# Java中的API限流器实现指南
当我们在开发API时,用户请求的流量控制是非常重要的。这可以防止滥用和保护后端服务不至于崩溃。本文将指导您如何在Java中实现简单的API限流器。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建一个限流器类 |
| 2 | 定义请求的时间窗口 |
| 3 | 实现请求计数逻辑 |
| 4
背景我想,大家平时接触最多的app就是淘宝、京东了吧!这些大的电商网站,每天处理的访问量都是亿级的。如果,不对系统中的各个接口进行保护,当并发访问量大时,系统就会发生故障。所以,保护好系统,就会用到缓存、降级和限流这三把利器。前面讲过了断路器Hystrix的熔断与降级;缓存可以使用内存里面的缓存队列、消息中间件、分布式缓存;限流可以使用Zuul来实现。通过限流,可以很好地控制系统的qps。每秒查询
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2023-08-06 00:55:40
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# 实现API限流器的指南
在现代软件开发中,API限流是一种重要的技术,它可以防止过度使用API,保护服务器不被恶意请求压垮。本文将引导你实现一个简单的API限流器,用Java编写。首先,我们会概述实现的步骤,然后详细介绍每一步需要的代码。
## 实现步骤
| 步骤编号 | 步骤描述 |
|----------|---------------------|
| 1
文章目录前言一、常见限流算法1.1 固定窗口计数器算法(严重的临界问题)1.2 滑动窗口计数器算法(细化颗粒度)1.3 漏桶算法(缓存队列)1.4 令牌桶算法(同漏,处理不一样)1.4.1 令牌桶和漏桶的区别:二、单机限流三、分布式限流四、服务治理4.1 轻量级熔断框架:Resilience44.2 雪崩:4.3 熔断4.4 历史发展4.5 熔断状态更改4.6 环形缓冲区五、程序实现5.1 熔断
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2023-10-05 14:58:56
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封装限流注解限流API封装限流注解设计定义一个注解AOP的环绕通知实现限流的代码限流注解的完整源码 限流API首先我来介绍一个限流的API,是来自google的guava,guava的用法如下:guava的maven依赖<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
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2023-08-19 19:29:26
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目录前言一、何为限流二、分布式限流/集群流控三、限流算法1、固定窗口计数器2、滑动窗口计数器3、漏桶4、令牌桶四、限流实践1、脚本编写2、执行限流前言目前我司采用的是网关层限流,即在 nginx 层就控制了每ip每秒仅能通过5次,主要是某部分接口调用实在太频繁,因此限制较为严格,且网关层限流太笼统,因此需要应用层也增加限流,日后可以放宽网关层限流频率,另一个问题是在ip的限制下,许多客户往往通过使
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2023-10-02 17:08:02
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限流是应对高并发的策略之一,而使用Guava的RateLimiter能够方便快捷的实现API接口访问的限流。RateLimiter特点:使用了令牌桶算法,也就是说规定了产生令牌的速率,以及令牌桶的容量,也就是说在指定时间内对请求的响应数量。RateLimiter 允许某次请求拿走超出剩余令牌数的令牌,但是下一次请求将为此付出代价,一直等到令牌亏空补上,并且桶中有足够本次请求使用的令牌为止。使用:
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2023-08-01 14:58:11
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在大数据量高并发访问时,经常会出现服务或接口面对暴涨的请求而不可用的情况,甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃。此时你需要使用的技术手段之一就是限流,当请求达到一定的并发数或速率,就进行等待、排队、降级、拒绝服务等。在限流时,常见的两种算法是漏桶和令牌桶算法算法。限流算法令牌桶(Token Bucket)、漏桶(leaky bucket)和计数器算法是最常用的三种限流的算法。1. 令牌桶算法令牌桶算法
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2024-02-26 20:45:53
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前言在一个高并发系统中对流量的把控是非常重要的,当巨大的流量直接请求到我们的服务器上没多久就可能造成接口不可用,不处理的话甚至会造成整个应用不可用。 比如最近就有个这样的需求,我作为客户端要向kafka生产数据,而kafka的消费者则再源源不断的消费数据,并将消费的数据全部请求到web服务器,虽说做了负载(有4台web服务器)但业务数据的量也是巨
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2024-04-16 09:00:04
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package com.zeng.ratelimit;
/**
* @Description:限流器工厂
* @Author jerry
* Date 2020/1/3 9:52 上午
**/
public class RateLimiterFactory {
public static SimpleRateLimiter getSimpleRateLimiter(RateLi
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2023-06-13 13:16:35
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这是阿里一面的一道设计题,限制一个用户一秒只能访问100次。1. 先设计一个限制器接口,具体实现尚不考虑,便于后期扩展。/**
