流量控制

深入解析 Spring Cloud Sentinel：分布式系统流量控制与熔断降级的全面指南Spring Cloud Sentinel 是阿里巴巴开源的一款强大的分布式系统流量防卫组件，专为微服务架构设计，提供流量控制、熔断降级和系统负载保护等功能。本文将详细解析 Sentinel 的功能、核心组件以及如何在 Spring Cloud 项目中整合和使用 Sentinel。

【运输层】TCP 的流量控制和拥塞控制目录1、流量控制2、TCP 的拥塞控制（1）拥塞控制的原理（2）拥塞控制的具体方法一般说来，我们总是希望数据传输得更快一些。但如果发送方把数据发送得过快，接收方就可能来不及接收，这就会造成数据的丢失。所谓流量控制(flow control)就是让发送方的发送速率不要太快，要让接收方来得及接收。

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TCP/IP超全笔记 - TCP篇TCP（Transmission Control Protocol，传输控制协议）是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。

流量控制与熔断利器：Sentinel介绍这是《百图解码支付系统设计与实现》专栏系列文章中的第（19）篇，也是流量控制系列的第（6）篇。点击上方关注，深入了解支付系统的方方面面。

分布式环境下流控技术汇总本篇主要是对分布式环境流控技术、原理、使用场景做个简要的汇总，包括：固定时间窗口算法，滑动时间窗口算法，漏桶算法，令牌桶算法，分布式消息中间件，流控与熔断利器Sentinel。

削峰填谷与应用间解耦：分布式消息中间件在分布式环境下并发流量控制的应用这是《百图解码支付系统设计与实现》专栏系列文章中的第（18）篇，也是流量控制系列的第（4）篇。点击上方关注，深入了解支付系统的方方面面。

精确掌控并发：分布式环境下并发流量控制的设计与实现（二）参考：精确掌控并发：分布式环境下并发流量控制的设计与实现（一）-CSDN博客滑动窗口算法是一种更为灵活的流量控制方案，它比固定窗口算法能更平滑地处理突发流量。在滑动窗口中，时间窗口是重叠的，这意味着流量的计算是基于过去的一段连续时间内发生的事件。

计算机网络期末复习-Part31、rdt1.0，rdt2.0，rdt3.0的底层信道模型RDT 1.0: 完全可靠的底层信道，没有比特差错，也没有分组丢失。 RDT 2.0: 具有比特差错的底层信道，有比特差错，但没有分组丢失。 RDT 3.0: 具有差错和丢包的底层信道，有比特差错，又有分组丢失。

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流量控制详解流量控制是指对系统中的数据流、请求或信息流量进行管理和调节的过程。微服务系统中的流量控制是确保整个系统能够在可接受的负载范围内运行，并保证各个微服务之间的协调工作。在计算机网络和系统设计中，流量控制对系统性能、可靠性和安全性具有重要意义。

Ingress IN KubernetesIngress的设计旨在提供一种统一的方式来管理和暴露集群中的服务，以及灵活地配置和调整服务的访问规则。通过与底层的网络实现解耦，Ingress使得服务的部署和调度更加灵活，同时通过SSL/TLS加密和负载均衡等功能，保证了服务的安全和可用性。