奥运会观众入场管理办法与网络应用四种应对突发访问的方法的对比

应对突发访问的四大策略
本文介绍了应对网站突发访问的四种策略:资源充裕、功能降级、自动扩容和请求队列,并通过2008年北京奥运会观众入场的实际案例进行了解释。这些策略有助于保证系统在面对突发流量时仍能稳定运行。

Travis Reeder在Spikability一文中给出了四种应对突发访问的方法:

1. 资源充裕。预先评估峰值,部署足够多的服务器,保证系统可靠运行在任何环境下。缺点是系统空闲时资源利用率低。
2. 功能降级。禁用部分不太重要的功能,保证基本功能的可用性。
3. 自动扩容。当系统繁忙时自动向系统中添加新的服务器并部署应用。缺点是部署复杂,响应不迅速。另外还有一个缺点,当系统访问量不稳定时,可能导致颠簸,有服务器反复上线下线。
4. 请求队列。在突发请求出现的时候,队列会充满。利用充满队列的时间差,可以启用更多的服务器来处理队列上的请求。这么做的好处是不会浪费资源,峰值出现的时候服务器会满负荷运转。缺点是延迟增加了。

我的一个朋友( @monkey59)曾参加过2008年北京奥运会某个体育馆的志愿者服务工作。她描写了奥运会组织者是在观众入场环节是如何运营和调控的。他们用到的方法跟以上4中策略不谋而合。
1、场馆设置了足够多的入口。即:所有观众都选择在同一时间点进入场馆也不会出现大规模的混乱。对于一般赛事,这意味着“资源充裕”。
2、场馆设置了特别通道:包括残疾人通道、老年人通道等绿色通道,方便某些在入场环节有特别需求的观众能够有专属于自己的入场渠道,不必和其他通道的观众争抢。这与“功能降级”策略刚好相反,是一种“功能升级”。如果我们将保证老弱病残顺利进场理解成核心功能,那么这也是一种“功能降级”的思想。
3、场馆实现轮班制,入口根据情况全部开放或部分开放。事实上所有观众都选择在同一时间点入场的情况是非常少见的。根据好运北京测试赛的数据统计,大部分观众会选择提前一个小时至一个半小时入场。那么也就存在高峰期和非高峰期的区别。高峰期时开放所有入口,每个入口大约有2-3名志愿者负责引导和检票。比赛开始后观众流量会明显减少,这时不必浪费人力资源,选择性的关闭某些入口,并减少志愿者的数量。“动态入口开放”策略,实际上就是一种“自动扩容”策略。
4. 显然,进管必须排队,这在现实场景中是自然满足的。




参考英文:
2.http://highscalability.com/blog/2012/7/12/4-strategies-for-punching-down-traffic-spikes.html

Travis Reeder in Spikability - An Application's Ability to Handle Unknown and/or Inconsistent Load gives four good ways of handling spikey loads:
  1. Have more resources than you'll ever need. Estimate the maximum traffic you'll need and keep that many servers running. Downside is you are paying for capacity you aren't using.
  2. Disable features during high loads. Reduce load by disabling features or substituting in lighter weight features. Downside is users to have access to features.
  3. Auto scaling. Launch new servers in response to load. Downsidesare it's complicated to setup and slow to respond. Random spikes will cause cycling of instances going up and down.
  4. Use message queues. Queues soak up work requests during traffic spikes. More servers can be started to process work from the queue. Resources aren't wasted and features are disabled. Downside is increased latency.
【事件触发一致性】研究多智能体网络如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕多智能体网络中的事件触发一致性问题,研究如何通过分布式事件驱动控制实现有限时间内的共识,并提供了相应的Matlab代码实现方案。文中探讨了事件触发机制在降低通信负担、提升系统效率方面的优势,重点分析了多智能体系统在有限时间收敛的一致性控制策略,涉及系统模型构建、触发条件设计、稳定性收敛性分析等核心技术环节。此外,文档还展示了该技术在航空航天、电力系统、机器人协同、无人机编队等多个前沿领域的潜在应用,体现了其跨学科的研究价值和工程实用性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事自动化、智能系统、多智能体协同控制等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于理解和实现多智能体系统在有限时间内达成一致的分布式控制方法;②为事件触发控制、分布式优化、协同控制等课题提供算法设计仿真验证的技术参考;③支撑科研项目开发、学术论文复现及工程原型系统搭建; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注事件触发条件的设计逻辑系统收敛性证明之间的关系,同时可延伸至其他应用场景进行二次开发性能优化。
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