面试：系统高可用，令牌桶算法和漏桶算法有什么区别？如何用 Redis 实现滑动窗口限流？这里基于 Redis 实现一个滑动窗口限流算法什么是滑动窗口限流?滑动窗口限流指在一定时间窗口内限制请求的数量，并且随着时间的推移，新增的请求会被记入新的时间段内，通过滑动窗口限流可以使得限流更加平滑如何基于 Redis 实现滑动窗口限流？可以基于 Redis 的 Zset 数据结构实现，每当有一个请求进来时，
这里写自定义目录标题一、什么是令牌桶算法？二、使用 Java 实现的令牌桶简单示例：三、单个Jvm应用的限流框架1、Guava RateLimiter2、Bucket4j四、分布式的限流框架 一、什么是令牌桶算法？令牌桶算法是一种流量控制策略，用于限制请求数。它通过维护一个固定容量的“令牌桶”，并以恒定速率向其中添加令牌。当请求到达时，需要从桶中取出一个令牌才能被处理，如果没有可用的令牌，则请求
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2024-09-08 08:06:07
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限流是保护高并发系统的三把利器之一，另外两个是缓存和降级。限流在很多场景中用来限制并发和请求量，比如说秒杀抢购，保护自身系统和下游系统不被巨型流量冲垮等。限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的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或进行流量整形。常用的限流方式和场景有：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limitconn
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2024-08-11 15:18:48
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目录一、Redis 基本命令 1. 测试Redis性能：redis-benchmark 2. Redis沟通命令，查看状态：ping 3.查看redis服务器的统计信息：info [section] 4.redis使用的数据库 5.查看当前数据库中 key 的数目：dbsize： 6.查看当前数据库中符合要求的 key： 7.判断 key 是否存在：exists key [key…]： 8.移动
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2024-05-29 06:43:34
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RateLimiter 有两个实现类：SmoothBursty 和 SmoothWarmingUp，其都是令牌桶算法的变种实现，区别在于 SmoothBursty 加令牌的速度是恒定的，而 SmoothWarmingUp 会有个预热期，在预热期内加令牌的速度是慢慢增加的，直到达到固定速度为止RateLimiter 是用来控制访问资源的速率（rate）的，它强调的是控制速率。比如控制每秒只能有 1
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2024-02-02 20:32:15
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具体问题 网站的访问ip中，找出进行频繁连接的ip，并对这些ip的访问频率进行限制。 解决方案 Leak Bucket / Token Bucket 概述 将上述的寻找频繁访问ip的问题提升到一个更高的抽象层次，就是网站的流量控制。Leaky Bucket就是一种可以辅助实现流量控制的算法。
在我看来，Leaky Bucket是一个抽象层次略
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2023-12-14 22:28:21
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限流保护限流的目的是保护系统不被大量请求冲垮，通过限制请求的速度来保护系统。在电商的秒杀活动中，限流是必不可少的一个环节。计数器比较简单的限流做法是维护一个单位时间内的计数器，每次允许请求计数器都加1，当单位时间内计数器累加到设定的阈值后，之后的请求都被拒绝，直到超过单位时间，再将计数器重置为零。此方式有一个弊端：如果在单位时间1s内允许100个请求，10ms已经通过了100个请求，那后面的990
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2024-07-04 04:59:16
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在网络中传输数据时，为了防止网络拥塞，需限制流出网络的流量，使流量以比较均匀的速度向外发送，令牌桶算法就实现了这个功能，
可控制发送到网络上数据的数目，并允许突发数据的发送。
什么是令牌从名字上看令牌桶，大概就是一个装有令牌的桶吧，那么什么是令牌呢？紫薇格格拿的令箭，可以发号施令，令行禁止。在计算机的世界中，令牌也有令行禁止的意思，有令牌，则相当于得到了进行操作的授
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2023-11-28 13:32:07
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漏桶算法和令牌桶算法是接口限流设计中常用的两种算法，网上关于这两个算法的介绍文章有很多，但不同的人有不同的理解，导致很多技术人员在学习的时候，会陷入迷茫的状态，比如说：1）如果要让自己的系统不被打垮，用令牌桶。如果保证别人的系统不被打垮，用漏桶算法 2）在“令牌桶算法”中，只要令牌桶中存在令牌，那么就允许突发地传输数据直到达到用户配置的门限，所以它适合于具有突发特性的流量。 我在架构实战营中总结两
本文是一篇关于如何编写安全的Java代码的指南,开发者在编写一般代码时，可以参照本文的指南： 静态字段 缩小作用域 公共方法和字段 保护包 equals方法 如果可能使对象不可改变 不要返回指向包含敏感数据的内部数组的引用 不要直接存储用户提供的数组 序列化 原生函数 清除敏感信息 静态字段 • 避免使用非final的公共静态变量 应尽可能地避免使
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2024-01-15 17:57:17
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令牌与漏桶的区别1. 漏桶是出，令牌是进
