Kafka 时间轮(TimingWheel)原理，值得借鉴在kafka中，有许多请求并不是立即返回，而且处理完一些异步操作或者等待某些条件达成后才返回，这些请求一般都会带有timeout参数，表示如果timeout时间后服务端还不满足返回的条件，就判定此次请求为超时，这时候kafka同样要返回超时的响应给客户端，这样客户端才知道此次请求超时了。比如ack=-1的producer请求，就需要等待所有
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2024-05-20 22:01:41
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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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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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文章目录1. 限流2.滑动窗口算法3.代码实现3.1 通用工具类 RateLimiterSlidingWindow3.2 测试用例3.3 测试结果3.4 业务实现3.5 测试成果 1. 限流限流顾名思义，就是对请求或并发数进行限制；通过对一个时间窗口内的请求量进行限制来保障系统的正常运行。如果我们的服务资源有限、处理能力有限，就需要对调用我们服务的上游请求进行限制，以防止自身服务由于资源耗尽而停
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2023-09-06 13:26:08
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之前发过一篇文章，介绍了alibaba Sentinel限流功能。Alibaba Sentinel限流功能限流依赖的基础就是一个基于滑动时间窗口的计数器。固定时间窗口介绍滑动时间窗口前，先简单介绍下固定时间窗口，见下图固定时间窗口以统计QPS为例，我们可以将时间按照固定间隔进行切分，比如1000ms(一秒)，统计每一个时间窗口内的计数，然后得出QPS，这是一种最简单的统计方式。那么这种方式的缺点是
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2024-05-10 11:48:48
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问题描述限流的目的主要是控制用户行为，避免垃圾请求，比如在一些社区论坛中，用户的发帖，回复、点赞等行为都要严格受控。一般要严格限定某行为在规定时间内被运行的次数，超过了次数就是非法行为。对非法行为做相应的处理。 一般在应用场景中，会限制用户的某个行为在规定的时间内只能允许发生N次。解决方案使用滑动时间窗口（定宽），只需要保留这个时间窗口，窗口之外的数据都可以砍掉。zset中的value没有什么实际
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2023-11-11 14:56:59
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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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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
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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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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Sentinel是一个限流框架，而对于限流来说现在都有多种的限流算法，比如滑动时间窗口算法，漏桶算法，令牌桶算法等，Sentinel对这几种算法都有具体的实现，在sentinel的dashboard中，假如我们对某一个资源设置了一个流控规则，并且选择的流控模式是“快速失败”，那么sentinel就会采用滑动时间窗口算法来作为该资源的限流算法，下面我们就来看一下Sentinel中对于滑动时间窗口算法
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2024-04-17 17:56:45
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日志索引 前面章节就提及了每个日志分段文件对应了两个索引文件，主要用来提高查找消息的效率。偏移量索引文件用来建立消息偏移量（offset）到物理地址之间的映射关系，方便快速定位消息所在的物理文件位置；时间戳索引文件则根据指定的时间戳（timestamp）来查找对应的偏移量信息。 Kafka 中的索引文件以稀
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2024-07-15 11:25:31
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滑动窗口的重要性质是：窗口的左边界和右边界永远只能向右移动，而不能向左移动。这是为了保证滑动窗口的时间复杂度是 O(n)O(n)。如果左右边界向左移动的话，这叫做“回溯”，算法的时间复杂度就可能不止 O(n)O(n)。在这道题中，我们关注的是滑动窗口中所有数的和。当滑动窗口的右边界向右移动时，也就是 j = j + 1 ，窗口中多了一个数字 j，窗口的和也就要加上 j。当滑动窗口的左边界向右移动
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2024-05-15 13:32:53
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关注 ▲程序员漫画编程▲边看漫画，边学编程。编者荐语：大家好，我是 程序员漫画编程 的小编 耳东双月。作者：
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2021-07-06 17:11:08
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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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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
