在现代分布式系统中，限流是一个非常重要的概念，确保系统的可用性和稳定性。本文将聚焦于“redisson限流器的使用”，帮助开发者理解如何实现限流功能，避免系统因流量过大而崩溃。
## 背景定位
想象一下，一个电商网站在促销期间突然涌入了大量用户请求，如果没有有效的限流手段，就可能导致后端服务被压垮，影响用户体验。为了避免这种情况，我们需要采用限流策略。此时，`redisson` 提供了一种简单
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。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 and s
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2024-05-28 15:10:38
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一、单机流控简单窗口：在指定时间段内只控制总数，不关注流量整形，无法解决临界突变问题（前N秒无请求，但是最后时刻爆发请求）滑动窗口（阿里Sentinel ）：漏桶：令牌桶：Google Ratelimiter ，参考 https://cloud.tencent.com/developer/article/1891525（含基于切面实现的样例）滑动日志：二、分布式流控接入层入口流
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2023-11-13 20:57:32
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一、限流器作用 基于Redis的分布式限流器RateLimiter可以用来在分布式环境下现在请求方的调用频率。既适用于不同Redisson实例下的多线程限流，也适用于相同Redisson实例下的多线程限流。 RateLimter主要作用就是可以限制调用接口的次数。主要原理就是调用接
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2023-07-04 10:37:02
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针对于并发量比较高的时候，如果不针对对应的服务做限流操作，可能造成服务器压力过大，宕机等情况，为此出现了多种限流的方式：计数器算法（Counter）。 --设计一个计数器，比如一个全局的变量，每次请求后+1，并且在限定时间内比如一分钟，将计数器重置一次。当每次请求时查看计数器是否已经为临界值了，是就限流。但是这个有个缺点就是比如在55秒前没有请求，在55-70秒时有20000次请求，而计数器的临
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2024-06-11 08:40:58
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我们目前在工作中遇到一个性能问题，我们有个定时任务需要处理大量的数据，为了提升吞吐量，所以部署了很多台机器，但这个任务在运行前需要从别的服务那拉取大量的数据，随着数据量的增大，如果同时多台机器并发拉取数据，会对下游服务产生非常大的压力。之前已经增加了单机限流，但无法解决问题，因为这个数据任务运行中只有不到10%的时间拉取数据，如果单机限流限制太狠，虽然集群总的请求量控制住了，但任务吞吐量又降下来。
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2023-08-30 22:19:19
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目录一、简介二、maven依赖三、编码实现3.1、配置文件3.2、配置类3.3、注解类3.4、切面类3.5、自定义异常和全局异常3.6、控制层四、验证4.1、单用户请求4.2、多用户请求结语 一、简介 Redisson 实现限流，之前我们讲过使用Redis的Lua脚本方式，我们今天主要讲使用 Redisson 提供的方法实现限流。本文中主要用到 org.redisson.api.RRateLim
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2023-08-09 21:35:04
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上文我们介绍了RateLimiter文章路径针对IP来限流的方式，上文的限流方案，只针对单应用情况，分布式集群下就不能使用上文的方式，分布式下的限流方案有很多种,这边展示的是Redis的封装redission框架。 可以这么讲，jdk中的juc包提供的是单机版的并发业务。那么Redisson基本是基于juc实现的分布式的业务。一：Redission官网我们先去Redission官网喵喵rediss
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2023-08-29 11:19:54
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限流器,就是限制用户访问或请求的一种方式,在开发过程中,有些时候不得不去限制用户一直请求,来减少服务器的压力。那么就来用代码实现一下限流器这是一个限制访问请求的接口,一个用户30s内只能访问5次,用redis实现参数:需要一个唯一能识别用户的参数,时间,次数普通限流器r = redis.Redis(decode_responses=True)
def pass_window(username,ti
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2023-08-08 11:33:00
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Redisson 的 AsyncSemaphore 源码剖析 聊聊 Semaphore 限流器引子前阵子看了看 redisson 的源码，也搜看了些网上的一些文章，发现讲主逻辑和流程的文章比较多，而对于一些细节的实现做出解释的文章比较少，其实我的上一篇文章也是如此 学了半天 synchronized 结果没用！还不快用分布式锁？ 所以在此对 redisson 分布式锁中使用到的数据结构逐个做下解析
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2024-04-08 11:11:55
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限流限流是在高并发或者某个瞬间高并发时，为了保证系统的稳定性，对超出服务处理能力之外的请求进行拦截，对访问服务的流量进行限制。常见的限流算法有四种：固定窗口限流算法、滑动窗口限流算法、漏桶限流算法和令牌桶限流算法。固定窗口限流算法将每个固定时间设置为每个固定窗口，每个固定窗口只能处理固定数量的请求，如果这个窗口处理了限定的请求数量，之后的请求都不再处理，直到下一个时间窗口。固定窗口限流实现简单，但
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2024-06-21 01:30:19
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引包：<!--
Redisson插件-->
<dependency>
<groupId>org.
