以四拍传输大小为4字节的wrapping burst传输为例（共传输16字节）。如果传输的起始地址是0x30，则burst传输的四次地址为0x30、0x34、0x38和0x3C。尽管HBURST被设置为WRAP4，但实际上不会发生wrap，当然这也是AMBA AHB协议允许的。
AXI接口虽然经常使用，很多同学可能并不清楚Vivado里面也集成了AXI的Verification IP，可以当做AXI的master、pass through和slave，本次内容我们看下AXI VIP当作master时如何使用。
云锁是中国用户总量领先的主机安全产品，在国际上率先达到Gartner定义的cwpp（云工作负载保护平台）标准，兼容多种虚拟化架构和操作系统，可以高效支撑现代混合数据中心架构下的主机安全需求。云锁基于服务器端轻量级agent，安全加固服务器操作系统及应用，云锁waf探针、rasp探针、内核加固探针能有效检测与抵御已知、未知恶意代码和黑客攻击；同时云锁融合资产管理、微隔离、攻击溯源、自动化运维、基线检查等强大功能，帮助用户高效安全运维服务器。
AXI协议是基于burst的，主机只给出突发传输的第一个字节的地址，从机必须计算突发传输后续的地址。突发传输不能跨4KB边界（防止突发跨越两个从机的边界，也限制了从机所需支持的地址自增数）。
1KB边界限制在AHB中表示burst传输不能跨越1KB边界的约束。该限制旨在防止burst传输从一个slave交叉到另一个slave。在实践中，这意味着如果master必须要进行跨1KB边界的burst传输则必须切分成两次传输。例如：
Nginx限速模块分为哪几种？按请求速率限速的burst和nodelay参数是什么意思？漏桶算法和令牌桶算法究竟有什么不同？本文将带你一探究竟。
我们会通过一些简单的示例展示Nginx限速限流模块是如何工作的，然后结合代码讲解其背后的算法和原理。
（By Zakk_XLW，verision2） 当异步FIFO读写两端的through-put不同时（平均意义上，clk-domain-crossing，写快于读），会遇到FIFO depth的问题。即FIFO至少深度是多少时才能保证读写流畅不卡顿。尤其同时需要严格保证performance和area，并且缓冲FIFO/buffer在chip中分布较为密集的架构，此问题会很关键甚至成为瓶颈。 当然，如果FIFO在chip里不是critical path，gate count什么的在架构上也不关注，这问题实际
对于不需要这些保护信息的masters ，建议HPROT默认值为HPROT[3：0]=4‘b0011，即Non-cacheable, Non-bufferable, Privileged, Data Accesses
本文介绍WINDOWS环境下，使用压力测试工具JMeter实现对网站的NGINX限流配置后，进行压力测试的方法和实践过程。
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。
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）。
golang官方库中有一个rate包，实现了令牌桶算法。仓库地址：https://github.com/golang/time
令牌以固定的速率产生并放入令牌桶中，当令牌桶放满后，多余的令牌会被抛弃；请求会消耗等比例的令牌。当令牌不够用的时候，请求过来后没有拿到令牌，这个请求就会被拒绝服务；
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：
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。
那么在数据传输的范畴中，就使用 burst 来表示一种传输模式：在一段时间中，连续地传输多个（地址相邻的）数据。此时可译为突发传输或者猝发传输。
Linux下限制网卡的带宽，可用来模拟服务器带宽耗尽，从而测试服务器在此时的访问效果。
在讲解如何去计算FIFO深度之前，我们来理解一个术语burst length，如果你已经了解了可以跳过。要理解数据的突发长度，首先我们来考虑一种场景，假如模块A不间断的往FIFO中写数据，模块B同样不间断的从FIFO中读数据，不同的是模块A写数据的时钟频率要大于模块B读数据的时钟频率，那么在一段时间内总是有一些数据没来得及被读走，如果系统一直在工作，那么那些没有被读走的数据会越累积越多，那么FIFO的深度需要是无穷大的，因此只有在突发数据传输过程中讨论FIFO深度才是有意义的。也就是说我们一次传递一包数据完成后再去传递下一包数据，我们把一段时间内传递的数据个数称为burst length。在维基百科中，burst transmission是这样解释的：In telecommunication, a burst transmission or data burst is the broadcast of a relatively high-bandwidth transmission over a short period。
