Sentinel是阿里巴巴开源的限流器熔断器，并且带有可视化操作界面。在日常开发中，限流功能时常被使用，用于对某些接口进行限流熔断，譬如限制单位时间内接口访问次数；或者按照某种规则进行限流，如限制ip的单位时间访问次数等。之前我们已经讲过接口限流的工具类ratelimter可以实现令牌桶的限流，很明显sentinel的功能更为全面和完善。来看一下sentinel的简介：https://github
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2024-02-22 10:56:37
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在之前一篇文章中我们详细介绍了为什么需要对接口进行限流，也介绍了常见的限流算法，最后还基于Guava工具类实现了接口限流。但是这种方式有个问题，无法实现分布式限流。那今天我们来利用Redis + Lua 来实现分布式限流。Lua 脚本和 MySQL 数据库的存储过程比较相似，他们执行一组命令，所有命令的执行要么全部成功或者失败，以此达到原子性。也可以把 Lua 脚本理解为，一段具有业务逻辑的代码块
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2024-03-18 15:30:34
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文章目录1.简介2.限流算法2.1.漏桶算法2.2.令牌桶算法3.基于guava的RateLimiter实现3.1.常用方法3.2.main函数版本3.3.API接口限流实战3.3.1.引入依赖3.3.2.自定义注解3.3.3.自定义切面类3.3.4.初始化限流的许可证数量3.3.5.web接口3.3.6.压测4.基于Semaphore控制并发数4.1.常用方法4.2.main函数版本4.3.A
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2023-09-09 20:04:47
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目录前言1.导入Redisson引入依赖编写配置声明Redisson客户端Bean2.自定义注解3.AOP切面编程导入依赖编写AOP限流代码4.接口使用自定义注解实现限流使用自定义限流注解绑定限流回调函数总结前言 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。 限流的目的是通过对并发访问请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求数量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
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2024-07-25 13:37:31
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Redis 除了做缓存，还能干很多很多事情：分布式锁、限流、处理请求接口幂等性。。。太多太多了～今天想和小伙伴们聊聊用 Redis 处理接口限流，这也是最近的 TienChin 项目涉及到这个知识点了，我就拎出来和大家聊聊这个话题，后面视频也会讲。1. 准备工作首先我们创建一个 Spring Boot 工程，引入 Web 和 Redis 依赖，同时考虑到接口限流一般是通过注解来标记，而注解是通过
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2024-03-16 07:33:48
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Hystrix提供了熔断、隔离、Fallback、cache、监控等功能，能够在一个、或多个依赖同时出现问题时保证系统依然可用。 将服务的接口使用hystrix线程池做隔离，可以实现限流和熔断的效果。配合天舟平台提供的SpringCloudConfig配置中心，可以在不重启服务的情况下，动态调整hystrix限流的参数。springboot工程使用hystrix的配置步骤: 1.pom
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2024-02-22 22:38:16
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一个高并发系统中不得不面临的一个方面流量，过大的流量可能导致接口不可用，甚至可能拖慢整个服务，最终导致整改服务不可用。因此，当系统流量增大到一定程度时，就需要考虑如何限流了。一、限流算法1）计数器通过限制总并发数来限流。假如我们需要限制一个接口一分钟内只能请求100次，首先设置一个一分钟重置请求次数的计数器counter，当接口接到一个请求后，counter就自动加1。如果counter的值大于1
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2024-02-28 13:25:22
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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、拒绝服务等。例如，12306购票系统，在面对高并发的情况下，就是采用了限流。在流量高峰期间经常会
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2024-02-20 17:15:26
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高并发访问时，缓存、限流、降级往往是系统的利剑，在互联网蓬勃发展的时期，经常会面临因用户暴涨导致的请求不可用的情况，甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃。这个时候常见的解决方案之一就是限流了，当请求达到一定的并发数或速率，就进行等待、排队、降级、拒绝服务等...限流算法介绍a、令牌桶算法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
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2024-07-24 12:49:52
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很早以前，我曾写过两篇介绍如何在SpringBoot中使用Guava和Redis实现接口限流的文章。具体包括：使用Guava实现单机令牌桶限流使用Redis实现分布式限流现在，一个问题摆在我们面前：如何将这两种限流机制整合到同一个组件中，以便用户随时切换呢？显然，我们需要定义一个通用的限流组件，将其引入到业务中，并支持通过配置文件自由切换不同的限流机制。举例而言，当使用limit.type=red
