locust实战一、locust概述locust：是基于Python语言的性能测试工具，它是基于协程的思想来进行设计的。Python语言是没有办法利用多核的优势，所以Python为了解决这个问题，设计了协程，作为协程的任务，遇到IO堵塞就立刻切换。 什么是协程，协程简单的来说就是微线程。线程解释：以a,b两个进程为例，当a进程进行访问的时候，出现堵塞，系统会让b执行，b堵塞，系统会让a执行，总之不
1、令牌桶算法
令牌桶算法是比较常见的限流算法之一，大概描述如下：
1）、所有的请求在处理之前都需要拿到一个可用的令牌才会被处理；
2）、根据限流大小，设置按照一定的速率往桶里添加令牌；
3）、桶设置最大的放置令牌限制，当桶满时、新添加的令牌就被丢弃活着拒绝；
4）、请求达到后首先要获取令牌桶中的令牌，拿着令牌才可以进行其他的业务逻辑，处理完业务逻辑之后，将令牌直接删除；
5）、令牌桶
java中对于生产者消费者模型，或者小米手机营销 1分钟卖多少台手机等都存在限流的思想在里面。 关于限流 目前存在两大类，从线程个数（jdk1.5 Semaphore）和RateLimiter速率(guava) Semaphore：从线程个数限流 RateLimiter：从速率限流 目前常见的算法是漏桶算法和令牌算法 令牌桶算法。相比漏桶算法而言区别在于，令牌桶是会去匀速的
常用限流策略——漏桶与令牌桶介绍限流：限制到达系统的并发请求数。会影响部分用户的体验，但在一定程度上保障系统的稳定性两者区别漏桶算法思路很简单，请求先进入到漏桶里，漏桶以固定的速度出水，也就是处理请求，当水加的过快，则会直接溢出，也就是拒绝请求，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。不能应对大量的突发请求。
令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先
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2024-05-04 12:32:19
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RateLimiter 令牌限流限流算法常见限流算法有两种：漏桶算法和令牌桶算法。漏桶算法漏桶算法(Leaky Bucket)是网络世界中流量整形（Traffic Shaping）或速率限制（Rate Limiting）时经常使用的一种算法，它的主要目的是控制数据注入到网络的速率，平滑网络上的突发流量。漏桶算法提供了一种机制，通过它，突发流量可以被整形以便为网络提供一个稳定的流量。漏桶可以看作是一
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2024-05-24 21:33:44
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随着市场的推动、技术的发展以及管理观念的更新，企业管理也逐渐从以产品技术为中心转变为以客户为中心。越来越多的企业开始重视客户服务，想以此获取更多的客户，在市场中占有一席之地。可企业辛辛苦苦积累下来的客户资源，实际获得的真的有那么多吗？ 漏桶效应根据统计，企业通常每年要流失10%到30％的客户，可大家往往并不清楚流失的这部分客户具体是哪些、又是在什么时候流失的、员工跳槽给公司带来多少损失…
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2023-10-10 22:01:01
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1、漏桶原理漏桶原理是什么呢？我们可以从字面上简单的理解，就是有一个桶，它的体积是固定的，桶底下有一个小洞会不停的漏水出去，而桶的上方有个水龙头，也不停的往桶里灌水。假设我们这个桶的体积是1L，小洞的口能漏水的最大速率为100ml/s，对以下情况进行实验：（1）进水的速率是50ml/s，这时候对于小洞来说完全无压力，那么这个桶里的水就不会溢出，所有的水都会从小洞里漏出来。（2）接着我们
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2023-12-19 20:56:40
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服务限流-令牌桶算法和漏桶算法问题场景在系统中，有时可能遭遇突发大流量来请求，这时如果请求量达到系统压力上限，就可能导致服务运行缓慢甚至宕机。此时我们的选项无非就是三板斧：缓存、限流、服务降级。 限流是对某一时间窗口内的请求数进行限制，保持系统的可用性和稳定性，防止因流量暴增而导致的系统运行缓慢或宕机。常用的限流算法有令牌桶和和漏桶，而Google开源项目Guava中的RateLimiter使用的
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2024-01-15 07:03:17
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漏桶算法漏桶可以看作是一个带有常量服务时间的单服务器队列，如果漏桶（包缓存）溢出，那么数据包会被丢弃。这一点和线程池原理是很相似的。把请求比作是水，水来了都先放进桶里，并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。需要注意的是，在某些情况下，漏桶算法不能够有效地使用网络资源，因为漏桶的漏出速率是固定的，所以即使网络中没有发生拥塞，漏桶算法也不能使某一个单独的数据
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2024-04-27 21:37:11
