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基于Kubernetes网关API策略的流量管理

常见应用场景包括速率限制以防止服务过载、请求和响应转换以进行数据格式转换或增强、认证和授权以控制服务访问、断路器以优雅处理故障、负载均衡以高效分发流量，以及流量分流以执行A/B测试或金丝雀部署。...以下是每个策略类型的逐步指南: YAML示例和解释 对于每种策略类型，YAML示例和详细解释都是宝贵资源。这些示例展示了如何用Kubernetes本身的方式定义策略。...以下是2种Kubernetes网关API策略的代码示例及解释: 速率限制策略 以下YAML代码段设置了一个速率限制策略。...本节深入探讨了与每种策略类型相关的各种参数，如速率限制、转换规则、认证提供者、断路器阈值、负载均衡算法和流量分配百分比等，并解释如何微调这些参数以实现期望的流量管理结果。...扩展考虑不仅应包括网关API，还应涵盖底层服务和基础设施。 性能优化技术: 为了优化性能，可以考虑在API网关级别缓存频繁访问的数据来减少后端负载等策略。最小化不必要的响应转换可以提高响应时间。

60210

基于 Apache APISIX 的全流量 API 网关

深入浅出 Apache APISIX 设计思路 API 网关的数据面和控制面分离。...它支持 Prometheus、SkyWalking 动态追踪、流量复制、故障注入等功能 技术架构 Apache APISIX 架构如图，其主要分为数据面和控制面。...数据面 以 Nginx 的网络库为基础，（弃用 Nginx 的路由匹配、静态配置和 C 模块），使用 Lua 和 Nginx 动态控制请求流量，通过插件机制来实现各种流量处理和分发的功能：限流限速、日志记录...控制面 使用 etcd 来存储和同步网关的配置数据，管理员通过 admin API 或者 dashboard 可以在毫秒级别内通知到所有的数据面节点，同时 etcd 集群也保证了系统的高可用。...，路由支持丰富，配置变更生效时间快，网关处理速度快, 资源消耗率低，混沌测试支持度高，监控系统(如SkyWalking)支持度高，插件变动动态化程度高以及二次开发难度低。

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    难以解释的数据异常

    在分析数据的时候，总有那些一些数据异常无法找到适当的理由进行合理解释，也许可以换个角度来看待这些异常。...解释了回归均值效应，还需要搞清楚的是虽然事物大部分时间都有小幅的随机波动，但偶然也会出现较大的波动，即极好或者极差的状态，正如上图的B段状态，我们如何认定这个状态也是随机的，而不是异常呢，不能因为难以解释而不把过大的数据波动当做一种异常来看...引申到数据变化的情境下，一般一个指标会受到多个因素的影响，比如网站的访问量会受多个渠道数据波动的影响，搜索引擎、外部链接、社交媒介、付费广告等这些外部渠道带来的流量总是在变化的，如下图： ? 　　...当某个渠道的流量异常的时候，如A线所示，或者由于外界因素的影响，如春节或节假日所有渠道的流量都可能普遍下降，如B线所示，这些都可能导致总体访问量的异常，这些异常是可以解释的。...C线中每个渠道的数据都未出现明显异常，但由于多个渠道的流量因为随机波动碰巧同时都到了一个较低的点，这个时候总体访问量也会出现明显低于正常水平的情况，于是就出现了“难以解释的异常”。

    82260

    API接口设计：如何优化数据传输与响应速度？

    通过分页、简化响应数据结构、压缩数据传输这三种方式，我们可以在接口设计中做到高效传输、优化响应速度，同时减少性能瓶颈，让你的API接口如火箭般飞速响应！  好了，废话不多说，我们马上进入正题！...大数据量带来的烦恼与挑战   想象一下，你正试图获取一个包含1000条用户数据的API接口，结果返回的数据多得让你怀疑是不是拿到的是整个数据库的备份。...这不仅仅影响你的开发进度，也可能让最终用户体验感极差，甚至导致客户流失。  那么问题来了，如何才能解决这个困扰开发者的问题，提升API的响应速度呢？别担心，方法其实很简单。...例如，分页和数据压缩就是大多数高流量网站和应用的基础优化手段。而数据简化则有助于减轻前端解析的负担，提高加载速度。  ...通过这些优化技巧，既能有效减轻服务器的压力，又能提升用户体验，让你的网站或应用在用户面前展现出“飞一般”的速度。6. 结语：从小优化开始，做出大改变 ✨  在API接口设计中，优化是一个渐进的过程。

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    API NEWS | API进化下的威胁升级：攻击速度刷新纪录