* <p>描述: 限制器顶级接口 </p>
* @date 2020-9-24 15:48
* @since jdk1.8
*/
public interface Limiter<T> {
boolean isAllow
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2023-08-26 19:39:51
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常见的限流方案从实现方式上来讲,限流可分为简单计数器限流、滑动窗口限流,基于漏桶和令牌桶算法的限流。从是否支持多机拓展上来讲,又分为单机限流和分布式限流。单机限流大多通过线程锁的方式实现,而分布式限流多借助于Redis等中间件。简单计数器限流通过维护单位时间内的请求次数来实现限流,当请求次数超过最大限制时拒绝访问。这种实现方式的好处是实现起来较为简单,缺点是可能会产生“毛刺”。如下图。滑动窗口限流
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2023-06-27 11:35:02
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文章目录一、为什么需要限流?二、Google开源工具包Guava三、Guava限流算法介绍1.算法介绍2.Guava限流工具类RateLimiter四、使用步骤1.引入maven依赖2.简单使用四、总结 一、为什么需要限流?相信大家在工作中肯定都会遇到,随着业务的发展,需要不停的提升服务的性能,但是单台机器的性能终归是有限的!为防止服务器因为请求量过大而导致服务不可用的情况,都需要针对接口等维度
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2023-08-02 11:59:28
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几种常用的限流方式目前主要使用的限流方式主要是:计数器、滑动窗口、漏桶和令牌桶限流什么时候使用限流器为了保证系统能够正常响应部分请求,保证服务的稳定,对于超出服务承载能力的流量进行限制,通过拒绝服务的方式对系统进行保护。计数器限流计数器是一种最简单限流算法实现原理我们需要维护一个计数器,在一个时间间隔中对计数器进行判断是否超过设定上线,如果允许通过,则放行。到达临界点,将计数器清零。 否否是是
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2023-11-02 09:31:20
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前言RateLimiter是基于令牌桶算法实现的一个多线程限流器,它可以将请求均匀的进行处理,当然他并不是一个分布式限流器,只是对单机进行限流。它可以应用在定时拉取接口数据,预防单机过大流量使用。原理首先先讲一下令牌桶的原理,每隔一段时间生产一个令牌放入桶里,请求在执行时需要拿到令牌才可以执行,如果拿不到令牌将等待令牌产生,一个生产者,多个消费者。但是这样的令牌桶有一个问题,如果CPU负载过高,生
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2023-08-31 22:41:16
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# 如何在Java中实现API限流
在现代应用中,API限流是一种常用的防护措施,用于控制系统的访问量,从而保持系统的稳定性。本文将指导你如何实现Java API限流。我们将通过一系列步骤来完成这一目标,并用伪代码展示每一步需要使用的代码。
## 流程概述
下面是实现API限流的主要流程:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 确定限流策略(如QPS、并
原创
2024-08-16 05:13:41
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文章目录Pre概述简单计数器原理实现测试优缺点滑动窗口算法原理实现测试优缺点漏桶算法原理实现测试优缺点令牌桶算法原理实现测试优缺点小结 Pre深入理解分布式技术 - 限流并发编程-25 高并发处理手段之消息队列思路 + 应用拆分思路 + 应用限流思路SpringBoot - 优雅的实现【流控】Spring Boot - 利用Resilience4j-RateLimiter进行流量控制和服务降级M
# Java实现窗口限流器
在网络编程中,窗口限流器是一种常见的控制网络流量的工具。它可以在一定时间内限制服务器处理请求的数量,保护服务器免受过载攻击。本文将介绍如何使用Java编写一个简单的窗口限流器,并提供代码示例。
## 窗口限流器原理
窗口限流器的原理是在一个固定大小的时间窗口内,只允许处理一定数量的请求。当请求超过限制数量时,可以拒绝请求或者进行其他处理。通过控制窗口大小和处理速率
原创
2024-03-09 04:41:20
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## Java代码实现限流器
### 1. 概述
在高并发场景下,为了保护系统的稳定性,我们需要对请求进行限流,防止系统被过多的请求压垮。在Java中,我们可以通过实现一个限流器来控制请求的流量,确保系统的正常运行。
### 2. 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始)
B(初始化限流器)
C(判断是否通过限流器)
D(通过限流器)
原创
2023-09-17 13:43:21
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更高级的限流器设计上篇教程学院君给大家演示了如何通过 Redis 的字符串数据结构实现限流器,其中需要用到两个字符串键值对:一个用于设置单位时间窗口内的请求上限,另一个用于在这个时间窗口内对请求数进行统计,当请求数超出请求上限,则拒绝后续请求。这是一个最简单的限流器实现,其原理是通过对指定时间窗口内的请求次数上限进行限定,一旦进入的请求数超出这个限制,则拒绝后续进来的请求,而不管之前进来的请求是否
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2023-10-14 15:11:09
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