上图可以看出 client-go 用到了 workqueue 队列 来处理 从 DeltaFIFO pop 出来的内容，workqueue 队列用到了限流队列（微服务中常用的技术，防止性能过载，从而导致任务处理失败）。
Burst Coin挖矿蛮有意思，可以看看理解一下PoC的 网上有个很清楚的英文，详细描述了挖矿过程： https://forums.getburst.net/t/technical-information-about-mining-and-block-forging/943 我把它翻译成了中文：）1）基本介绍 和其他加密货币一样，Burst需要挖矿。挖矿是区块链在区块网络中打包交易的过程。Burst利用预先计算好的，并存在硬盘上的Hash数值，生成区块。为了更好地理解这篇文章，可以阅读“Plot文件介绍”
一、介绍 本实验中，使用OpenDaylight控制器的REST APIs来控制Pica8交换机。使用flow table与meter table（OF1.3的特性）来达到端到端限速的目的。没有实体交换机的同学可以使用CPqD与Mininet来完成实验（安装指南见参考资料1）。目前，OpenvSwitch 2.5不支持meter。 1.1 OF1.3 Meter简介 Meter Table是在OF1.3中引入的一个新概念。个人认为它最与众不同的地方是用它可以实现per-flow的QoS，例如本次实验展示的就
嗨，屏幕前的你还好吗？这里是不二鱼技术分鱼，每周固定科普一些芯片当中的术语或者说专业名词，欢迎持续关注，如有错误，也欢迎批评指正。今天讲一个很重要的概念-Burst传输。
Given n balloons, indexed from 0 to n-1. Each balloon is painted with a number on it represented by array nums. You are asked to burst all the balloons. If the you burst balloon i you will get nums[left] * nums[i] * nums[right] coins. Here left and right are adjacent indices of i. After the burst, the left and right then becomes adjacent.
本文介绍的是我们在ICCV2023的工作<Towards Real-world Burst Image Super-Resolution: Benchmark and Method>。
限制并发连接数的模块为：http_limit_conn_module，地址：http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_limit_conn_module.html
底层都是调用了reserveN函数，maxFutureReserve参数传的是0
计算FIFO深度是FIFO设计中常遇到的问题。当异步FIFO读写端口的throught-put(吞吐量)不同时，会遇到数据丢失的问题，这时就需要考虑FIFO的Deepth问题了，即为满足读写流畅不卡顿（数据不丢失）时，FIFO的Deepth的最小值。
AHB同是由ARM提出的总线规范，全称为Advanced High Performance Bus，高级高性能总线（高性能、高速时钟），主要用于高速模块（如CPU、DMA、DSP）之间的连接，作为SoC的片上系统总线，它包括以下特性：
分析nginx缓存过程 第一步：访问了两个URL：http://192.168.56.101/index.html,http://192.168.56.101/b.jpg。
本文介绍的是我们在 ICCV2023 的工作Towards Real-world Burst Image Super-Resolution: Benchmark and Method。
在上一篇文章 Go微服务: 令牌桶 当中简单的介绍了令牌桶实现的原理，然后利用 /x/time/rate 这个库 10 行代码写了一个基于 ip 的 gin 限流中间件，那这个功能是怎么实现的呢？接下来我们就从源码层面来了解一下这个库的实现。这个实现很有意思，并没有真正的使用一个定时器不断的生成令牌，而是靠计算的方式来完成
数字IC设计中我们经常会遇到这种场景，工作在不同时钟域的两个模块，它们之间需要进行数据传递，为了避免数据丢失，我们会使用到FIFO。当读数据的速率小于写数据的速率时，我们就不得不将那些还没有被读走的数据缓存下来，那么我们需要开多大的空间去缓存这些数据呢？缓存开大了会浪费资源，开小了会丢失数据，如何去计算最小FIFO深度是我们讨论的重点。