    本周，我们带来的分享如下： 一篇关于攻击者利用API漏洞速度快速增长的报告 一篇关于Twitter API中断阻止登录的文章 一篇关于OWASP Top 10内容变更的文章 攻击者利用API漏洞速度快速增长...简而言之，攻击者正在以迅猛的速度增加对API的攻击次数。 CVE激增：有关常见漏洞和公开披露（CVE）的数量增加了78%。这意味着攻击者有更多的攻击方式和漏洞利用选项。...限制敏感数据的暴露：API设计中要特别注意敏感数据的保护。仅暴露必要的数据字段，对敏感数据进行加密传输，并确保进行适当的访问控制，只允许需要使用这些数据的用户或服务访问。...然后，新增了三个内容： 首先是“API6：2023 -服务器端请求伪造”，这反映出针对API的攻击有所增加，将请求重定向到API控制范围之外的URL，可能带来未经授权的数据泄露、数据篡改、服务中断等后果...最后是“API10：2023 –第三方API的不安全调用”，指的是第三方API调用中隐藏的信任危机。开发人员通常更倾向于来自第三方API的数据，而不是用户自己输入的数据。

    49910

    范式的数据库具体解释

    数据库范式1NF 2NF 3NF BCNF(实例） 设计范式（范式,数据库设计范式,数据库的设计范式）是符合某一种级别的关系模式的集合。构造数据库必须遵循一定的规则。...在关系数据库中，这样的规则就是范式。关系数据库中的关系必须满足一定的要求，即满足不同的范式。...在创建一个数据库的过程中，范化是将其转化为一些表的过程，这样的方法能够使从数据库得到的结果更加明白。这样可能使数据库产生反复数据，从而导致创建多余的表。...范化是在识别数据库中的数据元素、关系，以及定义所需的表和各表中的项目这些初始工作之后的一个细化的过程。...数据库设计三大范式应用实例剖析 数据库的设计范式是数据库设计所须要满足的规范，满足这些规范的数据库是简洁的、结构明晰的，同一时候，不会发生插入（insert）、删除（delete）和更新

    83540

    API 别乱跑：自动化运维里的流量管理秘籍

    API 别乱跑：自动化运维里的流量管理秘籍大家好，我是 Echo_Wish。干运维这些年，最怕遇到什么？服务器宕机？不，那还能靠重启续命。最怕的，其实是 API 流量失控。...那一刻，我心里只有一个声音：“API 流量，必须管！”今天咱就聊聊，在 自动化运维 的场景下，如何优雅地管理 API 流量。1. 为什么 API 流量要管理？自动化运维靠什么？靠脚本、靠工具、靠平台。...API 流量管理的“三板斧”我总结了一套“三板斧”：限流（Rate Limiting）：控制单位时间内的请求数量，防止“洪水”。...缓存（Caching）：重复的请求结果，先存在缓存里，减少 API 压力。这三板斧，配合得好，能让 API 流量乖乖听话。3. Python 写个“小限流器”咱先从最常见的 限流 开始。...结语自动化运维已经让我们告别了“人肉点命令”的时代，但别忘了：API 是系统的血管，流量管理就是心脏的阀门。管不好，就可能血管爆裂；管得好，系统才能健康长久。

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    Scrapy中如何提高数据的插入速度

    速度问题 最近工作中遇到这么一个问题，全站抓取时采用分布式：爬虫A与爬虫B，爬虫A给爬虫B喂饼，爬虫B由于各种原因运行的比较慢，达不到预期效果，所以必须对爬虫B进行优化。...，但是对于海量数据（这里说的是百万级）还需要考虑一点的就是数据插入问题，这里我们使用的是 Mongo。...)}, True) 解释为： 比较重要的一点就在于process_item，在这里使用了update方法，第一个参数传入查询条件，这里使用的是id，第二个参数传入字典类型的对象，就是我们的item，第三个参数传入...没有索引，MongoDB 就必须扫描集合中的所有文档，才能找到匹配查询语句的文档。这种扫描毫无效率可言，需要处理大量的数据。 索引是一种特殊的数据结构，将一小块数据集保存为容易遍历的形式。...同时插入多条数据，减轻数据库压力。但是这个“多”到底还是多少，目前不得而知。 结语 除了更多机器和更多节点，还有很多方法可以提升 Scrapy运行速度。

    3.2K110

    数据库表连接的简单解释

    关系型数据库最难的地方，就是建模（model）。 错综复杂的数据，需要建立模型，才能储存在数据库。所谓"模型"就是两样东西：实体（entity）+ 关系（relationship）。...实体指的是那些实际的对象，带有自己的属性，可以理解成一组相关属性的容器。关系就是实体之间的联系，通常可以分成"一对一"、"一对多"和"多对多"等类型。 ?...在关系型数据库里面，每个实体有自己的一张表（table），所有属性都是这张表的字段（field），表与表之间根据关联字段"连接"（join）在一起。所以，表的连接是关系型数据库的核心问题。...解释不同连接的差异。...上周，我读到一篇文章，认为还有比维恩图更好的解释方式。我发现确实如此，换一个角度解释，更容易懂。 所谓"连接"，就是两张表根据关联字段，组合成一个数据集。

