Phase: 检测 做好指标监测 检测阶段我们需要重点关注以下四个指标...满’ ，通常是系统中目前最为受限的某种资源的某个具体指标的度量 ，在内存受限的系统中，即为内存；在I/O受限的系统中，即为I/O； 很多系统在达到 100% 利用率之前性能会严重下降，因此可以考虑增加一个利用率目标
如本篇文章侵犯了贵公司的隐私，请联系我立刻删除！ 如因滥用解密技术而产生的风险与本人无关！ 将近20天，没写文章了。。 今天写一篇吧。 主要是昨天发生了一件不愉快的事情。 具体不多说了。...除了时间戳。。全是固定的。。。 不多说了。。。 这里看下滑动请求需要哪些参数， 基本上，，，全是加密的。。 刺激吧。。 然后发现。。 异步加载的。。...DES加密。 这里解密的是，图片返回数据里面的值。 接着往下走。。 第一个就是滑块的轨迹， 然后就是加载时间，滑动时间， 滑动距离，图片大小，之类的。 这里。。...看你运行的环境是不是PC。 走，走，走。。 这里又把轨迹，坐标加入字典中。。 接着走。。 这里里面检测。selenium,各种自动化工具。 没有就返回0. 走到了加密的地方。...加密就一个DES，而且他的轨迹验证的，，额，，很随意。。。 具体大家尝试。。 难度：低。
，所以在定义JedisPool时一个很重要的参数就是资源池GenericObjectPoolConfig，使用方式如下，其中有很多资源管理和使用的参数(具体看第二节) 注意：后面会提到建议用JedisPoolConfig...JedisPool的初始化如下： // redisHost和redisPort是实例的IP和端口 // redisPassword是实例的密码 // timeout，这里既是连接超时又是读写超时，从Jedis...预热JedisPool 由于一些原因(例如超时时间设置较小原因)，有的项目在启动成功后会出现超时。...JedisPool定义最大资源数、最小空闲资源数时，不会真的把Jedis连接放到池子里，第一次使用时，池子没有资源使用，会new Jedis，使用后放到池子里，可能会有一定的时间开销，所以也可以考虑在JedisPool...定义后，为JedisPool提前进行预热，例如以最小空闲数量为预热数量 List minIdleJedisList = new ArrayList(jedisPoolConfig.getMinIdle
maxWaitMillis 当资源池连接用尽后，调用者的最大等待时间（单位为毫秒）。 -1（表示永不超时） 不建议使用默认值。...我们经常会在Jedis pool预热这一块用到这个参数。由于一些原因（如超时时间设置较小等），项目在启动成功后可能会出现超时。...JedisPool定义最大资源数、最小空闲资源数时，不会在连接池中创建Jedis连接。...初次使用时，池中没有资源使用则会先new Jedis，使用后再放入资源池，该过程会有一定的时间开销，所以建议在定义JedisPool后，以最小空闲数量为基准对JedisPool进行预热。...综上，您可以根据实际总QPS和调用Redis的客户端规模整体评估每个节点所使用的连接池大小。 使用监控获取合理值 在实际环境中，比较可靠的方法是通过监控来尝试获取参数的最佳值。
解决方案： 超时处理：超时就返回错误信息，不会无休止等待 舱壁模式：限定每个业务使用的线程数，避免tomcat资源被消耗，实现线程隔离 熔断降级：由断路器统计业务执行异常比例，如果超过限定值，就会拦截，...项目初始时最高qps=流控模式设定最大的qps/3，然后在预热时间内，逐步提高最大qps，直到最大设定的qps。避免了项目刚启动来了大量并发导致服务宕机。...如果达到当时的最大qps也是抛出异常，拒绝请求。 排队等待：超过qps，快速失败与warm ip会抛出异常，但排队等待会将请求放入一个队列中，针对阈值允许的时间间隔一次执行。...后来的请求必须等前面完成，如果请求预期的时间超过最大时长(设置排队等待时，要求输入一个超时时间)，则会被拒绝 模拟限流 图片 Sentinel应用实际开发解决方案 登陆服务需要查询账号是否存在，注册服务也要查询账号是否存在...图片 热点规则 场景：我们有一个高并发的秒杀功能，我们对不同额度优惠券的领取有不同的限制，比如3元优惠券，我们可以放行到每秒10个。优惠券10元的，每秒1个。我们优惠券种类通过id来区分。
启动慢会影响程序的响应度，减慢 Web 应用扩容。 2、预热过程：是指从JVM 启动到程序优化完成、达到性能峰值的阶段。预热慢会导致 Web 应用无法及时的处理完用户请求，造成大量请求超时。...2.自定义线程池 对于自定义线程池，初始化时候调用prestartAllCoreThreads方法即可。...在运行时，JIT会把编译过来的机器码保存起来，以便下次使用。JIT只会对经常执行的热点代码进行编译，如循环，高频度使用的方法等。...三、预热的问题及解决 3.1 时长 既然在服务启动阶段加入了预热逻辑，就会产生损耗，最直接的体现就是服务启动时间变长，可能几分钟到十几分钟不等。...当然事情都有两面性，关键的是要在启动快与慢之间找到一个平衡点，在保证服务能够在可接受的时间内启动，并且上线之后短时间内就能提供高质量的服务。
