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Concurrent computing

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「Concurrent computing：該職位主要負責設計與實施並行計算系統，提升資料處理效率與系統效能。需與跨部門團隊合作，確保系統架構與應用程式同步運行，滿足商業需求。要求具備扎實的程式設計能力，熟悉多執行序、分散式系統及資源管理，具備強大的問題解決能力與溝通能力，能快速適應台灣科技快速變革的職場環境與團隊文化。」
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一零四邦尼學習

2022/08/16

使用併行管理系統避免壅塞造成的服務中斷-呂學洲
現行在很多高通量的服務（例如 APIm）之中會使用一些限流（熔斷）機制，例如記錄每個 IP 能打進這個服務的次數或限制同時能夠擁有的連線數。但是這會造成幾個問題：
1. 應用程式避免被熔斷通常都會高估使用量，例如高峰每秒只會打 10 個請求，但卻申請 15 個的 quota
2. 服務為了滿足各個 client 在限制下的流量通常都會拉高承載力（capacity），例如 client A 和 client B 限制每秒 10 個請求，這時這個服務就要有約每秒 25 個請求的承載力，就會造成大部分時間資源的浪費
3. 當有合理的流量上升，會阻擋到非必要限制的使用者，例如某服務突然變得很有名，限流的設定卻是舊的
4. 以 APIm 為例，上游承載能力是會動態浮動的，所以原本限流 20 可以避免上游服務崩壞，但是某天上游服務突然變得很慢，每秒 5 個請求就會讓他崩壞，限流的保護機制如同虛設
併行管理系統就是要解決這些問題，這些東西並不新，在 TCP 設計時就有很多這種機制，包括 AIMD、Vegas、Gradient 等等，現行的服務都應該要有這些東西，但我們卻很少意識到這件事。
這次分享主要會實際展示「適應併行處理」在處理這些東西時會有什麼樣的結果，我們在https://github.com/evan361425/playground-adaptive-concurrency/tree/master
放一些原始碼，並提供給參與者。
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