qos

写在前面 前段时间弄IoT相关的东西，系统学习了一下 MQTT 协议，在此分享出来。 本文先是对 MQTT 协议做了简单的介绍；接着是对 MQTT协议的内容做了较为全面的解读；最后使用 Python 语言去实现一个简单的 MQTT 客户端和服务器。 简介 MQTT 全称是 Message Queue Telemetry Transport，翻译成中文意思是“遥测传输协议”。它最先是由IBM提出，是一种基于 TCP 协议，具有简单、轻量等优点，特别适合于受限环境（带宽低、网络延迟高、网络通信不稳定）的消息分发。MQTT 协议有 3.x, 5.x 等多个版本，目前最常用的版本是 v3.1.1 ，本文也是对此版本的协议进行的解读。MQTT 协议已纳入ISO标准 (ISO/IEC PRF 20922)，现今主流的 IoT 平台都支持该协议。 PS: 更详细的信息可参考 Wikipedia 和 MQTT 官网 快速开始 MQTT 是一种 发布-订阅 协议，这意味着： 客户端（Client） 可以向 服务端（Broker） 订阅（Subscribe） 自己感兴趣的 主题（Topic） ； 客户端还可以向服务端 发布（Publish） 关于某个主题的信息（主题不需要提前创建，发布消息时指定即可）； 服务端在收到客户端发布的消息后，会将该消息转发给订阅了该主题的其他客户端。

一、概述 RTT环路延时在webrtc上是一个比较重要的参数：NACK、FEC保护机制的选取、NACK缓存时间的配置、FEC冗余参数的配置都使用了该参数。 二、RTT在保护机制的选取应用 1、RTT延时在NACK和FEC保护机制选取上的影响 参见：VCMNackFecMethod::ProtectionFactor 2、RTT延时在FEC最大保护帧数上的影响 参见：VCMNackFecMethod::ComputeMaxFramesFec 三、RTT在NACK缓存时间配置上的应用 参见NackModule::GetNackBatch函数实现： 来源： CSDN 作者： CrystalShaw 链接： https://blog.csdn.net/CrystalShaw/article/details/103242675

网络设备QoS限速 通过命令限： qos car inbound/outbound any cir 10000 qos lr outbound any cir 10000 ---------只能outbound 1、QoS（Quality of Service，服务质量） -------------------------------qos下一级 [TJBTN-SR6608X-OutLineRouter-Route-Aggregation400]qos ? apply Apply specific QoS policy car Configure Committed Access Rate (CAR) cq Apply a custom queue list to an interface fifo Configure First In First Out (FIFO) queuing flow-interval Specify the traffic rate statistics collecting interval gts Configure Generic Traffic Shaping (GTS) lr Configure Line Rate (LR) pq Apply a priority queue list to an interface reserved

<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <configuration> <springProperty scope="context" name="common.logDir" source="common.logDir"/> <!-- 彩色日志 --> <!-- 彩色日志依赖的渲染类 --> <conversionRule conversionWord="clr" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ColorConverter" /> <conversionRule conversionWord="wex" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.WhitespaceThrowableProxyConverter" /> <conversionRule conversionWord="wEx" converterClass="org.springframework.boot.logging.logback.ExtendedWhitespaceThrowableProxyConverter" /> <!-- 彩色日志格式 --> <property name="CONSOLE_LOG

XX涉及的QOS限速主要有两种： 第一种是针对一个端口下双向IP互访； 第二种是针对多个端口下双向IP互访；（聚合car） 聚合car： 是指能够对多个业务使用同一个car进行流量监控，即如果多个端口应用同一个聚合CAR，则这多个端口的流量之和必须在此聚合CAR设定的流量监管范围之内。 总部与分部之间为20M专线。现要求：分支10.2.2.0/24和总部10.4.4.0/24为重要业务，要保障带宽10M；10.1.1.0/24和10.3.3.0/24互访限制5M 分支MSR: 流定义： acl advanced 3000 rule 0 permit ip source 10.1.1.0 0.0.0.255 destination 10.3.3.0 0.0.0.255 acl advanced 3001 rule 0 permit ip source 10.2.2.0 0.0.0.255 destination 10.4.4.0 0.0.0.255 traffic classifier 10M operator and if-match acl 3001 traffic classifier 5M operator and if-match acl 3000 流行为： traffic behavior 10M queue ef bandwidth 1024 traffic

