Nacos 2.x 系列【17】健康保护阈值

news2024/11/25 6:44:16

文章目录

    • 1. 概述
    • 2. 案例演示
      • 2.1 设置阈值
      • 2.2 未触发
      • 2.3 触发

1. 概述

Nacos 支持通过配置健康保护阈值(ProtectThreshold)防止因过多实例故障,导致所有流量全部流入剩余实例,继而造成流量压力将剩余实例被压垮形成的雪崩效应。

健康保护阈值定义为⼀个 01之间的浮点数。当域名健康实例数占总服务实例数的比例小于该值时,无论实例是否健康,都会将这个实例返回给客户端。这样做虽然损失了⼀部分流量,但是保证了集群中剩余健康实例能正常工作。

2. 案例演示

2.1 设置阈值

启动 user-demoorder-demo,其中order-demo注册了四个实例:
在这里插入图片描述
需要注意的是,这里设置为了永久实例,因为临时实例状态不健康后,会在服务列表中被删除,无法演示出保护效果:

在这里插入图片描述
在服务详情中,点击编辑服务,可以设置阈值,0.5 表示如果健康实例占比总数低于一半时,会触发健康保护阈值:

在这里插入图片描述

2.2 未触发

关闭 8080 端口的服务,此时健康状态为 false

在这里插入图片描述
此时健康实例数为 3 ,占比为 3/40.75 ,大于阈值0.5 ,多次调用 order-demo 时,都会返回健康实例,没有发现异常:

在这里插入图片描述

2.3 触发

关闭三个服务时,此时健康实例数为 1 ,占比为 1/40.25 ,低于阈值0.5 ,此时会触发健康保护机制,可以在服务列表中看到健康实例数、是否触发保护阈值:
在这里插入图片描述
当触发了健康保护后,Nacos会将不健康的实例也返回给客户端,而客户端并不会关心实例是否健康,当调用到不健康实例时,会抛出异常,虽然会造成一部分用户体验不佳,但是可以防止雪崩效应。

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1846047.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

神经网络模型的量化简介(工程版)

1.量化简介 模型量化(Model Quantization)是深度学习中一种优化技术,旨在减少模型的计算和存储需求,同时尽量保持模型的性能。具体来说,模型量化通过将模型的权重和激活值从高精度(通常是32位浮点数&#…

昇思25天学习打卡营第3天 | 数据集

内容介绍:数据是深度学习的基础,高质量的数据输入将在整个深度神经网络中起到积极作用。MindSpore提供基于Pipeline的数据引擎,通过数据集(Dataset)实现高效的数据预处理。其中Dataset是Pipeline的起始,用于…

一些使用注意(XPTable控件使用说明十)

当XPTABLE放到线程中,列数据很多,不出现滚动条的解决代码: /// 这里神奇的代码,解决线程中XPTABLE 不出滚动条问题 , 执行UI相关的操作this.Invoke(new Action(() >{ // 列头,一行空的,这里列头设置…

AI全栈之logo生成:执文,描摹,妙哉~

前言 前几日体验了国产的AI-Agents产品coze 它是一种能够自主执行任务、与环境进行交互并根据所获取的信息做出决策和采取行动的软件程序 并且可以自己去创建属于自己的AIBot,还是很有意思的,大家可以去体验体验 在体验过程中,我发现在创…

echarts+vue2实战(一)

目录 一、项目准备 二、(横向分页)柱状图 2.1、动态刷新 2.2、UI调整 2.3、分辨率适配 三、(竖向平移)柱状图 3.1、平移动画 3.2、不同数值显示不同颜色 四、(下拉切换)折线图 4.1、切换图表和分辨率适配 4.2、UI调整 五、(三级分类)饼图 5.1、数据切换 六、圆环…

基于卷积神经网络的目标检测

卷积神经网络基础知识 1.什么是filter 通常一个6x6的灰度图像,构造一个3*3的矩阵,在卷积神经网络中称之为filter,对6x6的图像进行卷积运算。 2.什么是padding 假设输出图像大小为nn与过滤器大小为ff,输出图像大小则为(n−f1)∗(…

qt经典界面框架

目的 其实就是一个简单的界面显示,是很常用的形式。 说起来简单也是简单,但当初,刚开始做时,感觉非常的复杂,不知如何下手。 现在感觉简单多了。 这个框架利用了QT的现成的MainWindow与QDockWidget,这样就…

Android SurfaceFlinger——SF与HWC交互流程(六)

