限流算法在分布式领域是一个经常被提起的话题，当系统的处理能力有限时，如 何阻止计划外的请求继续对系统施压，这是一个需要重视的问题。除了控制流量，限流还有一个应用目的是用于控制用户行为，避免垃圾请求。比 如在 UGC 社区，用户的发帖、回复、点赞等行为都要严格受控，一般要严格限 定某行为在规定时间内允许的次数，超过了次数那就是非法行为。对非法行为， 业务必须规定适当的惩处策略。这个限流需求中存在一个
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2023-11-02 07:09:57
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一、限流算法分类简单限流算法漏斗限流算法(令牌桶算法)分布式漏斗限流算法(分布式令牌桶算法)二、简单限流算法1. 问题引入系统要限定用户的某个行为在指定的时间里只能允许发生 N 次，如何使用 Redis 的数据结构来实现这个限流的功能？2. 解决方案这个限流需求中存在一个滑动时间窗口，想想 zset 数据结构的 score 值，是不是可以通过 score 来圈出这个时间窗口来。而且我们只需要保留这
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2023-11-26 11:24:53
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秒杀业务流程用户点击商品列表页中的商品，进入商品详情页，如果秒杀成功，则跳转订单详情页。瞬间的并发非常大，系统很可能出现问题，瓶颈在数据库（加缓存，异步化来减轻数据库压力，防止直接穿透到数据库）秒杀架构设计理念限流：鉴于只有少部分用户能够秒杀成功，所以要限制大部分流量，只允许少部分流量进入服务后端。 削峰：对于秒杀系统瞬时会有大量用户涌入，所以在抢购一开始会有很高的瞬间峰值。高峰值流量是压垮系统很
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2023-11-10 15:53:52
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今天讲的 redis+lua 解决分布式限流 任何架构使用。单体、集群，分布式都可以使用的分流方案实战教程。个人推荐还是使用 redis+lua 解决分布式限流，微服务架构使用结合，基于Nginx的分布式限流、基于网关层实现分布式限流和基于Redis+Lua的分布式限流，一起实现限流。1、需要引入Redis的maven坐标 <!--redis和 springboot集成的包 --&
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2023-08-11 18:59:55
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# 如何在Java中实现削峰限流
在现代的分布式系统中，限流技术对于保护服务免受突发高并发请求的冲击至关重要。削峰限流作为一种常见的限流机制，能够有效平滑请求的流量。本文将教你如何在Java中实现削峰限流，并通过具体的代码示例帮助你理解整个过程。
## 1. 整体流程
以下是实现削峰限流的基本步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-16 06:12:43
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Kafka提供一个broker之间复制传输的流量限制，限制了副本从机器到另一台机器的带宽上限。当重新平衡集群，引导新broker，添加或移除broker时候，这是很有用的。因为它限制了这些密集型的数据操作从而保障了对用户的影响。有2个接口可以实现限制。最简单和最安全的是调用kafka-reassign-partitions.sh时加限制。另外kafka-configs.sh也可以直接查看和修改限制
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2024-03-27 10:46:51
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利用Redis实现限流思路步骤1.准备工作2.限流核心类实现3.aop相关逻辑实现4.全局异常拦截5.测试执行完整代码 思路redis实现限流的核心思路是利用redis提供的key过期时间作为限流窗口期,key的值记录该窗口期内已经产生的访问资源次数，key本身记录限流的资源范围。具体步骤如下:首先规定资源限制范围，一般都是限制对某个接口的调用频率，因此key使用接口方法名即可第一次访问资源时,
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2023-09-10 21:01:57
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文章目录消息队列的优点消息队列的两种模式点对点模式发布/订阅模式Kafka基本架构 消息队列的优点异步解耦允许你独立扩展或者修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的约束即可可恢复性
系统一部分组件失效时，不会影响整个系统。消息队列降低了进程之间的耦合性，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理缓冲
有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息
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2024-06-24 08:15:09
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秒杀场景整体要求保证系统的高可用和正确性一致性：保证秒杀减库存中的数据一致性。高性能：涉及大量并发读写，需要支持高并发，从动静分离、热点发现与隔离、请求削峰与分层过滤、服务端极致优化来介绍。数据预热（预加载）将秒杀商品提前加入到缓存系统入ES、Redis等，防止商品超卖和缓存穿透甚至雪崩。限制通过网络代理层、SLB负载均衡层、程序阻流组件与算法（如Guava限流）、前端逻辑过滤等多种手段，防止大流
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2024-07-04 12:16:00
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一、限流 限流是我们在做服务端接口时，面对高并发的场景必须要考虑的问题。限流即限制流量进入 类似医院体检排号，每天放出来的号是有限的，因为只有这么多医生，多了处理 停车场满了的时候会在门口
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2024-06-18 20:39:40
