关于安全令牌和安全机制WS-Security 规范为使用安全令牌来验证和加密 SOAP Web 服务消息提供了可扩展机制。可以使用与 Application Server 一起安装的 SOAP 层消息安全性提供者来利用用户名/密码和 X.509 证书安全性令牌来对 SOAP Web 服务消息进行验证和加密。利用其他安全令牌(包括 SAML 断言)的其他提供者将与 Application Serve
令牌桶原理： 令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。
算法描述： 假如用户配置的平均发送速率为r，则每隔1/r秒一个令牌被加入到桶中（每秒会有r个令牌放入桶中）；假设桶中最多可以存放b个令牌。如果令牌到达时令牌桶已经满了，那么这个令牌会被丢弃；当一个n个字节的数据包到达时，
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2023-07-21 18:05:43
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前言限流机制主要用于对流入系统的请求流量进行限制，保证在任何时候进入系统的请求流 量都是可控的。即不能超过系统预设的最大流量值，超过则需要排队等待或者直接拒绝，从 而避免高并发流量全部涌入系统，导致超出了系统的处理能力而出现系统机器宕机和服务不 可用问题。限流机制在实现层面，一般是基于漏桶算法或令牌桶算法来实现的，如下对这两种算法进行具体分析。漏桶算法对于漏桶算法，首先可以抽象为在业务服务前面，放
一、接口幂等性 1、Update操作的幂等性 1）根据唯一业务号去更新数据 2、使用Token机制，保证update、insert操作的幂等性
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2023-09-04 21:24:37
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前言高并发开发系统时，常见的保护系统的方式是：缓存、降级、限流缓存：缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量降级：降级是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行限流：限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理名词解
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2023-08-17 17:09:44
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Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLimiter，该类基于令牌桶算法来完成限流，非常易于使用 常用的限流算法有两种：漏桶算法和令牌桶算法。 漏桶算法思路很简单，水（请求）先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水流入速度过大会直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。图1 漏桶算法示意图 &nb
上篇文章提到固定时间窗口限流无法处理突然请求洪峰情况，本文讲述的令牌桶线路算法则可以比较好的处理此场景。 工作原理 单位时间按照一定速率匀速的生产 token 放入桶内，直到达到桶容量上限。
原创
2022-03-30 14:13:25
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令牌桶算法是网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中最常使用的一种算法。典型情况下，令牌桶算法用来控制发送到网络上的数据的数目，并允许突发数据的发送。
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原创
2022-01-13 10:31:40
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带你手撸令牌桶限流算法1.漏桶算法和令牌桶算法漏桶算法和令牌桶算法都属于限流的基本算法，但是各自有各自的特点漏桶算法上图是从网上拷的一张算法示意图，其中，桶的体积表示能够处理请求的最大值，水龙头的水表示外部请求，漏下去的水表示处理的请求。也就是说，不管水龙头的水怎么往下流，开最大也好，关掉也好，都不会影响到桶往下滴水的速度，这也是漏桶算法最核心的一点，能够保证流量的平滑性（请求处理的速度基本一致）
应用场景多线程对同一资源的竞争，需要用到锁，例如Java自带的Synchronized、ReentrantLock。 但只能用于单机系统中，如果涉及到分布式环境（多机器）的资源竞争，则需要分布式锁。分布式锁的主要作用：保证数据的正确性： 比如：秒杀的时候防止商品超卖，表单重复提交，接口幂等性。避免重复处理数据： 比如：调度任务在多台机器重复执行，缓存过期所有请求都去加载数据库。分布式锁的主要特性：
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2023-07-17 14:07:55