    2K20

    张量解释——深度学习的数据结构

    张量是神经网络使用的主要数据结构。 张量的概念是其他更具体概念的数学归纳。让我们看看张量的一些具体例子。...让我们将上面列出的示例张量分成两组： 数字，数组，二维数组 标量、矢量、矩阵 通过索引访问元素 这两对元素之间的关系是，两个元素都需要相同数字的索引来引用数据结构中的特定元素。...例如，假设下面这样子的一个数组 a = [1,2,3,4] 现在，假设我们想访问（引用）这个数据结构中的数字 3 。...另一个例子是，假设我们有这个二维数组： dd = [ [1,2,3], [4,5,6], [7,8,9] ] 现在假设我们想要访问数据结构中的数字 3 。...张量是广义的 让我们看看当访问（引用）这些数据结构中的特定元素需要两个以上的索引会发生什么。 ? 当访问一个特定元素需要两个以上的索引时，我们停止为结构指定特定的名称，并开始使用更通用的语言。

    1.6K30

    Pytorch 中的数据增强方式最全解释

    本文建议阅读时间 20min 本文主要介绍 Pytorch 中 torchvision.transforms 几个数据增强函数的使用 from torchvision import transforms...output_6_0 Normalize 提供一个所有通道的均值（mean） 和方差（std），会将原始数据进行归一化，操作的数据格式是 Tensor mean = [0.5, 0.5, 0.5] std...output_8_0 对 PIL 数据操作的变换 ToTensor 将 PIL Image 或者 numpy.ndarray 格式的数据转换成 tensor transform = transforms.Compose...填充图片的外部轮廓 PIL 数据格式 参数 padding：填充的宽度，可以是一个 值、或者元组，分别对应 4 个边 fill：填充的值，可以是一个值（所有通道都用该值填充），或者一个 3 元组（RGB...output_50_0 其他 transforms.Compose 函数是将几个变化整合在一起的，变换是有顺序的，需要注意是变换函数是对 PIL 数据格式进行还是 Torch 数据格式进行变换

    7.9K20

    提高数据库查询速度的几个思路

    2、数据库表的大字段剥离，保证单条记录的数据量很小。 3、恰当地使用索引。 4、必要时建立多级索引。...5、分析Oracle的执行计划，通过表数据统计等方式协助数据库走正确的查询方式，该走索引就走索引，该走全表扫描就走全表扫描。...6、表分区和拆分，无论是业务逻辑上的拆分（如一个月一张报表、分库）还是无业务含义的分区（如根据ID取模分区）。 7、RAC。 8、字段冗余，减少跨库查询和大表连接操作。...9、数据通过单个或多个JOB生成出来，减少实时查询。 10、从磁盘上做文章，数据存放的在磁盘的内、外磁道上，数据获取的效率都是不一样的。 11、放弃关系数据库的某些特性，引入NoSQL数据库。...12、换种思路存放数据，例如搜索中的倒排表。

    1.6K80

    数据的未来，用20%的流量创造80%的价值

    过去，是用渠道换流量的时代，大部分的公司都将流量增长作为主要的商业模式来获取用户，运营中，基本只关注用户数、日活、月活、留存用户数等概要性数据。...但中国互联网的人口红利在逐渐消失，我们慢慢发现80%的流量实则创造了20%的价值，概要性数据与企业经营的产品、用户的留存度关联性并不大。...而完善商业模式的企业，能利用20%的流量创造80%的价值，深掘数据成为这其中的源动力。...互联网，从流量时代走向经济化运营 此前，中国互联网一直处于人口红利时代，企业将注重流量增长作为主要的商业模式，对于用户如何使用自家的产品，用户如何流失，核心用户是谁，基本都不清楚。...这样的判断传统数据分析软件做不到，诸葛io就是提供这样的预判。 在用户群、互联网用户比较单一的过去，每个创业方向的受众都比较广泛，单纯的流量增长即能带来用户的增长和产品的市场占有率。

    1.1K70

    提高数据库查询速度的几个思路

    2、数据库表的大字段剥离，保证单条记录的数据量很小。 3、恰当地使用索引。 4、必要时建立多级索引。...5、分析 Oracle 的执行计划，通过表数据统计等方式协助数据库走正确的查询方式，该走索引就走索引，该走全表扫描就走全表扫描。...6、表分区和拆分，无论是业务逻辑上的拆分（如一个月一张报表、分库）还是无业务含义的分区（如根据 ID 取模分区）。...7、RAC，值得注意的是，Oracle 的 RAC 在节点较多时有其不可解决的性能问题。 8、字段冗余，减少跨库查询和大表连接操作。 9、数据通过单个或多个 JOB 生成出来，减少实时查询。...10、从磁盘上做文章，数据存放的在磁盘的内、外磁道上，数据获取的效率都是不一样的。 11、放弃关系数据库的某些特性，引入 NoSQL 数据库。 12、换种思路存放数据，例如搜索中的倒排表。

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