Springboot框架中使用 Redis + Lua 脚本进行限流功能限流是一种用于控制系统资源利用率或确保服务质量的策略。在Web应用中，限流通常用于控制接口请求的频率，防止过多的请求导致系统负载过大或者防止恶意攻击。什么是限流？限流是一种通过限制请求的速率或数量，以防止系统被过度使用或滥用的策略。它可以帮助维护系统的稳定性、可用性和性能。限流的目标通常是平滑请求流量，防止短时间内过多的请求对
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2024-09-20 09:56:36
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一 ”两窗两桶“限流算法1、固定窗口 固定窗口指的是为一定时间段的流量设置一个阈值，超过则触发限流策略（丢弃或者停留），然后直到下一个时间段重新置零开始计数，这种策略很明显一个缺点是这个时间段的间隔要设置得好，否则会存在一个问题，就是无法“削峰填谷”，当时间间隔设为10秒100个请求量时，本来是应该正常每秒10个请求，但是突然第一秒就来了100个请求，在第一秒就变成100个请求每秒了，所以是没法达
# 滑动窗口限流 Java Redis Lua
## 什么是滑动窗口限流
在分布式系统中，为了保护系统不被过多的请求压力击垮，我们通常会使用限流来控制流量。滑动窗口限流是一种常见的限流算法，它通过对请求的时间窗口进行划分和计数，限制在某个时间窗口内的请求量。当超过限定的请求数时，我们就会拒绝一部分请求，从而保护系统免受过大的请求冲击。
## 滑动窗口限流原理
滑动窗口限流的原理很简单，它将
原创
2024-07-09 04:58:34
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跳跃表是一种有序的数据结构，支持平均O(logN)、最坏O(N)复杂度的节点查找。跳跃表应用在有序集合键和集群节点的场景上。本文参考Redis3.0版本的源码，注释参考了黄建宏的注释，并加上自己的理解。对于跳跃表和节点的定义是在redis.h中，而常用API的实现是在t_zset.c中。定义：/*
* 跳跃表
*/
typedef struct zskiplist {
// 表头节点
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2024-09-26 19:41:55
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提醒注意本文不是个人测试，而是已经应用在线上，自定义限流组件代码。可以在线上推广使用。无需惧怕量级。采用了计数器+滑动窗口配合实现， 借鉴了著名的 Sentinel 滑动窗口思想：需求描述按照 每小时，每分钟，每秒 维度 进行分布式限流。 效果展示首先来看下压测jmeter配置：每秒200个线程访问限流接口，无限循环下去。后台设置的接口限流条件为： 5次/每秒 ，代码：观察后台输出情况：
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2023-08-10 11:19:29
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一、概述需求：所有访问/myapi/**的请求必须是POST请求，而且根据请求参数过滤不符合规则的非法请求(黑名单), 这些请求一律不转发到后端服务器(Tomcat)实现思路：通过在Nginx上进行访问限制，通过Lua来灵活实现业务需求，而Redis用于存储黑名单列表。相关nginx上lua或redis的使用方式可以参考我之前写的一篇文章:=======================
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2024-04-15 10:42:47
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有时候我们会对接一个弱鸡后端服务，只能支持很低的并发量。为了防止世界被破坏，我们需要对用户请求做限流，避免后端服务被打垮。限流器有多种算法，比较常用的如令牌桶、漏桶、滑动窗口等。本文讲的是滑动窗口算法。滑动窗口算法限流最适合的需求场景，就是X秒内，最多允许Y个请求。用漏桶和令牌桶算法我还没想出来应该咋能精确实现这一需求。滑动窗口的原理网上一搜一大堆，这里就不描述了。我们直接来讲：实现方法如何定义限
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2024-01-29 08:17:17
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常见的五种限流算法可简单概括为“两窗两漏一令牌”，下面将进行详细介绍：1. 固定窗口算法介绍固定时间周期划分时间为多个时间窗口，如：每10秒为一个时间窗口。在每个时间窗口内，每有一个请求，计数器加一。当计数器超过限制，丢弃本窗口之后的所有请求。当下一时间窗口开始，重置计数器。优点原理简单，固定窗口计数。缺点无法处理前后密集型请求，例如每秒限制100次，前最后一秒的10ms请求100次，后最后一
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2023-12-04 19:49:09
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分布式三大利器随着业务的发展壮大，对后端服务的压力也会越来越大，为了打造高效稳定的系统， 产生了分布式，微服务等等系统设计，因为这个原因，设计复杂度也随之增加，基于此 诞生了高并发系统三大利器限流，缓存，降级/熔断。 限流:缓存：降级和熔断比较类似，都是属于过载保护机制，但是实现上有着如下区别降级:熔断: 限流的必要性本文主要介绍第一利器限流，后续会有详细的文
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2024-01-29 00:32:14
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1.常见限流算法计数器算法在指定周期内累加访问次数，当访问次数达到阈值时触发限流，当进入下一个时间周期时进行访问次数的清零。问题：临界问题，相邻两个周期时间段内访问次数可能超出限制，但并未限流。滑动窗口算法在固定窗口中分割出多个小时间窗口，然后根据时间将窗口向前滑动并删除过期的小时间窗口，最终只统计滑动窗口范围内的所有小时间窗口总的计数。令牌桶限流算法固定大小的令牌桶(即限制最大请求量)系统以恒定
