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高并发优雅的做限流

技术分析 如果你比较关注现在的技术形式,就会知道微服务现在火的一塌糊涂,当然,事物都有两面性,微服务也不是解决技术,架构等问题的万能钥匙。如果服务化带来的利大于弊,菜菜还是推荐将系统服务化。随着服务化的进程的不断演化,各种概念以及技术随之而来。任何一种方案都是为了解决问题而存在。比如:熔断设计,接口幂等性设计,重试机制设计,还有今天菜菜要说的限流设计,等等这些技术几乎都充斥在每个系统中。 就今天来说的限流,书面意思和作用一致,就是为了限制,通过对并发访问或者请求进行限速或者一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统。一旦达到了限制的临界点,可以用拒绝服务、排队、或者等待的方式来保护现有系统,不至于发生雪崩现象。 限流就像做帝都的地铁一般,如果你住在西二旗或者天通苑也许会体会的更深刻一些。我更习惯在技术角度用消费者的角度来阐述,需要限流的一般原因是消费者能力有限,目的为了避免超过消费者能力而出现系统故障。当然也有其他类似的情况也可以用限流来解决。 限流的表现形式上大部分可以分为两大类: 限制消费者数量。也可以说消费的最大能力值。比如:数据库的连接池是侧重的是总的连接数。还有菜菜以前写的线程池...

干货 | 五千字长文带你快速入门FlinkSQL

一、前言 最近几天因为工作比较忙,已经几天没有及时更新文章了,在这里先给小伙伴们说声抱歉…临近周末,再忙再累,我也要开始发力了。接下来的几天,菌哥将为大家带来关于FlinkSQL的教程,之后还会更新一些大数据实时数仓的内容,和一些热门的组件使用!希望小伙伴们能点个关注,第一时间关注技术干货! 二、FlinkSQL出现的背景 Flink SQL 是 Flink 实时计算为简化计算模型,降低用户使用实时计算门槛而设计的一套符合标准 SQL 语义的开发语言。 自 2015 年开始,阿里巴巴开始调研开源流计算引擎,最终决定基于 Flink 打造新一代计算引擎,针对 Flink 存在的不足进行优化和改进,并且在 2019 年初将最终代码开源,也就是我们熟知的 Blink。Blink 在原来的 Flink 基础上最显著的一个贡献就是 Flink SQL 的实现。 Flink SQL 是面向用户的 API 层,在我们传统的流式计算领域,比如 Storm、Spark Streaming 都会提供一些 Function 或者 Datastream API,用户通过 Java 或 Scala 写业务逻辑,...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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