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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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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一，前言高并发下，api接口面临压力过大的情况。针对此类情况，一般有一下几种处理方案。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出现问题或者影响到核心流程时，需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开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 ...
原创
2022-02-11 15:16:14
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一，前言高并发下，api接口面临压力过大的情况。针对此类情况，一般有一下几种处理方案。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出现问题或者影响到核心流程时，需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开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
原创
2021-07-08 11:13:14
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### Java API 接口限流实现指南
在Java开发中，接口限流是确保服务器不会因为请求过载而崩溃的有效手段。本文将教你如何实现简单的限流机制，通过一个实际的例子，你将在了解限流原理的同时，逐步掌握实现步骤。
#### 实现流程
以下是接口限流的基本流程：
| 步骤 | 说明 |
|---
原创
2024-08-07 12:21:37
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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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了解RedisRedis（Remote Dictionary Server）是一个开源的高性能键值对存储数据库。它支持多种数据结构，包括字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）、有序集合（Sorted Set）等。Redis的特点包括：内存存储：Redis将数据存储在内存中，因此读写速度非常快，适用于对性能有较高要求的场景。持久化：Redis支持持久化将内存中的数
原创
精选
2023-08-08 15:08:08
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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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# 使用Redis实现API接口计费限流
在现代的API设计中，限流（Rate Limiting）是一个重要的机制，尤其是在处理大量请求时。通过Redis实施API接口的计费限流能极大提高系统的稳定性和响应速度。在这篇文章中，我们将逐步引导大家实现这个机制。以下是整个过程的流程概述：
## 流程概述
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-05 04:38:30
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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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前言在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。限流可以认为服务降级的一种，限流通过限制请求的流量以达到保护系统的目的。一般来说，系统的吞吐量是可以计算出一个阈值的，为了保证系统的稳定运行，一旦达到这个阈值，就需要限制流量并采取一些措施以完成限制流量的目的。比如：延迟处理，拒绝处理，或者部分拒绝处理等等。否则，很容易导致服务器的宕机。常见限流算法计数器限流计数器限流算法是最为简单粗
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2023-08-20 21:24:39
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常用的限流算法有漏桶算法和令牌桶算法，guava的RateLimiter使用的是令牌桶算法，也就是以固定的频率向桶中放入令牌，例如一秒钟10枚令牌，实际业务在每次响应请求之前都从桶中获取令牌，只有取到令牌的请求才会被成功响应，获取的方式有两种：阻塞等待令牌或者取不到立即返回失败，下图来自网上：Guava提供的RateLimiter可以限制物理或逻辑资源的被访问速率，有点与java并发包下的Samephore类似，但是又不相同，RateLimiter控制的是速率，Samephore控制的是并发量。Rate
原创
2021-07-14 09:35:39
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# Java接口限流实现
## 什么是接口限流
在实际的应用程序开发中，为了保护系统免受过多的请求而导致的拥塞或者资源耗尽，我们通常需要对接口进行限流。接口限流是指控制接口请求的频率，防止系统被过多请求拥堵或者耗尽资源。
## 为什么需要接口限流
1. **保护系统稳定性**：限制请求频率，防止系统被过多请求拥挤，导致系统瘫痪。
2. **防止资源耗尽**：限制频繁请求，避免资源被耗尽，影
原创
2024-07-13 03:49:52
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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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# Java实现接口限流
## 1. 概述
接口限流是一种常见的应用场景，用于控制接口的访问频率，防止接口被恶意攻击或者过载请求。在Java中，我们可以通过使用限流算法和相关库来实现接口限流的功能。
## 2. 实现步骤
下面是实现Java接口限流的步骤，我们可以用表格展示出来：
| 步骤 | 动作 |
|----|----|
| 1. 定义接口限流的规则 | 设置接口的访问频率限制，例如
原创
2023-11-25 12:02:46
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在前面的学习中，我们的系统并没的登录设置，这样对于我们系统来说是不安全的。我们需要指定用户或注册的用户可以登录我们系统。由于我们这个系统并没有用到数据库，我们以我就在代码中指定用户可以登录我们的系统。正常情况是要数据库来管理注册用户。1.登录页面使用SprigMVC来处理系统安全是非常快捷的，我们只添加依赖架包就可行了。在build.gradle的文件中添加下面的代码：compile'org.sp
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2024-04-12 13:25:53
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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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在开发分布式高并发系统时有三把利器用来保护系统：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出现问题或者影响到核心流程时，需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开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、降级等处理问题描述1、 某天A君突然发现自己的接口请
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2023-07-09 15:17:54
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# 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
文章目录1.计数器法2.滑动窗口2.1 解决方案3.漏桶算法3.令牌桶算法3.1 RateLimiter详解RateLimiter主要接口3.2 临界问题4.总结4.1 计数器 VS 滑动窗口4.2 漏桶算法 VS 令牌桶算法 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服务雪崩，进而导致整个应用系统瘫痪。 当
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2023-10-25 19:41:51
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