Gubernator:分布式高性能速率限制服务

Gubernator:分布式高性能速率限制服务

gubernator High Performance Rate Limiting MicroService and Library - Developed at Mailgun gubernator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gub/gubernator

项目介绍

Gubernator 是一个分布式、高性能、云原生且无状态的速率限制服务。它旨在为各种规模的应用程序提供灵活的速率控制机制,无论是简单的微服务架构还是复杂的大规模分布式系统。Gubernator 的设计允许它均匀地在整个集群中分配速率限制请求,从而通过简单地添加更多节点来扩展系统。

项目技术分析

Gubernator 采用了无状态的设计哲学,不依赖外部缓存如 memcached 或 redis,这使得它在 Kubernetes 或 Nomad 等编排系统中动态扩展或缩减集群变得异常简单。每个请求都携带了速率限制配置,因此无需在磁盘上同步任何配置或缓存数据。

Gubernator 提供了两种 API 访问方式:GRPC 和 HTTP。它既可以作为需要速率限制的服务的 sidecar 运行,也可以作为独立服务运行。此外,它还可以作为库使用,以实现域特定的速率限制服务。

项目技术应用场景

Gubernator 适用于以下几种场景:

  1. 微服务架构:在微服务架构中,不同的服务可能需要不同的速率限制策略,Gubernator 可以轻松适应这种需求。
  2. API 网关:API 网关可以使用 Gubernator 来保护其后端服务,防止过载。
  3. 资源配额:对于需要限制资源使用(如邮件发送)的应用程序,Gubernator 可以有效地控制配额。
  4. 安全防护:Gubernator 可以用于防止 DDoS 攻击,通过限制单个 IP 地址的请求频率。

项目特点

无状态配置

Gubernator 的无状态配置意味着它不需要磁盘空间来存储任何数据。每个请求都包含速率限制配置,这使得每个配置只占用很少的数据(仅 4 个 64 位整数)。

高性能

Gubernator 在生产环境中表现出色,单个节点可以处理超过每秒 2000 个请求,大多数批量响应在 1 毫秒以下返回。对等请求通常在 30 微秒内响应。

多种速率限制算法

Gubernator 支持两种速率限制算法:令牌桶和漏桶。令牌桶算法适合于突发性限制,而漏桶算法适用于计量。

Gregorian 行为

Gubernator 提供了一种称为 DURATION_IS_GREGORIAN 的行为,允许用户根据公历时间间隔重置速率限制。这对于实施每日或每月资源限制非常有用。

Reset Remaining 行为

通过添加 Behavior_RESET_REMAINING 行为,用户可以在每次请求时重置速率限制,如同创建新的速率限制。

Drain Over Limit 行为

Behavior_DRAIN_OVER_LIMIT 行为允许用户在超过限制时排空剩余计数器,这对于确保超过限制的状态持续到速率限制重置非常有用。

作为库使用

Gubernator 也可以作为库使用,允许用户在其服务中实现自定义的速率限制逻辑,同时利用 Gubernator 的集群能力和缓存机制。

总结

Gubernator 是一个强大且灵活的速率限制服务,适用于各种规模和类型的应用程序。其无状态的设计和多种速率限制算法使得它在现代云原生架构中成为一个不可或缺的工具。无论是保护你的服务免受过度请求的影响,还是实施复杂的资源配额策略,Gubernator 都能为你提供所需的工具和性能。通过简单的 Docker Compose 文件启动,你可以快速集成 Gubernator 并开始保护你的服务。

gubernator High Performance Rate Limiting MicroService and Library - Developed at Mailgun gubernator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/gub/gubernator

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/a1799e63815c 《妙趣横生的算法(C语言实现)》是一本适合不同层次读者的书籍。对于算法初学者来说,它是入门教程;对于学过C语言程序设计的人,是进一步提升的读物;对于有经验的程序设计人员,可作为巩固和提高编程水平、查阅算法实现和数据结构知识的参考;对准备参加相关面试的读者,也能提供帮助。其最大特色是实例丰富、题材新颖有趣、实用性强,将理论融入实践,旨在帮助读者理解算法,提升C语言编程能力,培养编程兴趣,巩固C语言知识。 全书分两部分共10章。第一部分为基础篇,第1章介绍数据结构基础,包括顺序表、链表、栈、队列、树结构、图结构等的定义、操作及实例分析。第2章讲解常用的查找与排序方法,如顺序查找、折半查找、直接插入排序、选择排序等。第3章阐述常用的算法思想,如穷举法、递归与分治、贪心算法、回溯法、数值概率算法等。 第二部分为编程实例解析。第4章是编程基本功,涉及字符类型统计、ASCII码计算、嵌套if-else语句、switch语句译码器、闰年判断、指针变量作参数、矩阵运算、位运算、文件读写、程序运行时间记录、进制转化、特殊图案打印等内容。第5章和第6章为数学趣题,包括舍罕王的失算、最大公约数与最小公倍数、歌德巴赫猜想、三色球问题、百钱买百鸡问题、回文数字判断、填数字游戏求解、新郎和新娘、爱因斯坦的阶梯问题、水仙花数寻找、猴子吃桃问题、兔子产仔问题、质因数分解等。第7章是数据结构趣题,如顺序表就地逆置、动态数列排序、链表归并、约瑟夫环、进制转换器、回文字符串判定、括号匹配等。第8章为数值计算问题,包括递推化梯形法求定积分、低阶定积分求解、迭代法开平方、牛顿法解方程、欧拉方法求解微分方程等。第9章是综合题,如破碎的砝码、24点问题、马踏棋盘、0-1背包问题、八皇后问题求解、文件加密解密系统等。第10章为算法设
内容概要:本文详细探讨了双馈感应发电机(DFIG)风电场的电压协调控制方法,旨在解决DFIG并网导致的电压不稳定问题。文章提出了两种主要的协调控制方案:一是DFIG与静止无功发生器(SVG)的协调控制,优化有功/无功控制模式,优先利用DFIG自身的调节能力,辅以SVG调节;二是DFIG与动态电压恢复器(DVR)的双Q-P协调控制,优化能量交互。通过仿真验证,所提方法能够在0.072秒内恢复99%的额定电压,在故障期间维持电压不低于标称值的85%,抑制12.1%的定子电流突增,并降低DVR容量需求16%,从而有效提升风电场的电压稳定性和运行效率。此外,文章还深入分析了DFIG的基础建模、控制策略实现以及故障仿真结果,并对未来的研究方向提出了建议。 适合人群:电气工程专业研究人员、风电场运维工程师、电力系统稳定性分析师。 使用场景及目标:①理解DFIG风电场电压协调控制的基本原理;②掌握DFIG与SVG、DVR的具体协调控制策略及其实施方法;③评估不同控制方案对风电场电压稳定性和运行效率的影响。 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析和数学模型,还附带了完整的Python代码实现,便于读者进行实验验证和进一步研究。建议读者在学习过程中结合实际案例,通过编程实践加深对控制策略的理解,并关注最新的研究进展和技术应用。
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