因为所有人都要用这一个地址做开发，所以就有互相影响的问题。虽然性能还可以，几十万 QPS 不成问题，但是总有憨憨拿来搞压测，把资源跑满，影响别人。我在使用说明文档里用红色大字写了这是开发测试用的，不能压测，还是有一些视力不好的同事会强行压测。隔三差五我就得去解释一番，礼貌地请同事不要再这样做了。
在一个Burst 传输中的任何一拍，slave返回非OKAY响应之后Bursts 传输可以提前终止，或者仲裁器将HGRANT给其他master。但是请注意，除非收到相应的仲裁器或slave响应提示，否则master不能主动地决定终止burst传输。
Nginx主要有两种限速方式：按连接数限速(ngx_http_limit_conn_module)、按请求速率限速(ngx_http_limit_req_module)。超出限制的请求会直接拒绝，可防御简单的cc攻击
--without-http_limit_conn_module disable ngx_http_limit_conn_module
1. 源码阅读 整个包实现原理基于令牌桶算法：随时间以 1/r 个令牌的速度向容积为 b 个令牌的桶中添加令牌，有请求就取走令牌，若令牌不足则不执行请求或者等待 Allow 方法的调用链：lim.Allow() bool → lim.AllowN(time.Now(), 1) → lim.reserveN(now, n, 0).ok，因此 reserveN 方法的实现很关键 // Allow is shorthand for AllowN(time.Now(), 1). func (lim *Limiter
我们有个服务以类似 SideCar 的方式和应用一起运行，SideCar 和应用通过 Unix Domain Socket 进行通讯。为了方便用户，在开发的时候不必在自己的开发环境中跑一个 SideCar，我用 socat 在一台开发环境的机器上 map UDS 到一个端口。这样用户在开发的时候就可以直接通过这个 TCP 端口测试服务，而不用自己开一个 SideCar 使用 UDS 了。
Nginx配置⽂件 Nginx主配置⽂件 /etc/nginx/nginx.conf 是⼀个纯⽂本类型的⽂件，整个配置⽂件是以区块的 形式组织的。⼀般，每个区块以⼀对⼤括号 {} 来表示开始与结束。 Main位于nginx.conf配置⽂件的最⾼层 Main层下可以有Event、HTTP层 HTTP层下⾯有允许有多个Server层, ⽤于对不同的⽹站做不同的配置 Server层也允许有多个Location, ⽤于对不同的路径进⾏不同模块的配置 nginx默认配置语法 user nginx;
最近在使用限频器时发现golang辅助系统库中的限频器有bug，分享出来与大家一起探讨一下。
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。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/117177.html原文链接：https://javaforall.cn
AMBA AXI 总线协议以高性能、高频率的系统设计为目标，适合高带宽、低延迟的系统设计，可以达到高频率的操作而不需要复杂的总线桥，满足众多部件的接口要求，具备高度灵活的互联结构，并且向后兼容 AHB 和 APB 接口。
Lua引用模块与包点击查看菜鸟教程简单配置如下#LUA_PATH # 文件路径以 ";" 号分...
具体连接请参考 http://tengine.taobao.org/document_cn/http_limit_req_cn.html
英文原文：https://www.nginx.com/blog/rate-limiting-nginx/
网络限速有很多种方式，比如网卡限速，队列限速，meter表限速。其中meter表限速是颇具代表性的限速方式。因为网卡限速和队列限速都是传统网络的限速方式，而meter表是SDN架构下的限速方式。本篇主要介绍meter限速。
承接第二篇Local Memory的实现方法，接下来进一步进行矩阵乘法的优化处理。本文主要解决gmem carry dependency的问题。在这里，不采用Max Memory Ports的方法，因为采用多个接口会消耗大量的LUT资源，并且大大的限制时钟频率的提升。其实，前面分析过了造成gmem carry dependency的原因，在矩阵乘法的实现过程中，我们完全可以将两个输入的数据分离，不需要在一个for循环中同时进行数据的读取而导致一个for循环在pipeline的过程中需要对两个接口进行读取的问题。因此我们改进代码，将两个输入数据分离并实现Burst突发传输。
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