K60 Pro官方停產 第三方瞬間漲價
雖然沒有官方宣布，但Redmi的一些高管也已經透露了，Redmi K60 Pro已經停產且不會補貨，這一切都是為了即將到來的K60 Ultra鋪路，屬于廠家的正常操作。但有意思的是該機在停產之后
限流想必大家都不陌生，它是一種控制資源訪問速率的策略，用于保護系統免受過載和崩潰的風險。限流可以控制某個服務、接口或系統在一段時間內能夠處理的請求或數據量，以防止系統資源耗盡、性能下降或服務不可用。
常見的限流策略有以下幾種：
通過合理的限流策略，可以保護系統免受惡意攻擊、突發流量和資源濫用的影響，確保系統穩定和可靠運行。在實際應用中，限流常用于接口防刷、防止 DDoS 攻擊、保護關鍵服務等場景。
在 Java 中，限流的實現方式有很多種，例如以下這些：
所謂的自適應限流是結合應用的 Load、CPU 使用率、總體平均 RT、入口 QPS 和并發線程數等幾個維度的監控指標，通過自適應的流控策略，讓系統的入口流量和系統的負載達到一個平衡，讓系統盡可能跑在最大吞吐量的同時保證系統整體的穩定性。
類似的實現思路還有很多，如，自適應自旋鎖、還有 K8S 中根據負載進行動態擴容等。
以 Sentinel 中的自適應限流來說，它的實現思路是用負載（load1）作為啟動控制流量的值，而允許通過的流量由處理請求的能力，即請求的響應時間以及當前系統正在處理的請求速率來決定。
為什么要這樣設計？
長期以來，系統自適應保護的思路是根據硬指標，即系統的負載 (load1) 來做系統過載保護。當系統負載高于某個閾值，就禁止或者減少流量的進入；當 load 開始好轉，則恢復流量的進入。這個思路給我們帶來了不可避免的兩個問題：
TCP BBR 的思想給了我們一個很大的啟發。我們應該根據系統能夠處理的請求，和允許進來的請求，來做平衡，而不是根據一個間接的指標（系統 load）來做限流。最終我們追求的目標是 在系統不被拖垮的情況下，提高系統的吞吐率，而不是 load 一定要到低于某個閾值。如果我們還是按照固有的思維，超過特定的 load 就禁止流量進入，系統 load 恢復就放開流量，這樣做的結果是無論我們怎么調參數，調比例，都是按照果來調節因，都無法取得良好的效果。 所以，Sentinel 在系統自適應限流的做法是，用 load1 作為啟動控制流量的值，而允許通過的流量由處理請求的能力，即請求的響應時間以及當前系統正在處理的請求速率來決定。
Sentinel 是從單臺機器的總體 Load、RT、入口 QPS 和線程數四個維度監控應用數據，讓系統盡可能跑在最大吞吐量的同時保證系統整體的穩定性。
系統保護規則是應用整體維度的，而不是資源維度的，并且僅對入口流量生效。入口流量指的是進入應用的流量（EntryType.IN），比如 Web 服務或 Dubbo 服務端接收的請求，都屬于入口流量。
注意：系統規則只對入口流量起作用（調用類型為 EntryType.IN），對出口流量無效。可通過 SphU.entry(res, entryType) 指定調用類型，如果不指定，默認是 EntryType.OUT。
Sentinel 支持以下的閾值規則：
在 Sentinel 中，可以通過系統規則 -> 新增系統規則，設置閾值以實現自適應限流功能，如下圖所示：
先用經典圖來鎮樓:
我們把系統處理請求的過程想象為一個水管，到來的請求是往這個水管灌水，當系統處理順暢的時候，請求不需要排隊，直接從水管中穿過，這個請求的RT是最短的；反之，當請求堆積的時候，那么處理請求的時間則會變為：排隊時間 + 最短處理時間。
推論一：如果我們能夠保證水管里的水量，能夠讓水順暢的流動，則不會增加排隊的請求；也就是說，這個時候的系統負載不會進一步惡化。
我們用 T 來表示(水管內部的水量)，用 RT 來表示請求的處理時間，用P來表示進來的請求數，那么一個請求從進入水管道到從水管出來，這個水管會存在 P * RT 個請求。換一句話來說，當 T ≈ QPS * Avg(RT) 的時候，我們可以認為系統的處理能力和允許進入的請求個數達到了平衡，系統的負載不會進一步惡化。
接下來的問題是，水管的水位是可以達到了一個平衡點，但是這個平衡點只能保證水管的水位不再繼續增高，但是還面臨一個問題，就是在達到平衡點之前，這個水管里已經堆積了多少水。如果之前水管的水已經在一個量級了，那么這個時候系統允許通過的水量可能只能緩慢通過，RT 會大，之前堆積在水管里的水會滯留；反之，如果之前的水管水位偏低，那么又會浪費了系統的處理能力。
推論二：當保持入口的流量使水管出來的流量達到最大值的時候，可以最大利用水管的處理能力。
然而，和 TCP BBR 的不一樣的地方在于，還需要用一個系統負載的值（load1）來激發這套機制啟動。
注：這種系統自適應算法對于低 load 的請求，它的效果是一個“兜底”的角色。對于不是應用本身造成的 load 高的情況（如其它進程導致的不穩定的情況），效果不明顯。
以 Sentinel 官方提供的自適應限流代碼為例，我們可以再來了解一下它的具體使用：
/* * Copyright 1999-2018 Alibaba Group Holding Ltd. * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * you may not use this file except in compliance with the License. * You may obtain a copy of the License at * * http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 * * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. * See the License for the specific language governing permissions and * limitations under the License. */package com.alibaba.csp.sentinel.demo.system;import java.util.ArrayList;import java.util.Collections;import java.util.List;import java.util.concurrent.TimeUnit;import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;import com.alibaba.csp.sentinel.util.TimeUtil;import