原文链接： Kubernetes Pod 驱逐详解 在 Kubernetes 中，Pod 使用的资源最重要的是 CPU、内存和磁盘 IO，这些资源可以被分为可压缩资源（CPU）和不可压缩资源（内存，磁盘 IO）。可压缩资源不可能导致 Pod 被驱逐，因为当 Pod 的 CPU 使用量很多时，系统可以通过重新分配权重来限制 Pod 的 CPU 使用。而对于不可压缩资源来说，如果资源不足，也就无法继续申请资源（内存用完就是用完了），此时 Kubernetes 会从该节点上驱逐一定数量的 Pod，以保证该节点上有充足的资源。 当不可压缩资源不足时，Kubernetes 是通过 kubelet 来驱逐 Pod 的。kubelet 也不是随机驱逐的，它有自己的一套驱逐机制，每个计算节点的 kubelet 都会通过抓取 cAdvisor 的指标来监控节点的资源使用量，下面我们来具体分析每种情况。 1. 存储资源不足 下面是 kubelet 默认的关于节点存储的驱逐触发条件： nodefs.available<10%（容器 volume 使用的文件系统的可用空间，包括文件系统剩余大小和 inode 数量） imagefs.available<15%（容器镜像使用的文件系统的可用空间，包括文件系统剩余大小和 inode 数量） 当 imagefs 使用量达到阈值时，kubelet

　　物联网是新一代信息技术的重要组成部分，也是“信息化”时代的重要发展阶段。其英文名称是：“Internet of things（IoT）”。顾名思义，物联网就是物物相连的互联网。这有两层意思：其一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；其二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信，也就是物物相息。物联网通过智能感知、识别技术与普适计算等通信感知技术，广泛应用于网络的融合中，也因此被称为继计算机、互联网之后世界信息产业发展的第三次浪潮。 　　而在物联网的应用上，对于信息传输，MQTT是一种再合适不过的协议工具了。 一、MQTT简介 　　MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，消息队列遥测传输协议），是一种基于发布/订阅（publish/subscribe）模式的轻量级协议，该协议构建于TCP/IP协议之上，MQTT最大优点在于，可以以极少的代码和有限的带宽，为连接远程设备提供实时可靠的消息服务。作为一种低开销、低带宽占用的即时通讯协议，使其在物联网、小型设备、移动应用等方面有较广泛的应用。 　　MQTT是一个基于客户端-服务器的消息发布/订阅传输协议。MQTT协议是轻量、简单、开放和易于实现的，这些特点使它适用范围非常广泛。在很多情况下，包括受限的环境中，如：机器与机器（M2M

一般的时间滚动log配置是 <appender name="logAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"> <file>${LOG_PATH}/log.log</file> <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"> <fileNamePattern>${LOG_PATH}/log_%d{yyyy-MM-dd}.log</fileNamePattern> </rollingPolicy> <encoder> <charset>UTF-8</charset> <pattern>%msg%n</pattern> </encoder></appender> 如果要实时生成带时间标记的log文件，而不是第二天才能生成，那么只要去掉<file>标签 就可以了 <appender name="logAppender" class="ch.qos.logback.core.rolling.RollingFileAppender"> <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy">

实验流程 Dashboard操作 卷类型和QOS管理 使用admin用户登陆Dashboard界面，导航栏选择“管理员-卷-卷类型”，点击“创建卷类型” 输入类型名称“VolumeType_web",勾选”公有“，进行创建 单击”创建 QOS 规格“ 输入Qos规格名称"QoS_web",”消费者（啥翻译？）“选择”后端“，进行创建 返回卷类型列表，查看已经创建的卷类型，在操作列表中选择”管理QoS规格关联 然后在对话框中，“要关联的Qos规格”中，选择已经创建的QoS_web,然后进行关联 确认卷规格已经关联 卷管理 创建卷 导航栏中，选择“项目-卷-卷”，进入列表，然后单击创建卷 按照如下信息填写 卷名称：Volume_web_01 卷来源：Image 使用镜像作为源：选择镜像“Img_web" 类型：选择卷类型”VolumeType_web" 大小：选择1GB 可用分区：nova 其他保持默认 创建完成后，查看卷的状态 挂载卷 在“项目-卷-卷”中，操作列表选择“管理连接” 然后选择连接到实例，选择Instance_web01，然后点击连接卷 返回卷列表，确认卷的状态和挂载情况 上传卷到镜像 在导航栏中选择“项目-卷-卷”，进入卷列表，然后选择“上传镜像” 输入镜像名称“Volume_Img_web"，磁盘格式选择"QCOW2-QEMU Emulator"，单击上传 然后在