一、前言Kong的限流支持三种方式，分别是本地限流（Local）、数据库限流（Cluster）和Redis限流，这三种限流方式采用的限流算法都是计数器法。支持按照秒/分/小时/日/月/年等不同时间单位限流，并且可以组合，例如可以设置每秒最多100次并且每分钟最多1000次。本地限流（Local），计数器采用的是Nginx的缓存数据库限流（Cluster），将计数器保存在了数据库里，Kong支持两种
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2024-09-25 14:39:58
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目录Zuul是什么？Zuul的工作原理使用Zuul引入Zuul依赖修改启动类添加配置 启动测试Zuul集群架构参考文章Zuul是什么？API Gateway 是随着微服务（Microservice）这个概念一起兴起的一种架构模式，它用于解决微服务过于分散，没有一个统一的出入口来进行流量管理的问题。API Gateway可以作为整个系统对外的唯一入口，它是一个介于客户端和服务器之间的中间层
目录一、限流算法 1、计数器算法 2、漏桶算法 3、令牌桶算法二、Gateway中的限流一、限流算法 1、计数器算法
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2024-10-17 22:37:56
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本文将要介绍的Nginx+Apache结构，其实就是Nginx做前端，Apache做后端，充分发挥他们各自的优势之处。Nginx对于高并发性能出众，Proxy功能强效率高，占用系统资源少，而Apache在高并发时对队列的处理比FastCGI（Nginx需要通过fastcgi等方式运行php）更好，并且在处理动态php页面时，mod_php也比php-cgi更稳定更高效。也就是说，我们的目的是，由N
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2024-03-07 19:20:02
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# 在项目中使用 Elasticsearch (ES) 和 Redis 的整合方案
随着数据处理需求的日益增加，使用 Elasticsearch（ES）和 Redis 的组合已成为现代应用程序中的一种常见模式。ES 适合于大规模的文本搜索和分析，而 Redis 则是一个内存数据库，适合于高并发、快速的读写操作。下面我们将详细讲解如何将这两者结合使用。
## 流程概述
首先，我们将建立一个流程
令牌桶算法：令牌桶算法是对漏桶算法的一种改进，桶算法能够限制请求调用的速率，而令牌桶算法能够在限制调用的平均速率的同时还允许一定程度的突发调用。在令牌桶算法中，存在一个桶，用来存放固定数量的令牌。算法中存在一种机制，以一定的速率往桶中放令牌。每次请求调用需要先获取令牌，只有拿到令牌，才有机会继续执行，否则选择选择等待可用的令牌、或者直接拒绝。放令牌这个动作是持续不断的进行，如果桶中令牌数达到上限，
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2023-07-11 22:15:16
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1.前言对于网关，从专业角度，一般运维和网络管理员会比较了解一下。但作为一个软件开发人员，我觉得也是有必要了解一下。尤其是在某次面试过程当中，被面试官问起后，感觉回答的不是很好，导致面试扣分。所以今天，带着学习和分享的想法，一起扒一扒网关的秘密。2.网关2.1 什么是网关？ 网关英文名称为Gateway，又称网间连接器、协议转换器。网关在网络层以上实现网络互连，是最复杂的网络互连设备，仅用于两个
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2024-08-20 20:08:47
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本文学习redis7两大持久化技术之一：AOF（Append Only File）日志追加方式持久化备份与还原，重写以及AOF方式的优缺点1. AOF相关配置首先我们先简单了解下Redis7中AOF相关配置// 开启AOF方式持久化，默认no
appendonly yes
// AOF持久化名称
appendfilename "appendonly.aof"
// AOF持久化文件存储目录
app
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2023-08-17 23:04:24
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# MySQL和Redis的配合使用
## 简介
MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统，而Redis是一个开源的内存数据结构存储系统。MySQL主要用于存储和管理结构化数据，而Redis则用于高速读写和缓存非结构化数据。通过将两者配合使用，我们可以充分发挥它们各自的优势，提升系统的性能和用户体验。
## MySQL和Redis的优势
### MySQL的优势
- 支持复杂的查询和事
原创
2024-02-04 07:04:43
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关于jwt的思考jwt是个做用户权限认证的方案，科普的内容参考相关文档吧，这里提出几个关于jwt的思考：现有项目架构：pc项目->pc服务器->api服务器
app项目->api服务器1. jwt是否需要服务器存储用户状态按照jwt的思路，服务端是不需要存储用户状态的，只要有秘钥+过期时间就可以实现用户的认证和过期，至于读库vs加解密验证哪个过程对服务器的压力更大，这个可能需要对