redisson</groupId>
<artifactId>
redisson</artifactId>
<version>3.10.2</version>
</dependenc
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2023-07-06 17:03:57
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本文介绍php基于redis，使用令牌桶算法，实现访问流量的控制，提供完整算法说明及演示实例，方便大家学习使用。每当国内长假期或重要节日时，国内的景区或地铁都会人山人海，导致负载过大，部分则会采用限流措施，限制进入的人数，当区内人数降低到一定值，再允许进入。例如：区内最大允许人数为 M区内当前人数为 N每进入一个人，N+1，当N = M时，则不允许进入每离开一个人，N-1，当N < M时，可
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2024-10-21 20:10:12
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工具类public class RedisUtils { private static final RedissonClient CLIENT = SpringUtils.getBean(RedissonClient.class); /** * 限流 *  
原创
2024-09-17 09:02:05
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专题：Vue+Django REST framework前后端分离生鲜电商Vue+Django REST framework 打造前后端分离的生鲜电商项目（慕课网视频）。 Github地址：https://github.com/xyliurui/DjangoOnlineFreshSupermarket ； Django版本：2.2、djangorestframework：3.9.2。 前端Vue模
前言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、降级等处理背景
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2024-01-31 21:37:15
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# 使用 Redisson 实现减库存的限流器
在今天的开发中，操作库存是一个常见但复杂的任务。尤其是在并发请求较高的情况下，库存数据容易出现错误。通过使用 Redisson 的限流器，我们可以确保在高并发场景下的库存减少逻辑保持数据一致性。本文将详细介绍如何使用 Redisson 实现限流器来减库存。
## 整体流程
以下是我们实现此功能的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-15 05:19:24
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# Redisson 限流器设置过期时间
在分布式系统中，限流器是一种非常重要的组件，可以帮助我们控制系统的并发访问量，避免系统被过多请求压垮。Redisson 是一个基于 Redis 的 Java 驻内存数据网格（In-Memory Data Grid），它提供了丰富的数据结构和分布式服务，其中就包括限流器。
在使用 Redisson 时，我们通常会遇到需要设置限流器的过期时间的情况，这样可
原创
2024-05-28 03:48:24
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我们目前在工作中遇到一个性能问题，我们有个定时任务需要处理大量的数据，为了提升吞吐量，所以部署了很多台机器，但这个任务在运行前需要从别的服务那拉取大量的数据，随着数据量的增大，如果同时多台机器并发拉取数据，会对下游服务产生非常大的压力。之前已经增加了单机限流，但无法解决问题，因为这个数据任务运行中只有不到10%的时间拉取数据，如果单机限流限制太狠，虽然集群总的请求量控制住了，但任务吞吐量又降下来。
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2024-10-07 16:25:14
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分布式限流方案计数：简单，双倍临界情况 漏桶：恒定速度，不能应对峰值 令牌桶：允许一定突然，丢掉部分请求有待商榷，令牌桶普遍用得多一些 成熟方案可见，阿里Sentinel：https://sentinelguard.io/zh-cn/docs/basic-implementation.html计数实现：原理：没超出显示进行自增local key = "rate.limit:" .. KEYS[1]
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2023-08-11 10:47:29
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