1、python  内存管理机制gc机制:garbage collection      引用计数机制为主,标记清除和隔代回收为辐。(1)引用计数引用计数也是一种垃圾收集机制,而且是一种最直观、最简单的垃圾收集技术。党某个对象的引用计数降为0时,说明没有任何引用指向该对象,该对象就成为要回收的垃圾,被回收掉。但是有一个例外,循环引用是对象之间的相互引用,会使
引言 限流是对外Api服务在使用过程上经常会碰到的需求。 对客户端的访问频率进行限制可以有效防止因为客户端使用脚本或其他破坏性的方式对服务正常运行造成影响的风险。 限流有多种解决方式,...
转载 2021-07-21 14:39:00
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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
转载 2023-07-09 15:17:54
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# 如何在Java中实现API限流 在现代应用中,API限流是一种常用的防护措施,用于控制系统的访问量,从而保持系统的稳定性。本文将指导你如何实现Java API限流。我们将通过一系列步骤来完成这一目标,并用伪代码展示每一步需要使用的代码。 ## 流程概述 下面是实现API限流的主要流程: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 确定限流策略(如QPS、并
原创 2024-08-16 05:13:41
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为何使用分布式系统限流:在分布式环境中,我们的系统都是集群化部署,那么使用了单机版的限流策略,比如我们对某一个接口的限流方案是每秒钟最多10次请求,那么因为各个实例都会自己维护一份请求次数,所以真实每秒的请求数是: 节点数 * 每秒最多请求数,这样的话就超出了我们的预期;分布式限流解决方案:● 可以基于redis,做分布式限流 ● 可以基于nginx做分布式限流 ● 可以使用阿里开源的 senti
转载 2023-09-29 09:40:09
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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
转载 2023-08-06 00:55:40
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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
转载 2023-10-02 17:08:02
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Spring Gateway 网关 限流Spring Gateway 提供了很多开箱即用的 Filter, 今天我们来介绍一下他的限流 RequestRateLimiter , 由于网关是所有请求的入口所以网关统一做限流是最合适的。首先什么是限流? 为什么需要限流限流有两种一种是限制总的QPS, 比如10000 QPS 每秒处理10000个请求,多的就拒绝防止系统过载。 还有一种是结
转载 2023-10-30 12:52:20
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一般对外暴露的系统,在促销或者黑客攻击时会涌来大量的请求,为了保护系统不被瞬间到来的高并发流量给打垮, 就需要限流,这篇文章主要介绍了nginx限流方案的实现,非常具有实用价值,需要的朋友可以参考下 通过查看nginx官方文档,小弟查看到了三种nginx限流方式。1、limit_conn_zone2、limit_req_zone3、ngx_http_upstream_module前两种只
转载 2024-03-13 15:41:15
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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
一、关于滑动窗口1、什么是滑动窗口滑动窗口是类似于窗口一样的东西,用来告诉发送端一次可以发送数据的大小。即窗口标记了接收端缓存区的大小;2、滑动窗口出现的原因(1)对每一个发送的数据段,都要给一个ACK确认应答,收到ACK后发送下一个数据段。这样做大大降低了传递效率。(2)使用滑动窗口,可以一次发送多条数据,提高性能。3、滑动窗口的一些知识点(1)接收端将自己缓冲区大小放进TCP头部的“窗口大小”
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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# 实现API限流器的指南 在现代软件开发中,API限流是一种重要的技术,它可以防止过度使用API,保护服务器不被恶意请求压垮。本文将引导你实现一个简单的API限流器,用Java编写。首先,我们会概述实现的步骤,然后详细介绍每一步需要的代码。 ## 实现步骤 | 步骤编号 | 步骤描述 | |----------|---------------------| | 1
原创 10月前
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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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# API 限流工具在 Java 中的应用 在现代应用程序中,网络服务往往需要处理大量的并发请求,一个常见的问题便是 "限流"。限流的目的是确保系统稳定性,避免过载和服务崩溃。在 Java 中,我们可以使用多种方式实现 API 限流,本文将介绍一个简单的限流工具及其实现。 ## 限流算法 限流算法主要分为几种常见类型: 1. **令牌桶算法**:使用桶来控制请求流量,按固定速率生成令牌。只
原创 2024-09-15 03:30:42
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# 如何在Java中实现API限流 作为一名经验丰富的开发者,你需要教导一位刚入行的小白如何在Java中实现API限流。下面是整个实现过程的步骤: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 创建一个RateLimiter对象 | | 2 | 使用RateLimiter对象对API请求进行限流操作 | | 3 | 在API处理逻辑中添加限流逻辑 | 接下来,让我们逐步
原创 2024-04-25 03:56:57
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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:
转载 2023-08-01 14:58:11
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个人比较喜欢和赞同的限流方案是:单机下使用RateLimiter,分布式下限流采用redis+lua。1. 高并发三板斧我们常说的大流量,名词:TPS(每秒事务量),QPS(每秒请求量),应对大流量的三种方式是(也是高并发的三板斧):缓存:让数据尽早进入缓存,离程序近一点,不要大量频繁的访问DB。降级:访问一些网站的时候,会出现让你稍后访问的情况,如果不是核心链路,那么就把这个服务降级掉。比如说,
转载 2024-03-25 13:28:38
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限流算法令牌桶算法 算法思想是:令牌以固定速率产生,并缓存到令牌桶中;令牌桶放满时,多余的令牌被丢弃;请求要消耗等比例的令牌才能被处理;令牌不够时,请求被缓存。漏桶算法 算法思想是:水(请求)从上方倒入水桶,从水桶下方流出(被处理);来不及流出的水存在水桶中(缓冲),以固定速率流出;水桶满后水溢出(丢弃)。这个算法的核心是:缓存请求、匀速处理、多余的请求直接丢弃。 相比漏桶算法,令牌桶
转载 2024-07-27 15:58:56
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