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2024-05-24 15:20:38
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1. 介绍 目前主流的限流算法：令牌、漏桶、滑动窗口。Nginx都实现了漏桶算法，Springcloud Gateway和Guava Ratelimiter实现了令牌桶，阿里的 Sentinel实现了滑动窗口。1.1 为什么需要限流大量正常用户高频访问导致服务器宕机恶意用户高频访问导致服务器宕机网页爬虫 ,对于这些情况我们需要对用户的访问进行限流访问1.2
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2023-11-06 19:32:45
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# 使用 Java Redis Lua 实现滑动窗口限流 IP
在当今的互联网应用开发中，限流是保证系统稳定性的重要手段。滑动窗口限流是实现限流的一种方式，它能够灵活地对请求进行限制，避免因高并发请求造成的服务器压力。本文将详细教你如何使用 Java、Redis 和 Lua 脚本来实现滑动窗口限流 IP。
## 整体流程
我们将整个实现过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| -
计数器即：通过原子计数的方式实现限流 问题：没有很好的处理单位时间的边界滑动窗口滑动窗口是针对计数器存在的临界点缺陷，所谓滑动窗口（Sliding window）是一种流量控制技术，这个词出现在 TCP 协议中。滑动窗口把固定时间片进行划分，并且随着时间的流逝，进行移动，固定数量的可以移动的格子，进行计数并判断阀值。滑动窗口是针对计数器存在的临界点缺陷，所谓滑动窗口（Sliding window）
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2024-08-10 08:36:06
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百度百科：滑动窗口机制 知乎：TCP协议的滑动窗口具体是怎样控制流量的？滑动窗口机制滑动窗口协议是传输层进行流控的一种措施，接收方通过通告发送方自己的窗口大小，从而控制发送方的发送速度，从而达到防止发送方发送速度过快而导致自己被淹没的目的，并且滑动窗口分为接收窗口和发送窗口。滑动窗口协议的基本原理就是在任意时刻，发送方都维持了一个连续的允许发送的帧的序号，称为发送窗口；同时，接收方也维持了一
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2023-12-12 14:31:53
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背景今天热搜“海底捞的排号系统挂掉了”，也许是今天情人节，各位情侣去海底捞约会，进入排号系统的流量猛增，导致服务支撑不住，直接挂掉，在这里只是猜测（大胆猜测，小心求证）。那我们应该如何防止因为流量突然猛增而导致服务挂掉的问题呢？那就是限流了。 那我们通过redis 来设计限流策略。服务限流简介通过压测我们可以压出我们服务接口可以承受最大的QPS或者TPS，但是我们压测的话只是单压并不知道在生产环境
# Redis滑动窗口限流实现指南
## 概述
在分布式系统中，为了保护服务的稳定性和可靠性，我们通常需要对请求进行限流处理。滑动窗口限流是一种常用的限流算法，它可以平滑地限制请求的流量，防止系统因过载而崩溃。
本文将介绍如何使用Redis实现滑动窗口限流，并分为以下几个步骤进行讲解。
## 流程图
```mermaid
erDiagram
开始 --> 初始化计数器
初始化
原创
2023-09-09 03:15:26
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# Java滑动窗口限流实现方法
## 1. 概述
在高并发场景下，为了防止系统被过多的请求压垮，我们通常需要对请求进行限制。滑动窗口限流是一种常用的限流算法，它可以平滑地控制请求的通过量，避免瞬时流量过大而导致系统故障。
本文将介绍如何使用Java实现滑动窗口限流，主要包括以下几个步骤：
1. 定义一个滑动窗口数据结构，用于记录窗口内的请求情况。
2. 设置一个窗口大小和一个时间段，用于
原创
2023-11-23 08:18:51
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实现Redis滑动窗口限流
介绍：
Redis滑动窗口限流是一种常见的限流算法，它通过记录请求的时间戳以及数量，来控制一段时间内的请求频率。在这个算法中，窗口是固定大小的时间段，窗口滑动的速度与时间段相同。当窗口内的请求数量超过了限制，就会触发限流操作。
下面是实现Redis滑动窗口限流的整体流程：
步骤 | 说明
--------|------
1 | 使用Redis存储
原创
2024-01-02 05:16:56
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记录Sentinel中使用的滑动时间窗口之前，先说明下简单的滑动时间窗口是怎样的。对于限流的算法假如时间窗口不滑动，限流qps 100。如果在0.5~1s之间发生了80个请求量，会认为在0~1s内qps是不会达到限流阈值的。在1~1.5s内达到80的请求量，也会认为在1-2s内的qps为80没有达到阈值。但是在0.5~1.5秒的请求量却达到160已经超过了阈值。这就出现了问题。 &nbs
1、固定窗口协议 在指定的时间段内只允许通过固定次数的请求，比如1秒到10秒这个收件段内允许通过100个请求，11秒到20秒这个时间段内允许通过100个请求。不过这样会有一个问题，比如第9秒的时候有100个请求，第11秒的时候有100个请求，这样表面上看是20秒内有200个请求，其实这200个请求都集中到
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2024-05-14 14:44:11
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