限流总并发/连接/请求数对于一个应用系统来说一定会有极限并发/请求数，即总有一个TPS/QPS阀值，如果超了阀值则系统就会不响应用户请求或响应的非常慢，因此我们最好进行过载保护，防止大量请求涌入击垮系统。 如果你使用过Tomcat，其Connector其中一种配置有如下几个参数： acceptCount：如果Tomcat的线程都忙于响应，新来的连接会进入队列排队，如果超出排队大小，则拒绝连接； m
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2024-07-06 07:41:47
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# MySQL SQL限流组件
在高并发场景下，数据库的负载可能会变得非常高，这可能会导致数据库性能下降，甚至崩溃。为了解决这个问题，我们可以使用限流组件来控制数据库的访问速率。本文将介绍MySQL SQL限流组件的基本概念、实现方式以及代码示例。
## 基本概念
限流组件是一种用于控制数据库访问速率的机制。它可以根据预设的规则，对访问数据库的请求进行限制，以保证数据库的稳定性和可用性。常见
原创
2024-07-19 04:49:14
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限流组件Throttling可以对接口访问的频次进行限制，以减轻服务器压力，或者实现特定的业务。一般用于付费购买次数,投票等场景使用.可选限流类1.AnonRateThrottle ：限制所有匿名未认证用户，使用IP区分用户。
使用DEFAULT_THROTTLE_RATES['anon'] 来设置频次2.UserRateThrottle：限制认证用户，使用User id 来区分。
使用DEFAU
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2023-09-11 16:17:27
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高并发限流解决方案限流算法(令牌桶、漏桶、计数器)、应用层解决限流（Nginx）限流算法常见的限流算法有：令牌桶、漏桶。计数器也可以进行粗暴限流实现。计数器 它是限流算法中最简单最容易的一种算法，比如我们要求某一个接口，1分钟内的请求不能超过10次，我们可以在开始时设置一个计数器，每次请求，该计数器+1；如果该计数器的值大于10并且与第一次请求的时间间隔在1分钟内，那么说明请
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2023-08-19 22:23:20
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在频繁的网络请求时，服务有时候也会受到很大的压力，尤其是那种网络，非法的。这样的情形有时候需要作一些限制。本文主要介绍了两种限流方法，感兴趣的可以了解一下目录一、实战基于 Spring cloud Gateway 的限流二、基于阿里开源限流神器：Sentinel在频繁的网络请求时，服务有时候也会受到很大的压力，尤其是那种网络，非法的。这样的情形有时候需要作一些限制。例如：限制对方的请求，这
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2023-07-29 21:25:39
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大家好，我是方木前言限流一直就是一个比较热门而又老旧的话题，但是作为应对高并发的手段之一，限流的热度一直都在。提到限流框架，很多人可能会想到Guava的Ratelimiter，或者Netflix的concuurency-limits，又或者Spring官方出品的Hystrix（已经停止维护了）和替代Hystrix的Resilience4j。那么，如果必须要我选择一款限流的框架，那就是它 - Sen
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2024-11-01 19:25:37
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# Java限流组件介绍及使用示例
在高并发的场景下，为了保证系统的稳定性和可用性，我们常常需要对系统中的各种资源进行限流。限流是指对系统中的请求进行控制，以保证系统能够承受的负载范围内正常运行。在Java开发中，有许多成熟的限流组件可供使用，本文将介绍一种常用的Java限流组件，并提供代码示例进行演示。
## 1. 什么是限流组件
限流组件是一种用于限制系统中各种资源的访问数量的工具。它可
原创
2023-10-08 09:26:39
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前言Spring Cloud Alibaba-Sentinel服务熔断组件学习提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、Sentinel的介绍 Sentinel是阿里中间件团队开源的，面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性。1.1 限流的作用 保护系统避免被瞬时流量冲垮 预防恶意请求
阅读本文大概需要20分钟，但是还是要动手实验的哈，实践是检验真理的唯一标准。感觉博主整理的不错的可以给个关注，本号后续陆续推出干货流量控制&熔断降级产品对比 SentinelHystrixResilience4j隔离策略信号量隔离（并发线程数隔离）线程池隔离/信号量隔离信号量隔离熔断降级策略基于响应时间、异常比率、异常数基于异常比率基于异常比率、响应时间实时统计实现滑动窗口滑动窗口Rin
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2024-02-27 14:22:02
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高并发场景指的是在大量用户同时访问服务时，服务能够保持稳定和高效运行的能力。常用的解决高并发场景下服务不可用问题的技术手段包括熔断、限流和降级：- 熔断：当服务的错误率超过一定阈值时，熔断器会自动断开服务的调用，防止错误的服务继续对系统造成负载压力，从而保证整个系统的可用性。 - 限流：限流是一种控制流量的手段，通过设置最大并发数、最大请求数等方式，保证系统在高并发场景下不会被过多的请求拖垮。 -
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2023-08-25 13:42:23
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来聊聊在SpringBoot项目中如何对接口进行限流，有哪些常见的限流算法，如何优雅的进行限流。首先就让我们来看看为什么需要对接口进行限流？为什么要进行限流？因为互联网系统通常都要面对大并发大流量的请求，在突发情况下（最常见的场景就是秒杀、抢购），瞬时大流量会直接将系统打垮，无法对外提供服务。那为了防止出现这种情况最常见的解决方案之一就是限流，当请求达到一定的并发数或速率，就进行等待、排队、降级、
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2023-09-27 22:39:23
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常见的限流工具有，guava限流和hystrix限流。他们的区别是，guava是服务的提供方防止自身因为请求过多崩溃而限流。hystrix是服务调用方防止后端业务响应异常，造成自身雪崩效应，进行熔断和降级处理。guava提供了令牌桶算法来实现限流，有没有发现redis也有一个令牌桶算法1、pom文件添加依赖<dependency>
<groupId>com.google.