在上一篇 HWC2On1Adapter 初始化完成后,调用 initWithDevice() 实例化 HwcHal 对象,然后创建高级接口(IComposer),使得调用者能够通过这个接口与硬件进行交互。这里我们就来看一下 HwcHal 和 IComposer 的初始化流程。…

超级ai 必须有个,超级大的词表,必须是个向量库 faiss is all you need

说明优点图像表示流程代码实现如下全部代码 说明 使用极其庞大的词表在模型压缩和图像token化方面带来了显著优势。由于词表巨大,我们不得不利用向量数据库对词表进行搜索,以找到最匹配的token。预测出的token会再次通过嵌入矩阵(em&#xf…

短剧片源授权,类目丰富优惠多,抢先一步更新你的短剧系统片库!

前言 如今的短剧作为一种新兴的视听艺术形式,正以其独特的魅力迅速占领市场高地。为了满足广大短剧爱好者和从业者的需求,我们提供短剧片源授权服务,凭借剧场独家提供的丰富片源,助力您轻松更新短剧系统片库,抢占市场…

不见五陵高管墓,无花无酒锄做田

不见五陵高管墓,无花无酒锄做田 Golang 通用代码生成器仙童 2.4.0 电音仙女尝鲜版七已发布,此版本测试修复了 PostgreSQL 数据库自动反射功能。此版本更新修复了前端代码生成器,并修复了前端多对多界面的缺陷。PostgreSQL 的数据库反射功能刚…

安装TensorFlow报错问题ERROR: Failed building wheel for h5py解决

安装TensorFlow报错问题: 安装命令: pip install tensorflow2.12.0 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Building wheel for h5py (PEP 517) ... error ERROR: Command errored out with exit status 1: command: /usr/bin/python3 /tmp/tmpz0y9yg…

代码生成器技术乱弹五十三,人工智能和通用代码生成器的共同点:Token

代码生成器技术乱弹五十三,人工智能和通用代码生成器的共同点:Token 现在,随着人工智能的快速发展,特别是生成式人工智能的爆火,大家逐渐熟悉了一个概念,Token。我称之为字牌。在生成式人工智能的语境下&a…

【每日刷题】Day72

【每日刷题】Day72 🥕个人主页:开敲🍉 🔥所属专栏:每日刷题🍍 🌼文章目录🌼 1. 1287. 有序数组中出现次数超过25%的元素 - 力扣(LeetCode) 2. 993. 二叉树的…

视创云展为企业虚拟展厅搭建,提供哪些功能?

在当下数字化浪潮中,如何为用户创造更富生动性和真实感的展示体验,已成为企业营销策略的核心。借助视创云展的线上虚拟3D企业展厅搭建服务,利用3D空间漫游和VR技术的融合,可以为用户呈现出一个既真实又充满想象力的全景图或三维模…

中央空调水系统安装

冷热水管: 空调冷热水管道的材质应由业主或使用方明确: 1、普通焊接钢管; 2、无缝钢管; 3、镀锌钢管; 4、PP-R管; 5、紫铜管; 6、水管内外表面应光洁、无疵孔、裂缝、结疤、层裂或气泡。…

Python12 列表推导式

1.什么是列表推导式 Python的列表推导式(list comprehension)是一种简洁的构建列表(list)的方法,它可以从一个现有的列表中根据某种指定的规则快速创建一个新列表。这种方法不仅代码更加简洁,执行效率也很…

【总线】AXI4第四课时:信号描述

大家好,欢迎来到今天的总线学习时间!如果你对电子设计、特别是FPGA和SoC设计感兴趣,那你绝对不能错过我们今天的主角——AXI4总线。作为ARM公司AMBA总线家族中的佼佼者,AXI4以其高性能和高度可扩展性,成为了现代电子系统中不可或缺的通信桥梁…

05 Pytorch 数据读取 + 二分类模型

05 Pytorch 数据读取 二分类模型05 Pytorch 数据读取 二分类模型05 Pytorch 数据读取 二分类模型 01 数据读取 DataLoader(set作为参数) 02 Dataset 从哪读,怎么读? 功能:数据从哪里读取? 如何读取…

BEV端到端视觉论文合集|从不同的视角解析BEV感知技术

随着自动驾驶技术的不断发展,基于摄像头的感知系统已成为关键,而Bird’s Eye View (BEV)大模型在其中发挥着重要作用。BEV大模型是一种将摄像头捕捉到的2D图像转换为自上而下视角的3D感知的技术,使得车辆能够更好地理解周围环境。 BEV大模型…