可以使用kubectl、客户端库方式对REST API的访问，Kubernetes的普通账户和Service帐户都可以实现授权访问API。API的请求会经过多个阶段的访问控制才会被接受处理，其中包含认证、授权以及准入控制（Admission Control）等。如下图所示：
Sentinel在1.8.0版本对熔断降级做了大的调整，可以定义任意时长的熔断时间，引入了半开启恢复支持。下面梳理下相关特性
这篇文章主要介绍了Apache配置参数deny和allow的使用实例,需要的朋友可以参考下
一般限流器有五种算法，分别是：令牌桶，漏斗桶，固定窗口，滑动日志（指的其实是广义上的滑动窗口），滑动窗口（这里指的是滑动日志+固定窗口结合的一种算法）。
要更改虚拟目录的位置，需要到apache的配置文件中更改（conf/httpd.conf)
缓存就是将系统或者程序需要的数据存在内存中，以便快速访问，不用重新创建新的实例。减少系统开销提高系统效率。
阈值一般是一个微服务能承担的最大QPS，但是一个服务刚刚启动时，一切资源尚未初始化（冷启
将代码改造成使用 Promise.all() 来等待所有请求完成后再进行赋值，需要首先创建一个包含所有异步请求的数组，然后使用 Promise.all() 来等待它们全部完成：
限流器是一种防御性的编程实现方式，防止一个大型的分布式系统在不可预知的大流量到来的时候导致系统大规模故障。
服务降级是从整个系统的负荷情况出发和考虑的，对某些负荷会比较高的情况，为了预防某些功能（业务场景）出现负荷过载或者响应慢的情况，在其内部暂时舍弃对一些非核心的接口和数据的请求，而直接返回一个提前准备好的fallback（退路）错误处理信息。这样虽然提供的是一个有损的服务，但却保证了整个系统的稳定性和可用性。
限流顾名思义是限制流量，限制流量的目的是为了保障服务稳定运行，避免服务被流量冲垮。当流量超出服务处理能力时，部分请求将会被限流组件拦截。被拦截的请求可能会被丢弃，如果是 C 端请求，那么这个请求可能会被导向指定的错误页上，而不是生硬的拒绝。这里我们丢弃掉一部分请求，以保证大部分请求可以正常响应。如果我们不这样做，那么服务崩溃后，所有请求都将无法响应了。当一台机器崩溃后，该机器的所有流量将由其他机器承担，这样就会造成剩余机器压力增大，进而导致奔溃，最后形成雪崩。除此之外，服务崩溃还会造成数据不一致的严重问题，特别是一些敏感数据。比如对于电商网站，如果后台服务准备将某笔订单数据存入数据库时，服务突然崩溃，导致数据没有落库。这个时候，开发同学就要想办法修订数据了。
有很长一段时间没有使用过IIS来托管应用了，今天用IIS来托管一个比较老的.NET Fx4.6的项目。发布到线上后居然一直调用不同本地却一直是正常的，关键是POST和GET请求都是正常的，只有PUT和DELETE请求是有问题的。经过一番思考忽然想起来了IIS默认情况下拒绝处理PUT和DELETE请求，要支持这两种请求的话需要做一些配置。
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流量限制(rate-limiting)，是 Nginx 中一个非常实用，却经常被错误理解和错误配置的功能。我们可以用来限制用户在给定时间内 HTTP 请求的数量。请求，可以是一个简单网站首页的 GET 请求，也可以是登录表单的 POST 请求。
nginx轻巧功能强大，能承受几百并发量，ddos攻击几乎没有影响到nginx自身的工作，但是，太多的请求就开始影响后端服务了。所以必须要在nginx做相应的限制，让攻击没有到后端的服务器。这里阐述的是能在单位时间内限制请求数的ngx_http_limit_req_module模块和nginx限制连接数的ngx_http_limit_conn_module模块。安装模块这些简单的步骤这里就不介绍了，就介绍一下配置的参数，希望对大家有用。
漏桶限流算法是一种固定容量的桶，水以恒定的速率流出，来限制请求的流量。当请求到来时，会先加入到漏桶中，漏桶以恒定的速率处理请求，处理不了的请求会被丢弃。
我有一个上古的库，我使用这个库用来上报日志，而刚才日志服务挂了。然后我就发现了我的应用拒绝响应了，通过 VisualStudio 断点调试可以发现线程池的线程全部被占用了。因为没有可用线程因此所有对 asp dotnet core 应用的访问全部都不会收到响应，为什么我的另一个应用日志服务挂了会让我的业务应用拒绝响应？为什么我的业务应用会使用线程池所有的线程，为什么线程池的所有线程被占用将会让应用拒绝响应
英文原文：https://www.nginx.com/blog/rate-limiting-nginx/
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service（ES）。
NGINX最有用但经常被误解和配置错误的特征之一就是速率限制。 它允许您限制用户在给定时间段内可以执行的HTTP请求数量。 速率限制可以用于安全目的，例如减慢暴力密码猜测攻击。 它可以通过将传入请求率限制为真实用户的典型值，并且（通过日志记录）来识别目标URL，可以帮助防止DDoS攻击。 更一般地说，它用于保护上游应用服务器免受同时因太多用户请求而被压跨。 在本文中，我们将介绍使用NGINX进行速率限制的基础知识以及更高级的配置。 速率限制在NGINX Plus中的工作方式相同。 NGINX速率限制的工作
最近在写 go 的项目, http 用的 beego 框架. 因为 go 不想 php, 每次代码改动都需要重启服务, 所以代码发上线之后, 如何重启服务就成了一个问题. 如果强行重启的话, 不光在重启期间的所有访问都被拒绝了, 而且在杀掉进程的时候处理中的请求也挂了. 对于一个向用户正常提供服务的服务器来说, 这种情况自然是无法容忍的.