com.alibaba.csp.sentinel.Entry;import com.alibaba.csp.sentinel.EntryType;import com.alibaba.csp.sentinel.SphU;import com.alibaba.csp.sentinel.slots.block.BlockException;import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRule;import com.alibaba.csp.sentinel.slots.system.SystemRuleManager;/** * @author jialiang.linjl */public class SystemGuardDemo { private static AtomicInteger pass = new AtomicInteger(); private static AtomicInteger block = new AtomicInteger(); private static AtomicInteger total = new AtomicInteger(); private static volatile boolean stop = false; private static final int threadCount = 100; private static int seconds = 60 + 40; public static void main(String[] args) throws Exception { tick(); initSystemRule(); for (int i = 0; i < threadCount; i++) { Thread entryThread = new Thread(new Runnable() { @Override public void run() { while (true) { Entry entry = null; try { entry = SphU.entry("methodA", EntryType.IN); pass.incrementAndGet(); try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20); } catch (InterruptedException e) { // ignore } } catch (BlockException e1) { block.incrementAndGet(); try { TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(20); } catch (InterruptedException e) { // ignore } } catch (Exception e2) { // biz exception } finally { total.incrementAndGet(); if (entry != null) { entry.exit(); } } } } }); entryThread.setName("working-thread"); entryThread.start(); } } private static void initSystemRule() { SystemRule rule = new SystemRule(); // max load is 3 rule.setHighestSystemLoad(3.0); // max cpu usage is 60% rule.setHighestCpuUsage(0.6); // max avg rt of all request is 10 ms rule.setAvgRt(10); // max total qps is 20 rule.setQps(20); // max parallel working thread is 10 rule.setMaxThread(10); SystemRuleManager.loadRules(Collections.singletonList(rule)); } private static void tick() { Thread timer = new Thread(new TimerTask()); timer.setName("sentinel-timer-task"); timer.start(); } static class TimerTask implements Runnable { @Override public void run() { System.out.println("begin to statistic!!!"); long oldTotal = 0; long oldPass = 0; long oldBlock = 0; while (!stop) { try { TimeUnit.SECONDS.sleep(1); } catch (InterruptedException e) { } long globalTotal = total.get(); long oneSecondTotal = globalTotal - oldTotal; oldTotal = globalTotal; long globalPass = pass.get(); long oneSecondPass = globalPass - oldPass; oldPass = globalPass; long globalBlock = block.get(); long oneSecondBlock = globalBlock - oldBlock; oldBlock = globalBlock; System.out.println(seconds + ", " + TimeUtil.currentTimeMillis() + ", total:" + oneSecondTotal + ", pass:" + oneSecondPass + ", block:" + oneSecondBlock); if (seconds-- <= 0) { stop = true; } } System.exit(0); } }}本文鏈接：http://m.www897cc.com/showinfo-26-90038-0.html阿里面試：說說自適應限流？
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