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2024-01-08 12:43:14
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一、Sentinel服务的安装1、Sentinel下载项目地址：https://github.com/alibaba/SentinelSentinel结构简介：Sentinel整体项目由多个组件构成，但主要分为sentinel-core和sentinel-dashboard，两者分别作为Sentinel的连接服务和管理控制台。使用Sentinel，我们需要先下载sentinel-dashboar
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2023-07-05 21:50:44
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Nacos 服务注册nacos-spring-boot-project 中有关服务注册的几个项目
nacos-discovery-spring-boot-actuator nacos-discovery-spring-boot-autoconfigure nacos-discovery-spring-boot-starterorg.springframework.boot.autoconfi
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2024-06-06 14:17:55
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当我们工作所在的系统处于分布式系统初期的时候，往往这时候每个服务都只部署了一个节点。 那么在这样的背景下，如果某个服务 A 需要发布一个新版本，往往会对正在运行的其它依赖服务 A 的程序产生影响。甚至，一旦服务 A 的启动预热过程耗时过长，问题会更严重，大量请求会阻塞，产生级联影响，导致整个系统卡慢。 举个夸张的例子来形容：一幢楼的下水管是从最高楼直通到最低楼的，这
目录限流的目的传输层中的限流基于漏桶(Leaky bucket)与令牌桶(Token bucket)算法的流量控制限流算法的实际应用 单机玩法1，SemaPhore 2，RateLimiter分布式中的玩法redis+lua:令牌桶算法实现 使用延迟队列限流的目的限流的目的是防止恶意请求流量、恶意攻击、或者防止流量超过系统峰值 限流是对资源访问
限速器 (Rate Limiter) 相信大家都不会陌生，在网络系统中，限速器可以控制客户端发送流量的速度，比如 TCP, QUIC 等协议。而在 HTTP 的世界中， 限速器可以限制客户端在一段时间内发送请求的次数，如果超过设定的阈值，多余的请求就会被丢弃。生活中也有很多这样的例子，比如用户一分钟最多能发 5 条微博用户一天最多能投 3 次票用户一小时登录超过5次后，需要等待一段时间才能重试。限
概述分布式限流介绍 常见方案 技术选型分布式限流常用算法基于客户端的限流方案 Guava RateLimiter客户端限流 [算法源码] Guava的预热模型基于Nginx的分布式限流 基于IP地址的限流方案 基于最大连接数的限流方案基于Redis + Lua的分布式限流30分钟了解Lua Lua基本用法和介绍 Redis预加载Lua客户端分布式限流 基于Redis+ Lua实现限流 定义自定义注
电商高并发场景下，我们经常会使用一些常用方法，去应对流量高峰，比如限流、熔断、降级，今天我们聊聊限流。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。根据限流作用范围，可以分为单机限流和分布式限流；根据限流方式，又分为计数器、滑动窗口、漏桶和令牌桶限流，下面我们对这块详细进行讲解。常用限流方式1. 计
作者：fredalxin 作为应对高并发的手段之一，限流并不是一个新鲜的话题了。从Guava的Ratelimiter到Hystrix，以及Sentinel都可作为限流的工具。自适应限流一般的限流常常需要指定一个固定值(qps)作为限流开关的阈值，这个值一是靠经验判断，二是靠通过大量的测试数据得出。但这个阈值，在流量激增、系统自动伸缩或者某某commit了一段有毒代码后就有可能变得不那么合适了。并且
