解锁新姿势 | 如何用配置中心实现全局动态流控？
当资源成为瓶颈时，服务框架需要对消费者做限流，启动流控保护机制。流量控制有多种策略，比较常用的有：针对访问速率的静态流控、针对资源占用的动态流控、针对消费者并发连接数的连接控制和针对并行访问数的并发控制。在分布式架构中，应用和应用之间的调用类型分为以下两种，流控方式也略有不同。
Apache Flink 漫谈系列(05) - Fault Tolerance
实际问题
在流计算场景中，数据会源源不断的流入Apache Flink系统，每条数据进入Apache Flink系统都会触发计算。那么在计算过程中如果网络、机器等原因导致Task运行失败了，Apache Flink会如何处理呢？在 《Apache Flink 漫谈系列 - State》一篇中我们介绍了 Apache Flink 会利用State记录计算的状态，在Failover时候Task会根据State进行恢复。
阿里云MQ消息重试机制验证
1 测试概述
1.1 测试目的
阿里云mq消息逻辑消费失败之后的处理方式如官方文档https://help.aliyun.com/document_detail/43490.html
本文的目的是确认阿里公共云MQ产品的消息消费重试机制是否如文档描述。