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# Java 分布式令牌桶算法的实现教程
## 引言
在分布式系统中，流量控制是非常重要的一环。令牌桶算法是一种经典的流量控制算法，它帮助我们控制请求的频率。在这篇文章中，我们将逐步实现一个分布式令牌桶算法，并且使用 Java 进行实现。
## 流程概述
在实现分布式令牌桶算法时，我们需要遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
本文介绍php基于redis，使用令牌桶算法，实现访问流量的控制，提供完整算法说明及演示实例，方便大家学习使用。 每当国内长假期或重要节日时，国内的景区或地铁都会人山人海，导致负载过大，部分则会采用限流措施，限制进入的人数，当区内人数降低到一定值，再允许进入。例如： 区内最大允许人数为 M 区内当前人数为 N 每进入一个人，N+1，当N = M时，则不允许进入 每离开一个人，N-1，当N
0. 背景在开发分布式高并发系统时，有三种常用的保护系统的手段：缓存、降级、限流缓存：在访问数据库之前引入缓存，对一部分热度高的请求直接从缓存中获取目标数据，从而减少计算量，提升吞吐。降级：当服务器压力剧增的情况下，通过根据当前业务情况和流量对一些服务和页面有策略的降级来保证核心任务的正常运行。限流：可以认为是降级的一种，通过限制系统的输入和输出流量来保护系统，被限制的流量可以采取不同的措施，例如
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2023-08-30 14:01:35
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在高并发系统中，存在着巨大的挑战，大流量高并发的访问。一些常见的有天猫的双十一、京东618、秒杀以及延时促销等。短时间内的如此巨大的访问流量往往会给数据库造成巨大的压力，进而影响服务器端的稳定性，那么我们的解决方案包括有：前端用nginx做负载均衡；对服务器端访问频率较多的查询接口做redis缓存，减小数据库的压力；限流 今天我自己就来学习一
为什么需要限流？在高并发场景下，你的系统不足以支撑高频次访问，如果不加以限制，会造成整个系统不可用。作为一种保护系统的兜底机制。比如系统仅支持5000QPS（每秒钟访问5000次），超过了这个次数，系统无法处理，剩下的请求就需要排队，然后排队的请求还没处理，新来的请求继续排队，排着排着资源就会耗尽，造成宕机。常见限流算法常见的限流算法由如下四种计数器限流算法滑动窗口限流算法令牌桶限流算法漏桶限流算
网关限流分布式解决方案+单机网关限流背景介绍实现的功能技术选型限流算法漏桶算法令牌桶算法令牌桶和漏桶对比两种算法的区别令牌桶的实现Lua处理过程其他解决方案单机网关限流 背景介绍微服务网关模块将实现网关集群部署，并且登录、鉴权和配额管理都会依赖另一个权限系统，为实现分布式下的并发控制和配额管理，提出解决方案。实现的功能在分布式下网关集群中，限制每个用户访问每个方法并发访问量和每日访问总量，也就是
一、限流的作用由于 API 接口无法控制调用方的行为，因此当遇到瞬时请求量激增时，会导致接口占用过多服务器资源，使得其他请求响应速度降低或是超时，更有甚者可能导致服务器宕机。限流 (Ratelimiting) 指对应用服务的请求进行限制，例如某一接口的请求限制为 100 个每秒, 对超过限制的请求则进行快速失败或丢弃。限流可以应对：热点业务带来的突发请求；调用方 bug 导致的突发请求；恶意攻击请
《高可用服务设计之二：Rate limiting 限流与降级》
《nginx限制请求之一：（ngx_http_limit_conn_module）模块》
《nginx限制请求之二：（ngx_http_limit_req_module）模块》
《nginx限制请求之三：Nginx+Lua+Redis 对请求进行限制》
《nginx限制请求之四：目录进行IP限制》
《分布式限流之一：redis+lua
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2013-06-13 17:34:00
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Java中的锁主要包括synchronized锁和JUC包中的锁，这些锁都是针对单个JVM实例上的锁，对于分布式环境如果我们需要加锁就显得无能为力。在单个JVM实例上，锁的竞争者通常是一些不同的线程，而在分布式环境中，锁的竞争者通常是一些不同的线程或者进程。如何实现在分布式环境中对一个对象进行加锁呢？答案就是分布式锁。分布式锁实现方案目前分布式锁的实现方案主要包括三种：基于数据库（唯一索引）基于缓
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2023-07-15 20:52:46
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分布式限流分布式限流常见于对外提供服务的API，例如阿里云的语音服务接口等。对于这类的服务一般常见于资源消耗比较大，服务相对比较敏感，而且某些提供的限流功能要满足多层次的限流功能，比如一分钟一次，一小时十五次，一天三十次这种功能，相对于当前常见的分布式限流方案有采用zk、etcd等组件来实现的，优点就是分布式限流过程中对于使用方来说保证了高可用，也有使用redis来实现的，在redis的实现方案中