2. 令牌是允许伸缩漏桶算法漏桶算法(Leaky Bucket)是网络世界中流量整形（Traffic Shaping）或速率限制（Rate Limiting）时经常使用的一种算法，它的主要目的是控制数据注入到网络的速率，平滑网络上的突发流量。漏桶算法提供了一种机制，通过它，突发流量可以被整形以便为网络提供一个稳定的流量。漏桶可以看作是一个带有常量服务时间的
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2023-12-06 16:10:28
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通常在高并发和大流量的情况下，一般限流是必须的。为了保证服务器正常的压力。那我们就聊一下几种限流的算法。计数器计数器是一种最常用的一种方法，在一段时间间隔内，处理请求的数量固定的，超的就不做处理。demo
public function SpeedCounter()
{
$redis = new \Redis();
$redis->connect('127.0.0.1', 6379);
//
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2023-11-14 10:45:58
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在现代互联网应用中，限流是一个非常重要的技术。尤其是当服务面临大量并发请求时，合理的限流策略可以保护服务的稳定性。本文将重点讲解如何使用 Java 代码实现“令牌桶限流”机制。
### 背景描述
在微服务架构中，数十个服务可能会相互调用，其中某个服务可能会遭遇超载。这种情况下，如果不对请求进行合理限流，可能会导致系统崩溃。令牌桶限流是解决这一问题的有效方法之一。
我为此绘制了一个四象限图，以
漏桶算法与令牌桶算法在表面看起来类似，很容易将两者混淆。但事实上，这两者具有截然不同的特性，且为不同的目的而使用。漏桶算法与令牌桶算法的区别在于：漏桶算法能够强行限制数据的传输速率。令牌桶算法能够在限制数据的平均传输速率的同时还允许某种程度的突发传输。需要说明的是：在某些情况下，漏桶算法不能够有效地使用网络资源。因为漏桶的漏出速率是固定的，所以即使网络中没有发生拥塞，漏桶算法也不能使某一个单独的数
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2024-02-04 11:42:12
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高性能限流器Guava RateLimiter我们来看看 Guava RateLimiter 是如何解决高并发场景下的限流问题的。限流怎么理解呢？（我们创建一个流速为2个请求/秒的限流器） 直观地看，2个请求/秒就是每秒最多允许两个请求通过限流器。 在Guava中，2个请求/秒==一个请求500毫秒首先我们看看RateLimiter的使用//限流器流速：2个请求/秒
RateLimiter lim
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2024-04-18 17:06:45
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令牌桶概念原理系统以一个恒定的速度往桶里放入令牌，如果请求需要被处理，则需要先从令牌桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。相比较漏桶算法令牌桶算法允许一定的突发流量，但是又不会让突发流量超过我们给定的限制（单位时间窗口内的令牌数） 对于一个请求，需要根据计算您核实的间隔时间，然后让这个请求等待相应的时间以达到限流的目的。 令牌是对“过去的空闲”状态进行建模，当没有空闲时，这个变量为0
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2024-06-10 10:22:10
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简介bucket4jbucket4j是基于令牌桶算法的Java限流库， 主页在https://github.com/vladimir-bukhtoyarov/bucket4j。 它主要用在3种场景： a，限制比较重工作的速率。 b，将限流作为定时器，例如有些场景限制你对服务提供方的调用速度，因此使用限流器作为定时器，定时按照约定速率调用服务提供方。 c，限制对API访问速率。令牌桶是一种限速算法，
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2024-02-02 14:11:41
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限流算法在高并发场景下，除了使用消息队列、缓存来处理外，我们还可以限定请求的次数，即让我们规定数量的请求进来，于是便有了限流算法，限流可以常用的有：计数限流窗口限流令牌桶漏桶令牌桶原理令牌桶在实际场景中应用更广泛，guava也提供了现成的方法供我们使用，可学习过程中，难免重复造轮子令牌桶整体的处理如下图所示过程如下初始桶容量，按一定流速向桶中添加令牌用户发起请求时尝试获取令牌获取到令牌则进入下一步
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2023-05-31 15:54:42
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接口限流算法:令牌桶本文内容：令牌桶算法原理实现令牌桶算法Guava中RateLimiter令牌桶的使用限流算法的应用场景令牌桶算法原理简单说明：设定固定的速率往桶中放入令牌，如果到达桶的最大容量就溢出（不能放置）。当每一次接口请求时，需要申请一个令牌，如果获取到则进行业务操作，如果桶中无令牌，则拒绝请求。通过令牌桶就可以对接口进行限流了。JAVA实现令牌桶算法package com.dsdj.l
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2023-07-17 12:22:37
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这里给出的令牌桶是以redis单节点为中间件, 改成以redis集群为中间件应该也很简单. 不过, 这里的实现比较简单, 主要提供两个函数, 一个用于消费令牌, 一个用于添加令牌. 这里, 消费令牌和添加令牌都是通过lua来保证原子性.消费令牌的代码如下 :// FetchToken 用来获取某个key的一个令牌
func (acc *Accessor) FetchToken(key string
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2023-07-17 17:28:57
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