时间戳超时机制：用户每次请求都带上当前时间的时间戳timestamp，服务端接收到timestamp后跟当前时间进行比对，如果时间差大于一定时间（比如5分钟），则认为该请求失效，这个时间要保证足够完成本次请求的同时尽量短...签名机制：将Token和时间戳加上其他请求参数就行MD5或SHA-1算法（可根据情况加点盐）加密，加密后的数据为本次请求的签名sign，并将该签名存放到缓存服务器中，超时时间设定为跟时间戳的超时时间一致...5，优雅处理身份认证，让业务代码更6； 数据加密 [1240] 加密方法 1，对称加密 AES,3DES,DES等，适合做大量数据或数据文件的加解密。...传输过程中的数据安全解决方案主要是“HPPTS”，能够有效防止中间人攻击等。但是API中重要的参数还是要进行加密，常用DES或者AES进行加密。...---- 感谢阅读至文末，彩蛋奉上 Java学习、面试；文档、视频资源免费获取
预热模式： 发生流控时，流量缓慢增加的一种模式，效果如下图所示，流量QPS从200缓慢增加到600。 ? 排队等待： 请求匀速通过，过多请求需要排队，此时排队有超时时间，超过排队时间抛出流控异常。...效果如下图所示：请求QPS保持1000的匀速通过。 ? 预热模式+排队等待： 这种模式是预热和排队等待的叠加模式，请求以匀速的方式缓慢增加。...熔断效果： 熔断的实现通常通过断路器实现，具体过程为： 当满足慢调用比例、异常比例、异常数量阈值后，触发熔断（OPEN），在熔断时长内拒绝所有请求 当熔断过了定义的熔断时长，状态由熔断（OPEN）变为探测...变为（OPEN） 三、服务资源被挤占 分布式链路中，如果某一条链路产生慢调用，对其他链路造成挤压。...例如：通过对入参产品ID进行测速，超过设置的阈值时，触发流控，避免对其过度挤占资源。 五、通用防护分组措施 上面的现象中，无论是服务不稳定、还是被挤占、或者被过载调用。
链路模式中，是对不同来源的两个链路做监控。但是sentinel默认会给进入SpringMVC的所有请求设置同一个root资源，会导致链路模式失效。...2.3.5 超时处理 设定超时时间，请求超过一定时间没有响应就返回错误信息，不会无休止等待。超时分两种，一种是请求的等待超时，一种是请求运行超时。...等待超时：在任务入队列时设置任务入队列时间，并判断队头的任务入队列时间是否大于超时时间，超过则丢弃任务。 运行超时：直接可使用线程池提供的get方法。...limitApp：对应的黑名单/白名单，不同 origin 用 , 分隔，如 appA,appB。...因此，我们需要自定义这个接口的实现，让不同的请求，返回不同的origin。
公共数据集需要不同团队共享，也可能需要数据隔离 在某些领域，如计算机视觉，有一些权威的公共数据集，这些数据集需要在公司内部不同的团队间共享。...以下是可能影响 JuiceFS 效率的几个方面： 元数据引擎 在处理小文件时，选择不同的元数据引擎（如 Redis、TiKV、MySQL）的性能差别很大。...参数，这三个参数分别对应不同类型的元数据：attr 表示文件属性（如大小、修改时间、访问时间等），entry 是 Linux 中的概念，表示文件和相关属性，dir-entry 表示目录和其中包含的文件...这些参数分别控制着元数据缓存的超时时间。...为了保证数据访问的一致性，这些参数的默认值只有一秒钟，但在模型训练的场景中，原始数据通常不会被修改，因此可以将这些参数的超时时间设置得更长一些，比如几天到一周等。
给终端用户的感受就是某个功能不可用。 熔断和降级的不同点？ 熔断是被调用方出现了故障，主动触发的操作。 降级是基于全局考虑，停止某些正常服务，释放资源。 什么是隔离？...使用资源隔离技术，如 bulkhead（舱壁隔离技术）、swimlane（泳道技术）、circuit breaker（断路技术）。 近实时的监控、报警及运维操作。...3.5、Sentinel 的资源 Sentinel 中的资源是核心概念，可以是 Java 应用程序中的任何内容，可以是提供的服务，甚至是一段代码。...可以通过 Sentinel API 定义的代码，就是资源，能够被 Sentinel保护起来。可以如下几种方式来标识资源： 方法签名。 URL。 服务名称等。...通过"冷启动"，让通过的流量缓慢增加，在一定时间内逐渐增加到阈值上限，给冷系统一个预热的时间，避免冷系统被压垮。 慢启动预热模式原理图 匀速排队： 请求以均匀的速度通过，对应的是漏桶算法。
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