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2024-02-24 10:02:17
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系统限流要求系统总并发数限制，如设置1000，表示该系统接口每秒可以请求1000次自定义系统接口请求并发数，也可以不加限流设置，如设置100，表示每秒可以请求100次该接口指定接口IP请求并发数，如设置1，表示每秒该IP可以请求1次该接口实现思路每秒系统总并发数限流实现，可以使用拦截器或过滤器，来处理系统总并发数限流的实现自定义系统接口请求并发数和指定接口IP请求并发数的实现，可以使用自定义注解和
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2024-06-25 09:00:41
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开发访问量比较大的系统是，爬虫的目的就是解决访问量大的问题；缓存穿透是为了保护后端数据库查询服务；计数服务解决了接近真实访问量以及数据库服务的压力。架构图限流就拿十万博客来说，如果存在热点文章，可能会有数十万级别的并发用户参与阅读。如果想让这些用户正常访问，无非就是加机器横向扩展各种服务，但凡事都有一个利益平衡点，有时候只需要少量的机器保证大部分用户在大部分时间可以正常访问即可。亦或是，如果存在大
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2023-12-29 23:23:34
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该篇文章内容：1.实现标题中提到的接口
限流2.使用压测工具jmeter给大家展现验证效果 第一部分，代码的实现首先是导入依赖包：<dependency>
<groupId>cn.yueshutong</groupId>
<artifactId>spring-boot-s
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2023-09-05 23:08:53
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首先说说，为什么现在要Api接口限流呢？在互联网时代，高并发、大数据量访问已经成为常态，怎样避免系统资源被耗尽，防止并发过高，在资源内存是你硬件瓶颈的时候，该通过一定限制访问来控制系统的资源分配，避免冲击服务器，把服务器突然击垮，击垮了服务器对大家都没好处，因为这样系统在短时间没法恢复，反而会影响整体的性能。例如，抢购商品的系统，在面对高并发的情况下，就是采用了限流。在流量高峰期间经常会出现类似提
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2023-12-18 09:34:12
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在实际应用中，往往需要使用到一些限流算法，比如nginx的底层使用的是漏桶流算法，因此我们实际遇到的比较常见的有4种限流算法。1.计数器限流算法 这种算法是限流中最简单的一种算法，是通过在单位时间内所允许的最大流量，通过计数来实现限流，内存消耗小。 具体实现如下：import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concur
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2023-08-21 22:10:01
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以下笔记大部分来自网易云课堂颜群老师的课程1.微服务：一个项目 可以由多个 小型服务构成（微服务）,每一个功能就是一个项目,比如说购物网站的支付功能,就可以看成是一个小项目,小项目之间用http协议进行通信 2.spring boot可以快速开发 微服务模块 a.简化j2ee开发 b.整个spring技术栈的整合（整合sp
服务网关gateway（限流）在高并发的系统中，往往需要在系统中做限流，一方面是为了防止大量的请求使服务器过
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2024-03-29 16:03:02
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# Java请求限流
随着互联网的快速发展，越来越多的应用程序需要处理大量的请求。这些请求可能来自不同的用户，不同的设备，甚至来自不同的应用程序。如果不进行有效的限制，这些请求可能会导致系统过载，甚至崩溃。因此，请求限流成为了系统设计中的一个重要问题。
在Java中，有多种方式可以实现请求限流。本文将介绍一种常见的限流算法——令牌桶算法，并给出相应的代码示例。
## 令牌桶算法
令牌桶算法
原创
2024-01-21 09:33:33
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1. 限流
每个服务器都有访问上限，当访问的并发量大过服务器的承受范围的时候，我们就需要考虑限流的方式 确保系统挂掉。
2.限流算法
常见的限流算法有两种：漏桶算法和令牌桶算法。
2.1 漏桶算法
算法思路： 将请求先加入到桶里，漏桶按照一定的速度将发出 处理请求，当请求并发量过大时候，超出桶的容量就会拒绝请求。
2.2 令牌桶
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2024-06-01 00:00:10
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一、什么是限流？为什么要限流？不知道大家有没有坐过帝都的地铁，就是进地铁站都要排队的那种，为什么要这样摆长龙转圈圈？答案就是为了限流！因为一趟地铁的运力是有限的，一下挤进去太多人会造成站台的拥挤、列车的超载，存在一定的安全隐患。同理，我们的程序也是一样，它处理请求的能力也是有限的，一旦请求多到超出它的处理极限就会崩溃。为了不出现最坏的崩溃情况，只能耽误一下大家进站的时间。 限流是保证系
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2024-06-20 20:26:11
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