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何时该用 MQ大致可以分为下面四种场景削峰限流：当上游能力远大于下游处理能力数据驱动的任务依赖：任务之间有一定的依赖关系上游不关心下游执行结果：解耦异步返回执行时间长：离线处理，或者跨公网调用等不应该使用 MQ上游实时关注执行结果保证消息不丢失以 RabbitMQ 为例生产者开启 Publisher Confirm 机制：确保消息可靠到达 RabbitMQ生产者使用 mandatory 参数或备用
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2023-11-06 23:35:16
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# 实现Redis削峰
## 简介
在高并发场景下，为了保护系统的稳定性，我们需要对请求进行限流和削峰处理。Redis作为一个高性能的内存数据库，可以用来实现请求的削峰处理。本文将介绍如何使用Redis实现请求的削峰策略。
## 削峰流程
下面是实现Redis削峰的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 设置Redis的限流规则 |
| 2 | 在请求
原创
2023-11-16 08:08:54
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专注于Java领域优质技术号，欢迎关注作者：一个Java菜鸟 1、背景介绍1.1、现象QPS突然增长2倍以上(45w~60w每分钟) 将产生下面一些问题：1)响应接口响应时长增加了5倍(qps增加了2倍)；2)机房局域网交换机带宽报警(1kM带宽使用了900多M)；3)从redis获取数据接口响应时长增加等。1.2、原因1)某业务线对有限的产品进行推广；2)在短时间内有大量重复数据查询请求；3)短
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2024-02-22 13:17:30
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什么是秒杀秒杀场景一般会在电商网站举行一些活动或者节假日在12306网站上抢票时遇到。对于电商网站中一些稀缺或者特价商品，电商网站一般会在约定时间点对其进行限量销售，因为这些商品的特殊性，会吸引大量用户前来抢购，并且会在约定的时间点同时在秒杀页面进行抢购。秒杀系统场景特点秒杀时大量用户会在同一时间同时进行抢购，网站瞬时访问流量激增。秒杀一般是访问请求数量远远大于库存数量，只有少部分用户能够秒杀成功
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2023-08-11 19:25:45
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MQ1.消息队列可以简单理解为：把要传输的数据放在队列中。用来降低Web服务器因发送消息而导致的负载和延时问题。2.为什么用MQ(MQ优点)：解耦、异步、削峰/限流、高可用、防数据丢失。1）解耦举例：订单系统下单，需要调用支付系统、物流系统、库存系统、积分系统等等一批。物流系统宕机，整个一串全完。使用MQ，只需要物流系统修复后从MQ中读取消息进行处理，其他系统正常运行。2）异步举例：订单系统下单，
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2024-06-12 21:14:18
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目录MQ基础架构生产消费常见问题 MQ基础MQ的应用场景：异步处理 - 相比于传统的串行、并行方式，提高了系统吞吐量。应用解耦 - 系统间通过消息通信，不用关心其他系统的处理。流量削锋 - 可以通过消息队列长度控制请求量；可以缓解短时间内的高并发请求。日志处理 - 解决大量日志传输。消息通讯 - 消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等
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2024-03-26 11:11:02
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1、背景介绍1.1、现象QPS突然增长2倍以上(45w~60w每分钟) 将产生下面一些问题：1）响应接口响应时长增加了5倍(qps增加了2倍)；2）机房局域网交换机带宽报警(1kM带宽使用了900多M)；3）从redis获取数据接口响应时长增加等。1.2、原因1）某业务线对有限的产品进行推广；2）在短时间内有大量重复数据查询请求；3）短时间从redis获取大量数据。1.3、解决方案大量请求获取同一
有一个这样的需求： 客户端不间断上报数据到后台服务器，后台服务判断TOP N里面是否包含当前上报的客户端，其中TOP N来源于上报数据值为前N的客户端。即这个top N数据是不断在变化的。 若客户端在TOP N中则可以继续上报，否则停止上报，如果之前属于TOP N，但后面又被移除的要告知客户端停止上报，新加入的要告知继续上报。 方案1：mysql服务端收集客户端上报的数据同步写到mysql的一张表
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2023-09-21 15:10:11
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MQ的作用1）解耦：在项目启动之初是很难预测未来会遇到什么困难的，消息中间件在处理过程中插入了一个隐含的，基于数据的接口层，两边都实现这个接口，这样就允许独立的修改或者扩展两边的处理过程，只要两边遵守相同的接口约束即可。2）冗余（存储）：在某些情况下处理数据的过程中会失败，消息中间件允许把数据持久化知道他们完全被处理3）扩展性：消息中间件解耦了应用的过程，所以提供消息入队和处理的效率是很容易的，只
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2024-06-26 10:13:52
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一、Sentinel简介随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 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保护服务的稳定性。《Sentinel github开源代码和文档介绍》[问：]Sentinel 与 Hystrix 存在哪些不同？Hystrix 需要引入大量的pom依赖，以及需要在配置文件中做一定量的配置编写；其次使用流量监控等操作时，需要
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2024-08-03 13:09:01
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