单位时间内设定限频阈值，如果访问超过该阈值则拒绝。实现简单，缺点是容易在小突发流量情况下，拒绝很多请求，影响服务可用性
本文将介绍resilience4j中的四种容错机制，不过鉴于容错机制原理的通用性，后文所介绍的这几种容错机制也可以脱离resilience4j而独立存在（你完全可以自己编码实现它们或者采用其他类似的第三方库，如Netflix Hystrix）。下面将会用图例来解释舱壁（Bulkhead）、断路器（CircuitBreaker）、限速器（RateLimiter）、重试（Retry）机制的概念和原理。
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。
从作用上来说，漏桶和令牌桶算法最明显的区别就是是否允许突发流量(burst)的处理，漏桶算法能够强行限制数据的实时传输（处理）速率，对突发流量不做额外处理；而令牌桶算法能够在限制数据的平均传输速率的同时允许某种程度的突发传输。
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你可能知道高并发系统需要限流这个东西，但具体是限制的什么，该如何去做，还是模凌两可。我们接下来系统性的给它归个小类，希望对你有所帮助。
年代久远的老房子，电路老化，一旦家里用了功率较大的电器，呼的一下，灯光就消失了，家里一片黑暗。
这个算法的核心是：缓存请求、匀速处理、多余的请求直接丢弃。 相比漏桶算法，令牌桶算法不同之处在于它不但有一只“桶”，还有个队列，这个桶是用来存放令牌的，队列才是用来存放请求的。
目前的IO设备远不能满足互联网应用海量的读写请求。于是便出现了缓存，利用内存的高速读写性能来应付海量的查询请求。然而内存资源非常宝贵，将全量数据存储在内存中显然是不切合实际的。因此目前采用内存和IO结
大家好，我渔夫子。上篇文章我们讲解了漏桶（LeakyBucket）的实现原理。本文我们介绍另外一种限流器---令牌桶（TokenBucket）。
在现在的互联网系统中有很多业务场景，比如商品秒杀、下单、数据查询详情，其最大特点就是高并发，但是我们的系统通常不能承受这么大的流量，继而产生了很多的应对措施：消息队列、多级缓存、异地多活。但是无论如何优化，由于硬件的物理特性决定了我们系统性能的上限，如果强行接收所有请求，往往造成服务雪崩，导致服务的不可用，这个时候服务限流就成为我们必不可少的一个手段了。
Notification是HTML5新增的API，用于向用户配置和显示桌面通知。上次在别的网站上看到别人的通知弹窗，好奇之余也想知道如何实现的。实际去查一下发现并不复杂，且可以说比较简单，故写篇博客分享给大家,希望能帮你们了解这个API。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
我们在这里将该过滤器命名为RedisRateLimiter，并设置了一些参数，如key-resolver（用于解析Redis键）、允许的请求数量（permits）、限流时间（duration）和请求头中的标识符（header）。
2019磕磕碰碰总算过去了，2020年秉承开源共享原则，继续分享在工作中遇到的各种问题和干货。2020年在面试题开始，祝愿小伙伴在2020年都能谋到一份好差事。
https://open-doc.dingtalk.com/microapp/serverapi2/npfg02这是一个含错误码和说明（我一直看的是这个全局错误码，只看说明的话满脑子是问号啊 O(∩_∩)O哈哈~）
前段时间看到了一个有趣的bypasscsp的文章，最开始是在html5sec上看到的 http://html5sec.org/#138 这里本来说的是关于link的import属性，但示例中却使用gif bypass了csp，研究了一下午，发现了一些有趣的东西。
Hystrix是一个非常成熟的库，用于隔离分布式系统中的远程操作。通常只有在“纯”微服务架构中运行时才由开发人员考虑。但是即使我们的项目“只有”一个或两个连接到外部系统，是否也值得一试呢？
为开发者分配AccessKey（开发者标识，确保唯一）和SecretKey（用于接口加密，确保不易被穷举，生成算法不易被猜测）。
Server 和 ServerAuthorization 是 Linkerd 中的两种策略资源， 用于控制对 mesh 应用程序的入站访问。
线程池做的工作主要是控制运行的线程的数量，处理过程中将任务放入队列，然后在线程创建后启动这些任务，如果线程数量超过了最大数量超出数量的线程排队等候，等其它线程执行完毕，再从队列中取出任务来执行。
周末时间参加了东莞和深圳的两场GDG，因为都是线上参与，所以时间上并不赶，我只需要坐在家里等活动开始就行了。
HTTP是HyperText Transfer Protocol(超文本传输协议)的简写，传输HTML文件。
在高并发的情况下，我们可以把消息放入队列，在从队列消费，达到限流的目的。但这里说的限流指的是当我们请求其他服务器接口，防止高并发下把对面服务器压垮，于是对我们要求每秒限制在100QPS。
在上一篇文章中(分布式高可靠之负载均衡，今天看了你肯定会)，我带你学习了分布式高可靠中的负载均衡。负载均衡的核心在于，将用户请求均匀分配到多个处理服务器处理，以解决单个服务器的单点瓶颈问题。但，如果用户请求数非常多的话，即便实现了负载均衡，服务器能力达到上限，还是无法处理所有的用户请求。
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