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高并发场景下常见的限流算法及方案介绍

作者:京东科技 康志兴 应用场景 现代互联网很多业务场景,比如秒杀、下单、查询商品详情,最大特点就是高并发,而往往我们的系统不能承受这么大的流量,继而产生了很多的应对措施:CDN、消息队列、多级缓存、异地多活。 但是无论如何优化,终究由硬件的物理特性决定了我们系统性能的上限,如果强行接收所有请求,往往造成雪崩。 这时候限流熔断就发挥作用了,限制请求数,快速失败,保证系统满负载又不超限。 极致的优化,就是将硬件使用率提高到100%,但永远不会超过100% 常用限流算法 1. 计数器 直接计数,简单暴力,举个例子: 比如限流设定为1小时内10次,那么每次收到请求就计数加一,并判断这一小时内计数是否大于上限10,没超过上限就返回成功,否则返回失败。 这个算法的缺点就是在时间临界点会有较大瞬间流量。 继续上面的例子,理想状态下,请求匀速进入,系统匀速处理请求: 但实际情况中,请求往往不是匀速进入,假设第n小时59分59秒的时候突然进入10个请求,全部请求成功,到达下一个时间区间时刷新计数。那么第n+1小时刚开始又打进10个请求,等于瞬间进入20个请求,肯定不符合“1小时10次”的规则,这种现象...

把 ChatGPT 加入 Flutter 开发,会有怎样的体验?

前言 ChatGPT 最近一直都处于技术圈的讨论焦点。它除了可作为普通用户的日常 AI 助手,还可以帮助开发者加速开发进度。声网社区的一位开发者"小猿"就基于 ChatGPT 做了一场实验。仅 40 分钟就实现了一个互动直播 Demo。他是怎么做的呢?他将整个过程记录了下来。 (文章转载自开发者的个人博客,以下为正文) “遇事不决,AI 力学” ~ ChatGPT 可以说是 2023 开年最热门的话题, 它不仅在极短时间内风靡了整个技术圈,更是病毒式地席卷了圈外的各个行业,并对各大企业都起到了实质性影响: 谷歌紧急推出 “Bard” 对抗 ChatGPT 微软发布新 Bing 集成 ChatGPT 复旦发布首个类 ChatGPT 模型 MOSS 国内阿里、百度、昆仑万维、网易、京东都开始新一轮 AI 军备 那 ChatGPT 究竟有什么魔力能让“群雄折腰”?这和 ChatGPT 的实现有很大关系: 与以往的统计模型不行,ChatGPT 不是那种「一切都从语料统计里学习」的 AI,相反 ChatGPT 具备有临场学习的能力,业内称之为 in-context learning ,这也是为什...

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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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