文章目录1. redis(缓存)+mysql（数据库）+nginx（前端）架构1.1架构介绍思路？1.2架构实现2.gearmand数据更新的实现2.1 gearmand简介2.2 数据库更新的实现 1. redis(缓存)+mysql（数据库）+nginx（前端）架构1.1架构介绍思路？数据访问流程：client -> app -> redis -> mysql ->
微服务架构图： 简介在高并发的系统中，往往需要在系统中做限流，一方面是为了防止大量的请求使服务器过载，导致服务不可用，另一方面是为了防止网络攻击。一般开发高并发系统常见的限流有：限制总并发数（比如数据库连接池、线程池）、限制瞬时并发数（如 nginx 的 limit_conn 模块，用来限制瞬时并发连接数）、限制时间窗口内的平均速率（如 Guava 的 RateLimiter
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2024-10-17 21:12:15
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# Mysql如何配合使用Redis解决实际问题
在开发过程中，我们经常会遇到需要快速访问大量数据的情况，而MySQL数据库的读写速度相对较慢。为了提高性能，可以使用Redis作为缓存数据库，配合MySQL来提高数据访问效率。
## 实际问题
假设我们有一个电商网站，用户在浏览商品页面时，需要显示该商品的评论数量。评论数量是一个动态的数据，用户每发表一条评论，评论数量就会增加。这时我们可以将
原创
2024-06-04 05:16:21
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一、简介Redis是一个key-value存储系统，是nosql一个分布式缓存数据库。Redis官方是不支持windows平台的，windows版本是由微软自己建立的分支，基于官方的Redis源码上进行编译、发布、维护的，所以windows平台的Redis版本要略低于官方版本。 Redis 相关参考网址如下所示：Bootnb 相关：https://www.runoob.com/redis/redi
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2024-10-19 19:57:55
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前言在 shiro 中每次去拦截请求进行权限认证的时候，都会去数据库查询该用户的所有权限信息， 这个时候就是有一个问题了，因为用户的权限信息在短时间内是不可变的，每次查询出来的数据其实都是重复数据，没必要每次都去重新获取这个数据，统一放在缓存中进行管理，这个时候，我们只需要获取一次权限信息，存入到缓存中，待缓存过期后，再次重新获取即可。例如，我执行一个查询多次，它执行多次权限查询。 使用 Reid
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2023-10-09 13:01:37
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# Redis管道与Redis事务配合使用
## 简介
Redis是一种高性能的开源内存数据库，支持多种数据结构，如字符串、列表、哈希、集合和有序集合等。Redis管道（Pipeline）是一种将多个Redis命令打包成一个请求一次性发送给服务器，并通过一次性获取所有回复的方式来减少网络传输次数的技术。Redis事务（Transaction）是一种将多个Redis命令放在一个队列中，并通过一次
原创
2023-11-03 05:57:58
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# Redis与MySQL的协同使用：缓存与持久化存储的完美结合
在现代的应用程序中，性能和数据的可靠性是至关重要的。Redis和MySQL是两种流行的数据存储技术，它们各自有着独特的优势。Redis是一个高性能的键值存储系统，通常用作缓存，而MySQL是一个关系型数据库管理系统，用于持久化存储数据。本文将探讨如何将Redis和MySQL结合起来，以解决实际问题，并提高应用程序的性能。
##
原创
2024-07-27 10:29:45
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在现代应用开发中，MyBatis和Redis的结合成为了提高数据访问性能的常见模式。在这篇博文中，我将详细阐述MyBatis和Redis如何配合使用，分析常见的错误现象、根因及其解决方案，并进行验证测试与预防优化。
用户场景还原
在一个电商平台中，用户常常需要快速查询商品的信息。当用户发送请求时，系统通常会通过MyBatis从数据库中读取商品信息。为了加快响应速度，我们希望在Redis中缓存商
原来的架构这样的架构会导致ES压力太大引入redis架构图 redis不能直接对接ES 所以使用logstash进行转换 redis的数据是filebeat输入的 logstash 从redis（仓库中）拿取数据 给ES使用redis缓存服务来缓解ES压力1.安装redis
yum install redis
sed -i 's#^bind 127.0.0.1#bind 127.0.0.1 10
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2023-08-09 21:37:17
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MySQL和Redis的区别与联系1.MySQL和Redis的数据库类型MySQL是关系型数据库，主要用于存放持久化数据，将数据存储进磁盘（也叫磁盘数据库），读取数据较慢。Redis是NOSQL，即非关系型数据库，也是内存数据库，基于内存进行存储的单进程单线数据库，即将数据存储在内存中，内存的读取速度快，能够提高运行效率2.MySQL的运行机制MySQL作为持久化存储的关系型数据库，每次请求访问数
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2023-08-15 18:31:01
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