文章 2024-02-08 来自:开发者社区

GEE时序——利用sentinel-2(哨兵-2)数据进行地表物候学分析(时间序列平滑法估算和非平滑算法代码)

简介 哨兵-2A/B 串联卫星的空间分辨率高、重访时间长,有可能改进对陆地表面物候的检索。不过,生物群落和区域特征在很大程度上限制了陆表物候学算法的设计。在北极地区,这种生物群落特有的特征包括长期积雪、持续云层覆盖和生长季节短暂。在此,我们评估了哨兵-2 获取北极高分辨率 LSP 地图的可行性。我们通过在谷歌地球引擎(GEE)中简单实施阈值法,提取了 2019 年和 2020 年的季节开...

GEE时序——利用sentinel-2(哨兵-2)数据进行地表物候学分析(时间序列平滑法估算和非平滑算法代码)
文章 2022-05-30 来自:开发者社区

Sentinel 和常用流控算法

本文主要讲述常见的几种限流算法:计数器算法、漏桶算法、令牌桶算法。然后结合我对 Sentinel 1.8.0 的理解,给大家分享 Sentinel 在源码中如何使用这些算法进行流控判断。由于本人理解有限,如果有不正确的地方,希望大家能够留言讨论。计数器限流算法我们可以直接通过一个计数器,限制每一秒钟能够接收的请求数。比如说 qps定为 1000,那么实现思路就是从第一个请求进来开始计时,在接下去....

Sentinel 和常用流控算法
问答 2022-05-09 来自:开发者社区

Sentinel 提供了一个轻量高性能的滑动窗口流控算法实现,看代码的时候可以重点关注哪几个类?

Sentinel 提供了一个轻量高性能的滑动窗口流控算法实现,看代码的时候可以重点关注哪几个类?

文章 2022-05-01 来自:开发者社区

Sentinel滑动时间窗限流算法原理及源码解析(下)

对统计数据如何使用流控快速失败以前的加上现在的获取之前统计好的数据

Sentinel滑动时间窗限流算法原理及源码解析(下)
文章 2022-05-01 来自:开发者社区

Sentinel滑动时间窗限流算法原理及源码解析(中)

WindowWrap样本窗口实例 范型T为MetricBucketwindowLengthInMs 样本窗口长度 windowStart 样本窗口的起始时间戳 value 当前样本窗口的统计数据 其类型为MetricBucketMetricBucketMetricEvent数据统计的维度1、首先计算27t位于哪个时间窗:27/10=2 下标是0 落在下标为2的位置 2、计算27t这点的请求统计量....

Sentinel滑动时间窗限流算法原理及源码解析(中)
文章 2022-05-01 来自:开发者社区

Sentinel滑动时间窗限流算法原理及源码解析(上)

Sentinel系列文章Sentinel熔断限流器工作原理Sentinel云原生K8S部署实战Sentinel核心源码解析时间窗限流算法10t到16t 10个请求 16t-20t 50个请求 20t-26t 60个请求 26t到30t 20个请求 16t到26t 有了110个请求 超过了阈值 但这种固定时间窗口算法就不会做限制 不能做到任意时间段内做限流滑动时间窗口分析点1和分析点2对应的2个.....

Sentinel滑动时间窗限流算法原理及源码解析(上)
文章 2022-04-26 来自:开发者社区

Sentinel-Go 源码系列(三)滑动时间窗口算法的工程实现

要说现在工程师最重要的能力,我觉得工程能力要排第一。就算现在大厂面试经常要手撕算法,也是更偏向考查代码工程实现的能力,之前在群里看到这样的图片,就觉得很离谱(大概率是假的~)。算法与工程实现在 Sentinel-Go 中,一个很核心的算法是流控(限流)算法。流控可能每个人都听过,但真要手写一个,还是有些困难。为什么流控算法难写?以我的感觉是算法和工程实现上存在一定差异,虽然算法好理解,但却没法照....

Sentinel-Go 源码系列(三)滑动时间窗口算法的工程实现
文章 2022-04-24 来自:开发者社区

Sentinel 和常见限流算法(下)

漏桶算法漏桶算法(Leaky Bucket)是网络世界中流量整形(Traffic Shaping)或速率限制(Rate Limiting)时经常使用的一种算法,它的主要目的是控制数据注入到网络的速率,平滑网络上的突发流量。漏桶算法提供了一种机制,通过它,突发流量可以被整形以便为网络提供一个稳定的流量, 执行过程如下图所示。实现代码案例:public class LeakyBucket { p...

Sentinel 和常见限流算法(下)
文章 2022-04-24 来自:开发者社区

Sentinel 和常见限流算法(上)

计数器限流算法我们可以直接通过一个计数器,限制每一秒钟能够接收的请求数。比如说 qps定为 1000,那么实现思路就是从第一个请求进来开始计时,在接下去的 1s 内,每来一个请求,就把计数加 1,如果累加的数字达到了 1000,那么后续的请求就会被全部拒绝。等到 1s 结束后,把计数恢复成 0 ,重新开始计数。优点:实现简单缺点:如果1s 内的前半秒,已经通过了 1000 个请求,那后面的半秒只....

Sentinel 和常见限流算法(上)

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