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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之前开发一个视频聊天室服务，碰到许多服务器端高并发性能的问题，所以进行了一些这方面的学习。服务器端在收到客户端过多的请求时，往往会因为过高的cpu或者内存消耗而宕掉。这就有一个原则是服务端要能自我保护，宁可提供受损的服务，也不能不提供服务。在开发高并发系统时有三把利器来保护系统：缓存、降级和限流。缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统能处理的容量。项目中有很多地方用到了缓存。其中一个场景是，客户端
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2024-10-30 09:56:22
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之前开发一个视频聊天室服务，碰到许多服务器端高并发性能的问题，所以进行了一些这方面的学习。服务器端在收到客户端过多的请求时，往往会因为过高的cpu或者内存消耗而宕掉。这就有一个原则是服务端要能自我保护，宁可提供受损的服务，也不能不提供服务。在开发高并发系统时有三把利器来保护系统：缓存、降级和限流。缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统能处理的容量。项目中有很多地方用到了缓存。其中一个场景是，客户端
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2024-10-14 06:55:31
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目录保护系统机制限流的算法计数器漏桶算法令牌桶算法RateLimiter 限流工具类RateLimiter 预消费RateLimiter 的限制基于 Redis 的分布式限流 保护系统机制在开发高并发系统时用来保护系统稳定的几招优先级从高到低：缓存、限流、降级、熔断。缓存：提升系统访问速度和增大系统处理容量。降级：当服务出现问题获取影响到核心流程时，需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开。限
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2023-08-26 08:06:15
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一般在情况下，我们的项目首页并发量是非常大的，特别是用户网络卡顿时，会不停的刷新页面导致有大量的无效请求，这样会对系统造成很大的影响。 因此限流操作就是很有必要的，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。今天我们主要来看看nginx提供的限流方案一、控制速率1.什么是控制速率 nginx提供的第一种限流方式是控制速率限流，在一定的时间内只处理特定数量的请求。ngin
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2023-08-18 22:27:40
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什么是限流呢？限流是限制到达系统的并发请求数量，保证系统能够正常响应部分用户请求，而对于超过限制的流量，则通过拒绝服务的方式保证整体系统的可用性。聊聊方式一般有两种1. 我们也可以对容器进行限流，比如 Tomcat、Nginx 等限流手段。 Tomcat 可以设置最大线程数（maxThreads），当并发超过最大线程数会排队等待执行； Nginx 提供了两种限流手段：一是
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2024-03-05 22:24:29
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# 使用 Redis 实现 Java 限流的完整指南
限流 (Rate Limiting) 是一种控制请求速率的重要手段，可以帮助系统抵御洪泛攻击，合理分配资源，提高系统的可用性。本文将详细讲解如何在 Java 中使用 Redis 实现限流，特别是使用 Redis 的 `incrBy` 命令。
## 一、实施步骤概览
在实现限流之前，首先我们需要明确步骤。下表展示了整个实现过程的步骤：
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原创
2024-08-09 09:02:12
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# Java 令牌桶做限流控制的实现
在分布式系统中，限流控制是非常重要的一环，它能帮助我们防止系统因请求过多而崩溃。在这里，我们将学习如何使用Java实现令牌桶算法来进行限流控制。令牌桶算法的基本思想是，以固定速率向桶中放入令牌，当系统处理请求时，可以从桶中取走令牌。
## 流程概述
首先，我们需要了解实现令牌桶限流控制的整体流程。下面是整个过程的步骤表格：
| 步骤 | 描述
# Java gRPC 限流方案
## 一、引言
在微服务架构中，gRPC因其高效的性能和灵活的特性逐渐成为常用的通信框架。然而，在高并发场景下，服务可能会因为流量过大而导致性能下降或崩溃。因此，实施有效的限流策略成为必要的工作。本方案将讨论Java gRPC中的限流机制，并提供相应的代码示例和状态图。
## 二、限流机制
限流的目的在于保护系统资源，确保服务的稳定性。常见的限流策略有：
redis+kafka限流 让我们谈谈队列设计。 我们有一本很长的书，我们希望许多人都可以阅读。 有些可以在午餐时间阅读，有些可以在星期一晚上阅读，有些则可以在周末带回家。 这本书太长了，以至于我们在任何时候都有数百人在读书。 我们这本书的读者需要跟踪他们在书中所处的位置 ，因此他们通过在书中添加书签来跟踪自己的位置 。 一些读者阅读速度很慢，使书签接近开头。 其他读者则半途而废，将他们留在中
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2024-06-25 08:52:57
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前言面对越来越多的高并发场景，限流显示的尤为重要。当然，限流有许多种实现的方式，Redis具有很强大的功能，我用Redis实践了三种的实现方式，可以较为简单的实现其方式。Redis不仅仅是可以做限流，还可以做数据统计，附近的人等功能，这些可能会后续写到。正文第一种：基于Redis的setnx的操作我们在使用Redis的分布式锁的时候，大家都知道是依靠了setnx的指令，在CAS（Compare a