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漏桶算法与令牌桶算法在表面看起来类似，很容易将两者混淆。但事实上，这两者具有截然不同的特性，且为不同的目的而使用。漏桶算法与令牌桶算法的区别在于：l 漏桶算法能够强行限制数据的传输速率。l 令牌桶算法能够在限制数据的平均传输速率的同时还允许某种程度的突发传输。需要说明的是：在某些情况下，漏桶算法不能够有效地使用网络资源。因为漏桶的漏出速率是固定的，所以即使网络中没有发生拥塞，漏
在早期的计算机领域，限流技术(time limiting)被用作控制网络接口收发通信数据的速率。 可以用来优化性能，减少延迟和提高带宽等。 现在在互联网领域，也借鉴了这个概念， 用来为服务控制请求的速率， 如果双十一的限流， 12306的抢票等。 即使在细粒度的软件架构中，也有类似的概念。两种常用算法令牌桶(Token Bucket)和漏桶(leaky bucket)是 最常用的两种限流的算法。漏
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2023-12-18 12:56:12
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漏桶算法和令牌桶算法的区别， 说得清楚吗？ 其实两个算法并不难理解，当然有区别，但是感觉区别没那么大， 看网上的一下说明，感觉是误导他人。 引用网上说明： 漏桶算法和令牌桶算法的区别 **漏桶算法的出水速度是恒定的，**那么意味着如果瞬时大流量的话，将有大部分请求被丢弃掉（也就是所谓的溢出）。漏桶算
原创
2021-08-11 14:00:10
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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
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 常用的限流算法漏桶算法漏桶算法思路很
概要 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。1. 漏桶工作原理 &n
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2023-09-15 22:22:47
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### Java 中的漏桶算法
在开发高并发、实时处理的系统中，流量控制是一个关键的问题。漏桶算法是一种常见的流量控制策略，主要用于限制数据的发送速率。本文将介绍漏桶算法的基本原理，并提供 Java 代码示例帮助理解。
#### 漏桶算法的原理
漏桶算法的核心思想如下：
- 将请求放入一个固定容量的桶中。
- 桶以固定速率“漏出”请求，处理这些请求。
- 当请求超过桶的容量时，超出的请求将
简介本章介绍漏桶Leaky Bucket算法在流量限速场景的原理，以及C++实现和相关测试验证。常见的限流算法有计数限流，固定窗口限流，滑动窗口限流，漏桶算发限流，令牌桶算法限流。漏桶算法是限流算法的一种，其原理是将待处理数据统一放在一个桶中，然后根据匀速从桶中拿出数据处理。漏桶算法可应用与多种场景，本章讲诉网络流程控制限制场景的使用，对外发的网络数据进行控制，限制外发的数据的最高流量。原理示例：
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2024-07-23 16:35:47
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一、漏桶把请求比作是水，请求进来了就把请求先放进桶里，但是不处理，并以限定的速度出水，出水就相当于处理请求。当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务漏桶算法可以很好的控制流量的访问速度，一旦超过该速度就拒绝服务。二、令牌桶令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。三、区别漏桶：如果一下
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2023-10-27 05:45:03
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Guava限流文章目录Guava限流为什么要做限流原理漏桶算法令牌桶算法实战为什么要做限流通常我们的应用在部署之前都会先进行评估，有多少的调用量，需要多少台机器，能承受多大的流量；但是难免会有流量突然增大的时候，比如某时段某个接口突然遭受攻击，这时候某些机器可能会承受不了这个压力，导致崩溃，从而导致整个系统不可用。在我们的系统中， 会设置一定的阈值，保护我们的系统能正常运行。通常我们流量控制的策略
## 漏桶算法的概述
漏桶算法（Leaky Bucket Algorithm）是一种流量控制算法，用于限制数据的发送速率。其基本思想是，在处理请求时，就像水从漏桶中流出一样，保持一个稳定的处理速率，而多余的请求会被丢弃。这个算法在网络、API请求限制，甚至在流量整形中都有广泛应用。
本文将教你如何使用Java实现漏桶算法。我们将通过以下几个步骤来进行实现。
### 实现流程
| 步骤 |
背景每一个对外提供的API接口都是需要做流量控制的，不然会导致系统直接崩溃。很简单的例子，和保险丝的原理一样，如果用电符合超载就会烧断保险丝断掉电源以达到保护的作用。API限流的意义也是如此，如果API上的流量请求超过核定的数值我们就得对请求进行引流或者直接拒绝等操作。限流算法既然要限流，就得提到限流算法了，一般有漏桶算法和令牌桶算法两种限流算法。漏桶算法漏桶算法(Leaky Bucket)是网络
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2024-01-08 22:34:23
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