GaussDB(DWS)网络流控与管控效果
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原文中文，约4200字，阅读约需10分钟。
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内容提要
本文介绍了GaussDB(DWS)网络流控能力，以及如何通过网络流控来解决网络过载对业务性能的影响。文章分析了TCP协议的缺陷以及网络过载对性能的影响，并介绍了限流算法和GaussDB网络流控的实现。通过实验验证，文章证明了降级异常规则配合低优队列网络流控可以有效控制背景压力对业务性能的影响。
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关键要点
- 本文介绍了GaussDB(DWS)网络流控能力及其管控效果。
- 网络过载对性能的影响主要体现在TCP协议的缺陷和发送时延上。
- TCP缓存的增大导致高优业务发送时延增加，影响通信效率。
- 实验表明，网络过载情况下TCP缓存越大，性能越差。
- 限流是保护系统稳定的重要手段，常见的限流算法包括计数限流、漏桶算法和令牌桶算法。
- GaussDB网络流控通过限制低优队列的带宽来防止网络过载影响高优业务性能。
- 新增的GUC参数low_priority_bandwidth用于限制低优队列的网络带宽。
- 流控效果验证显示，降级异常规则结合低优队列网络流控能有效控制背景压力对业务性能的影响。
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