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2023-06-13 11:39:26
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!(https://s2.51cto.com/images/blog/202210/06220723_633ee11bbd74514838.jpg?xossprocess=image/watermark,size_14,text_QDUxQ1RP5Y2a5a6i,color_FFFFFF,t_100,g_se,x_10,y_10,shadow_20,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk
原创
2022-10-06 22:08:02
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Nginx限流Nginx提供两种限流的方式：控制速率控制并发连接数控制速率漏桶法漏桶算法思路很简单，请求先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度处理请求，当访问频率超过接口响应速率，然后就拒绝请求，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率，示意图如下：修改/usr/local/openresty/nginx/conf/nginx.conf:#usernobody;userrootroot;worker_p
原创
2020-04-28 18:01:14
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redis
限流的使用1.简单
限流2.通过Redis-Cell实现
限流3.lettuce自定义命令实现
限流 1.简单
限流1.实现原理：通过zset实现！ 2.pom.xml<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
xmlns:
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2023-10-11 08:54:23
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为了防止某个消费者的QPS或是所有消费者的QPS总和突然飙升而导致的重要服务的失效，系统可以对访问流量进行控制，这种对集群的保护措施称为服务限流。 Dubbo中能够实现服务限流的方式较多，可以划分为两类：直接限流与间接限流直接限流：通过对连接数量直接进行限制来达到限流的目的。（官方方案汇总）间接限流：通过一些非连接数量设置来达到限制流量的目的。（我的偶像总结-Reythor雷）一、executes
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2024-06-12 12:58:56
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系统设计时一般会预估负载，当系统暴露在公网中时，恶意攻击或正常突发流量等都可能导致系统被压垮，而限流就是保护措施之一。限流即控制流量，本文将记录 Nginx 的二种限流设置。生活中的 “限流”？限流并非新鲜事，在生活中亦无处不在，下面例举一二：博物馆：限制每天参观总人数以保护文物高铁安检：有若干安检口，旅客依次排队，工作人员根据安检快慢决定是否放人进去。遇到节假日，可以增加安检口来提高处理能力(横
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2024-05-24 23:23:42
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之前我们了解了 Sentinel 集成 SpringBoot实现限流，也探讨了Sentinel的限流基本原理，那么接下去我们来学习一下Sentinel整合Dubbo及 Nacos 实现动态数据源的限流以及分布式限流。 先来看一下我的工程目录：单服务的限流： Provider : 首先从 api 模块开始： 其中只是定义了一个接口:public interface SentinelServi
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2024-06-09 19:09:17
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文章目录本章导读了解Nginx限流先来看一个例子limit_req_zone 参数配置ngx_http_limit_conn_module 参数配置限流实战实例一 限制访问速率实例二 burst缓存处理实例三 nodelay降低排队时间实例四 自定义返回值限流算法令牌桶算法漏桶算法官网 本章导读前面写了安装、代理、负载均衡、高可用、https，基本可以用于生产了但是如果生产要面对突如其来的高并发
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2024-03-27 09:44:50
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时至今日，Apache/dubbo-go（以下简称 dubbo-go ）项目在功能上已经逐步对齐java版本，稳定性也在不同的生产环境得到了验证。社区便开始再服务治理、监控等方向发力。随着 1.2和1.3 版本发布， dubbo-go 新增了大量此类新feature。今天我们聊一聊限流相关话题，此前dubbo-go已经支持了tps limit、execute limit、hystrix 的内置fi
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2024-04-08 08:53:06
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1、熔断器（Hystrix） a.断路器机制 断路器很好理解, 当Hystrix Command请求后端服务失败数量超过一定比例(默认50%), 断路器会切换到开路状态(Open). 这时所有请求会直接失败而不会发送到后端服务. 断路器保持在开路状态一段时间后(默认5秒), 自动切换到半开路状态(HALF-OPEN). 这时会判断下一次请求的返回情况, 如果请求成功, 断路器切
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2024-09-26 16:52:32
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