目录Sliding window--分为滑动窗口和固定窗口滑动窗口固定窗口Sliding window--分为滑动窗口和固定窗口滑动窗口题目一般是在数组、链表、字符串等线性结构上进行操作，比如找最长的子字符串、最短的子字符串等等 判断是否需要用滑动窗口法：对象是数组、链表、字符串等线性结构题目要求求具有最短、最长、或固定长度的子序列滑动窗口问题一般具有以下结构：先移动右窗口边界，逐步扩大
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2024-10-25 00:39:19
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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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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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本文目的在学习阿里开源框架sentinel后，为加深对滑动时间窗口的理解，故自己实现简单接口限流。SentinelSentinel 是面向分布式服务架构的高可用流量防护组件，主要以流量为切入点，从限流、流量整形、熔断降级、系统负载保护、热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性。Sentinel的一切功能都是以流量统计为基础。基于滑动时间窗口实现秒级的流量统计。滑动时间窗口Sentinel以
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2023-09-26 21:04:48
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限流需求背景：同一用户1分钟内登录失败次数超过3次，页面添加验证码登录验证，也即是限流的思想。常见的限流算法：固定窗口计数器；滑动窗口计数器；漏桶；令牌桶。本篇选择的滑动窗口计数器redis zset特性Redis 有序集合(sorted set)和集合(set)一样也是 string 类型元素的集合,且不允许重复的成员。不同的是每个元素都会关联一个 double 类型的分数(score)。red
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2023-09-02 10:43:50
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大家都知道目前的常规的限流算法有令牌桶和漏桶算法.今天就这些限流常见的算法给大家做一个详细的介绍与实现思路.固定窗口这个算法是最为简单的一个算法,Redis存储key和value,key是任意的,value代表一秒内请求的值,设置一个计时器每个一秒钟将限流的key设置为0. 当有请求来临时执行incr key,key超出了一定值后进行限流.滑动窗口tcp就是使用的滑动窗口策略来限制发送的速率.但是
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2024-06-03 16:44:16
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1、理论滑动窗口计算2、实践开发Flink程序开发步骤：获得一个执行环境加载/创建 初始化数据指定操作数据的 transaction 算子指定把计算好的数据放在哪调用execute()触发执行程序注意：Flink程序是延迟计算的，只有最后调用execute()方法的时候才会真正触发执行程序。
延迟计算好处：可以开发复杂的程序，Flink可以将复杂的程序转成一个Plan，将Plan作为一个整体单元执
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2024-02-13 19:45:54
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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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上文简单介绍过限流中的计数器法，详情参考：限流算法之计数器算法(Java实现)计数器法有个缺点就是临界问题。举个例子，我们限制每分钟调用接口不能超过1000次，用计数器法实现时，如果恶意用户在01：59秒一秒内发送1000次调用，又在02：01秒调用1000次，2秒内调用了2000次，这样就不能很好地限流了，也失去保护资源的作用。解决上面问题可以用滑动窗口，令牌桶或者漏桶算法，今天先用滑动窗口算法
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2023-09-01 11:48:27
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接之前写的，做了几道比模板题难的，又有了一点新的理解。先说点题外话：逆向思维很重要。之前面试的时候就被问过一道sql题，大致是有几张成绩表，主键是学生id，让挑出所有成绩都在90分以上的学生，我当时还想着一个主键对应多个科目，可能还要分组什么的，很麻烦，最后写的不是很理想，但是面试官一句话点醒了我“你有没有想过把低于90分的学生先挑出来”，这样确实就简单得多，只要有一门低于90就被排除，用not
209Given an array of n positive integers and a positive integer s, find the minimal length of a contiguous subarray of which the sum ≥ s. If there isn’t one, return 0 instead.Example:Input: s = 7, num
# Java redis实现滑动窗口限流
## 1. 概述
滑动窗口限流是一种常用的限流算法，通过在一段时间内限制请求的数量来保护系统免受过载的影响。本文将介绍如何使用Java和Redis实现滑动窗口限流。
## 2. 流程概览
下表概述了实现滑动窗口限流的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 创建Redis连接 | 使用Jedis或Lettuce等库创建与R
原创
2023-08-14 13:53:14
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package demo; import java.time.LocalDateTime; import java.util.LinkedList; import java.util.Random; /** * @author weylan */ public class SlideWindow { ...
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2021-10-19 16:42:00
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LeetCode1004. 最大连续1的个数 III
题目描述给定一个由若干 0 和 1 组成的数组 A，最多可以将数组A中的 K 个元素的值从 0 变成 1 ，返回仅包含 1 的最长（连续）子数组的长度。示例 1： 输入：A = [1,1,1,0,0,0,1,1,1,1,0], K = 2 输出：6 解释： [1,1,1,0,0,1,1,1,1,1,1] 粗体数字从 0 翻转到 1，最长的子数组
一、前言我们常常使用滑动窗口实现限流操作，在单机时我们经常放在内存中实现，而在做全局接口限流时，我们除了可以通过查询接口调用记录外，还可以通过依赖redis实现的滑动窗口进行，比如限制1分钟可调用1000次，一小时可调用10000次。二、滑动窗口的基本要素和操作1、一个固定长度的循环队列2、每个时间片的时长，可以是按秒、分、时。。。3、每个时间窗口长度，由多个时间片组成一个时间窗口，也就是所需的一
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2024-05-15 20:33:40
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Redis是一个开源的高性能键值存储系统，常被用于缓存、队列和实时数据分析等场景。在实际应用中，我们经常需要对请求进行限流，以保护后端服务免受过多的并发请求，避免系统崩溃或者服务质量下降。本文将介绍如何使用Redis实现滑动窗口限流算法。
## 滑动窗口限流算法简介
滑动窗口限流算法是一种基于时间窗口的限流算法。它将时间分割成多个固定大小的窗口，在每个窗口内，统计请求的数量并与限流阈值进行比较
原创
2023-10-07 04:35:45
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1.滑动窗口为了防止瞬时流量，可以把固定窗口近一步划分成多个格子，每次向后移动一小格，而不是固定窗口大小，这就是滑动窗口（Sliding Window）。阿里开源限流神器 Sentinel使用的是滑动窗口,但是在预热模式下使用的是令牌桶,2.漏桶算法3.令牌桶 Guava是google提供的java扩展类库，其中的限流工具类RateLimiter采用的就是令牌桶算法。令牌桶和漏桶对比：令牌桶是按照
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2023-09-26 12:59:08
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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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# 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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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
