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這篇文章主要講解了“RPC擁塞控制的方法是什么”，文中的講解內容簡單清晰，易于學習與理解，下面請大家跟著小編的思路慢慢深入，一起來研究和學習“RPC擁塞控制的方法是什么”吧！
我們說RPC發生擁塞現象，它實際上是一種資源請求相互影響的結果，而這個相互影響的最根本原因是我們沒有對它們進行更一步的分離，而是冗余在了一起進行處理。這里首先要改進的是劃分出優先級關系，每個優先級對應一個隊列，比如Q0,Q1，Q3，然后定義一個規則，數字越小的，優先級越高。
隊列優先級劃分好之后，很重要的一個操作就是優先級的確認，在這里我們當然不會人工的設置請求的優先級，一種比較通用的，比較智能是算法是根據請求發生頻率確定優先級，對于用戶而言，要做的是指定這個規則，具體地來說，比如3個隊列，Q1隊列的請求，請求頻率在0~10%之間，Q2則是10~50%，剩余50以上的為Q3隊列，轉變為實際數量的話，就是100個請求內，請求了50次以上的歸為Q2優先級隊列，10次以內的為Q0隊列。重新再來看之前看到的擁塞現象，導致擁塞現象的大部分請求，就會被分到同樣的隊列了，從而在后續的處理中，可以減少對于其它優先級隊列的影響了。
其次在這里，頻率的計數統計還要考慮到時限的問題，因為頻率統計是要針對在一定時間內的，比如A時段的頻率不可能完全與B時段的一樣，也不可能一直被延用。在這里HADOOP-9640提到了一種衰減算法，前面時段內的計數結果通過衰減因子在下一輪的計算中，占比逐步衰減，這種做法比完全清零統計要平滑許多。
其實各個請求被分到各個優先級隊列中后，后面的處理就有很多樣的玩法了。比如說，最簡單的，用輪詢的方式從各個隊列中取出一定的批次請求。在這里，我們提到一種更加靈活的做法，在輪詢的大背景下，再針對各個隊列設置一個理論保障比重。比如3個優先級隊列，Q0,Q1,Q2，配置權重比如9,4,1。意為在一次輪詢處理中，在后面的15個請求內，保證處理掉Q0隊列的9次請求，Q1的4次請求，以及Q2的一次請求。
感謝各位的閱讀，以上就是“RPC擁塞控制的方法是什么”的內容了，經過本文的學習后，相信大家對RPC擁塞控制的方法是什么這一問題有了更深刻的體會，具體使用情況還需要大家實踐驗證。這里是億速云，小編將為大家推送更多相關知識點的文章，歡迎關注！
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