由顶点引起的系统拥塞
是指在计算机网络中，当网络中某个节点的处理能力达到极限，无法处理更多的数据包或请求时，导致整个系统的性能下降或完全瘫痪的现象。
系统拥塞可能由多个因素引起，其中之一就是由顶点引起的拥塞。顶点是指网络中的瓶颈节点，它的处理能力限制了整个网络的吞吐量。当大量的数据包或请求涌入顶点时，顶点无法及时处理，导致数据包堆积，延迟增加，甚至丢包现象出现，从而影响整个系统的性能。
为了解决由顶点引起的系统拥塞问题，可以采取以下措施：
- 增加顶点的处理能力：可以通过升级硬件设备、增加处理器核心数、提高内存容量等方式来增加顶点的处理能力，从而提高整个系统的吞吐量。
- 使用负载均衡技术：通过将请求分发到多个节点上，实现负载均衡，避免某个节点成为瓶颈，从而提高系统的整体性能。
- 优化网络拓扑结构：合理规划网络拓扑结构，减少数据包在网络中的传输距离和中转次数，降低网络延迟，提高系统的响应速度。
- 使用缓存技术：将常用的数据或计算结果缓存到靠近用户的节点上，减少对顶点的访问压力，提高系统的响应速度。
- 使用流量控制和拥塞控制算法：通过限制数据包的发送速率和调整拥塞窗口大小等方式，控制网络中的流量，避免拥塞的发生和扩散。
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浏览 9提问于2019-10-30得票数 0
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我们已经编写了自己的性能插件，我们可以观察到系统的大多数部分，似乎没有一个是问题所在。
浏览 0提问于2011-05-25得票数 9
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eth4
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从TCP Info获取快速重传量
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引起的拥塞事件的数量。
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rfc 2914说：
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浏览 4提问于2018-01-02得票数 0
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浏览 8提问于2010-06-08得票数 6
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最后一个错误是: TException:TSocket:未能连接到x.x:9160(无法分配请求的地址99)
这里有什么问题吗？
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浏览 0提问于2021-02-27得票数 1
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是否可以使用Gremlin coalesce步骤根据id (或属性)选择顶点(如果存在这样的顶点)，否则插入顶点？我尝试过这样做，但是我得到了一个'list' object has no attribute 'coalesce'错误，我可以看到它是由.fold().next()返回一个python列表对象引起的：my_vertex_name' 'c
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我对获取连接的拥塞窗口大小感兴趣。连接是由另一个程序创建的。我希望我们可以使用proc中的一些文件来获得这个拥塞窗口大小，或者，有一个调用从内核获得这个信息……
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还是我错过了一些琐碎的东西？如果是，那又是什么呢？
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维基百科声明如下：
我明白，因为视频需要如此大量的数据才能通过有线传送，所以数据包必然会丢失。我不明白的是，为什么在HTTP请求和AJAX调用等其他情况下没有丢失数据包。如果数据包丢失确实是由于拥挤的网络造成的，为什么我从来没有体验过自己的HTTP请求？HTTP连接对数据包丢失是无懈可击的，还是我发送的请求太小而不会受到影响。如果HTTP不受数据包丢失<e
浏览 2提问于2015-08-07得票数 4
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我在某处读到(但再也找不到源了)，第一个TCP窗口中可以发送的字节数有一定的最大值。发送更多数据需要来自接收方的ACK，因此需要另一次往返。有人能记住第一个TCP窗口中的最大字节数是多少以及它是如何计算的吗？
浏览 19提问于2016-07-22得票数 0
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