概要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&nb
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2023-08-23 10:40:39
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问题产生,当调用一个接口很频繁的时候,比如每秒调用一个接口100次。业务提现在抢购等。这时我们的服务器处理不过来就会拒绝服务,宕机等等。。。显然这不是我们需要的。 因此产生了限流这个。限流是什么呢,就是我只是接收那么多,多的就是等待,排队,或者拒绝,然你等待,不进入服务。。。 直接上代码: 使用方法
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2019-05-29 14:39:00
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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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什么是限流限流可以认为服务降级的一种,限流就是限制系统的输入和输出流量已达到保护系统 的目的。一般来说系统的吞吐量是可以被测算的,为了保证系统的稳定运行,一旦达到的需要限制的阈值,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。比如场景:某天小明突然发现自己的接口请求突然之间涨到了原来的10倍,接口几乎不能使用,产生了一系列连锁反应,导致了整个系统
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2024-08-29 17:09:30
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JAVA实现简单限流器什么是限流器在高并发的场景下,出于对系统的保护会对流量进行限制。信号量实现限流器提到限流器的实现方式,很容易可以想到信号量是与之类似的原理,都是允许一定数量的线程访问临界区,具体实现代码如下所示,同一时刻只允许两个线程访问临界区域,其它线程等待实现限流目的。// 定义信号量对象 指定允许同时访问临界区的线程数
Semaphore semaphore = new Semapho
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2023-12-20 17:17:51
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一、前言随着微服务的流行,服务和服务之间的依赖越来越强,调用关系越来越复杂,服务和服务之间的稳定性越来越重要。在遇到突发的请求量激增,恶意的用户访问,亦或请求频率过高给下游服务带来较大压力时,我们常常需要通过缓存、限流、熔断降级、负载均衡等多种方式保证服务的稳定性。二、限流的场景及目的限流的场景无处不在,有感知的,或许也有一些无感知的,简要介绍下如下一些场景 限流的业务场景主要有以下几点对自己的服
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2023-08-26 23:28:06
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计数器算法通俗一点的理解就是在给定时间内,允许n个请求通过,第n+1个请求则抛弃。例子:比如设置1秒5次。那么第一秒内的第六个请求就抛弃,第二秒内,又可以进入五个请求。使用时注意这么一种情况(我觉得只有适不适合的场景,算不算缺点就看你的理解):在第1秒末进入大量请求比如进入4个请求,在第2秒初又进入5个请求,这样就导致1秒末和2秒初这个时间里最高可进入2n个请求。基于内存的实现:适用于单机,根据场
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2023-07-16 07:25:51
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引言Semaphore,现在普遍翻译为“信号量”,以前也曾被翻译成“信号灯”,因为类似现实生活里的红绿灯,车辆能不能通行,要看是不是绿灯。同样,在编程世界里,线程能不能执行,也要看信号量是不是允许。信号量是由大名鼎鼎的计算机科学家迪杰斯特拉(Dijkstra)于1965年提出,在这之后的15年,信号量一直都是并发编程领域的终结者,直到1980年管程被提出来,我们才有了第二选择。目前几乎所有支持并发
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2024-06-12 17:45:13
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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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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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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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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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这是阿里一面的一道设计题,限制一个用户一秒只能访问100次。1. 先设计一个限制器接口,具体实现尚不考虑,便于后期扩展。/**
* <p>描述: 限制器顶级接口 </p>
* @date 2020-9-24 15:48
* @since jdk1.8
*/
public interface Limiter<T> {
boolean isAllow
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2023-08-26 19:39:51
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文章目录一、为什么需要限流?二、Google开源工具包Guava三、Guava限流算法介绍1.算法介绍2.Guava限流工具类RateLimiter四、使用步骤1.引入maven依赖2.简单使用四、总结 一、为什么需要限流?相信大家在工作中肯定都会遇到,随着业务的发展,需要不停的提升服务的性能,但是单台机器的性能终归是有限的!为防止服务器因为请求量过大而导致服务不可用的情况,都需要针对接口等维度
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2023-08-02 11:59:28
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目录前言1. 验证限流以及容器限流2. 服务端限流2.1 固定时间窗口2.2 滑动时间窗口2.3 漏桶算法2.4 令牌桶算法 前言以下的文章参考了一些具体的资料加深了解B站:Java限流算法,你知道该怎么做吗?1. 验证限流以及容器限流突发的流量请求,系统可能会造成奔溃。可以通过集群多个服务器,所以要加以限流 生活中的比如秒杀订单或者微博热搜条等在某种容器或者验证上也可以加以限流,具体如下合法性
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2023-08-24 20:24:44
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前言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整个应用不可用。 比如最近就有个这样的需求,我作为客户端要向kafka生产数据,而kafka的消费者则再源源不断的消费数据,并将消费的数据全部请求到web服务器,虽说做了负载(有4台web服务器)但业务数据的量也是巨
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2024-04-16 09:00:04
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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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几种常用的限流方式目前主要使用的限流方式主要是:计数器、滑动窗口、漏桶和令牌桶限流什么时候使用限流器为了保证系统能够正常响应部分请求,保证服务的稳定,对于超出服务承载能力的流量进行限制,通过拒绝服务的方式对系统进行保护。计数器限流计数器是一种最简单限流算法实现原理我们需要维护一个计数器,在一个时间间隔中对计数器进行判断是否超过设定上线,如果允许通过,则放行。到达临界点,将计数器清零。 否否是是
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2023-11-02 09:31:20
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一、引言 许多需求计算量都在扩大,比如合同下的门店会有三四千个,计算这些门店的数据在进行聚合,对于服务的内存和接口执行时间有着很大的影响。 针对越来越大容量、并发高的接口或者其他计算方法,同一时间在运行的计算维度
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2023-11-02 19:01:49
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常见的限流方案从实现方式上来讲,限流可分为简单计数器限流、滑动窗口限流,基于漏桶和令牌桶算法的限流。从是否支持多机拓展上来讲,又分为单机限流和分布式限流。单机限流大多通过线程锁的方式实现,而分布式限流多借助于Redis等中间件。简单计数器限流通过维护单位时间内的请求次数来实现限流,当请求次数超过最大限制时拒绝访问。这种实现方式的好处是实现起来较为简单,缺点是可能会产生“毛刺”。如下图。滑动窗口限流
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2023-06-27 11:35:02
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