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go-zero 如何扛住流量冲击(一)

go-zero 如何扛住流量冲击(一) 不管是在单体服务中还是在微服务中,开发者为前端提供的API接口都是有访问上限的,当访问频率或者并发量超过其承受范围时候,我们就必须考虑限流来保证接口的可用性或者降级可用性。即接口也需要安装上保险丝,以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪。 go-zero 集成了开箱即用的 限流器 。其中内置了两种限流器,也对应两类使用场景: 种类 原理 场景 periodlimit 单位时间限制访问次数 需要强行限制数据的传输速率 tokenlimit 令牌桶限流 限制数据的平均传输速率,同时允许某种程度的突发传输 本文就来介绍一下 periodlimit 。 使用 const ( seconds = 1 total = 100 quota = 5 ) // New limiter l := NewPeriodLimit(seconds, quota, redis.NewRedis(s.Addr(), redis.NodeType), "periodlimit") // take source code, err := l.Take("first") ...

亿级大表分库分表实战总结(万字干货,实战复盘)

分库分表的文章网上非常多,但是大多内容比较零散,以讲解知识点为主,没有完整地说明一个大表的切分、新架构设计、上线的完整过程。 因此,我结合去年做的一个大型分库分表项目,来复盘一下完整的分库分表从架构设计 到 发布上线的实战总结。 1.前言 为什么需要做分库分表。这个相信大家多少都有所了解。 海量数据的存储和访问成为了MySQL数据库的瓶颈问题,日益增长的业务数据,无疑对MySQL数据库造成了相当大的负载,同时对于系统的稳定性和扩展性提出很高的要求。 而且单台服务器的资源(CPU、磁盘、内存等)总是有限的,最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。 目前来说一般有两种方案。 1)一种是更换存储,不使用MySQL,比如可以使用HBase、polarDB、TiDB等分布式存储。 2)如果出于各种原因考虑,还是想继续使用MySQL,一般会采用第二种方式,那就是分库分表。 文章开头就说了,网上分库分表文章很多,对知识点讲解比较多,因此,本文将不再过多赘述分库分表方案的范式处理。 而是专注于梳理分库分表从架构设计 到 发布上线的完整过程,同时总结其中的注意事项和最佳实践。包括五个部分:...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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