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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             SpringCloud高级应用SpringCloud高级应用1 SpringCloud导学1.1 SpringCloud技术栈1.2 SpringCloud经典技术介绍1.3 SpringCloud项目场景2 SpringCloud Consul2.1 Consul介绍2.2 Consul 工作原理2.2 Consul安装2.3 项目中使用Consul3 SpringCloud Gateway3            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在现代技术架构中,使用 Redis 进行限流是一种常见的模式,而结合 Sentinel 来实现高可用性则是许多企业的选择。然而,在实际运用的过程中,"sentinel限流 redis限流"这一问题往往导致了一系列的业务影响。在这篇博文中,我将围绕这个主题,以友好的语气和清晰的逻辑来探讨这一问题的解决方案。
### 背景定位
在某个项目中,我们注意到 Redis 的限流机制在高并发情况下出现了瓶颈            
                
         
            
            
            
            前言最近几年,随着微服务的流行,服务和服务之间的依赖越来越强,调用关系越来越复杂,服务和服务之间的稳定性越来越重要。在遇到突发的请求量激增,恶意的用户访问,亦或请求频率过高给下游服务带来较大压力时,我们常常需要通过缓存、限流、熔断降级、负载均衡等多种方式保证服务的稳定性。其中限流是不可或缺的一环,这篇文章介绍限流相关知识。1. 限流限流顾名思义,就是对请求或并发数进行限制;通过对一个时间窗口内的请            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、针对大流量大并发网络请求下,为了保证服务的正常运行,不得不针对性采取限流的方式来解决大流量带来的服务器的压力。2、在目前项目中对于接入了不同的平台,所以需要针对具体的平台做相对应的限流,或者针对所有的平台做ip白名单的限制,针对ip限流。3、以下代码是通过平台上报的ip对平台做相对应的限流,主要使用的是redis+openresty来做处理;涉及代码只做过基本的压测,未投入实际生产相关代码记录            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Sentinel: 分布式系统的流量防卫兵Sentinel 是什么?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 具有以下特征:丰富的应用场景:Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围)、消息削峰            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            原文 : https://blog.eood.cn/rate-limiting总结:nginx中的处理:参考网页:http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_limit_req_module.htmlvi /export/servers/nginx/conf/nginx.conf
limit_zone one $binary_remo            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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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            Java限流策略概要在大数据量高并发访问时,经常会出现服务或接口面对暴涨的请求而不可用的情况,甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃。此时你需要使用的技术手段之一就是限流,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。在限流时,常见的两种算法是漏桶和令牌桶算法算法。限流算法令牌桶(Token Bucket)、漏桶(leaky bucket)和计数器算法是最常用的三种限流的算法。1.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Aop限流实现解决方案01、限流在业务场景中,为了限制某些业务的并发,造成接口的压力,需要增加限流功能。02、限流的成熟解决方案guava (漏斗算法 + 令牌算法) (单机限流)redis + lua + ip 限流(比较推荐)(分布式限流)nginx 限流 (源头限流)…03、 限流的目的保护服务的资源泄露解决服务器的高可压,减少服务器并发04、安装redis服务安装rediswget htt            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概况在用户并发量比较大的情况下,服务会发生雪崩效应:用户同时请求堆积在一个接口,导致其它的接口服务无法访问,这种效果给到用户体验不好。本章分别描述常见的限流算法。常见限流单机版本限流:计数器限流:AtomicInteger、Semaphore信号量、Semaphore控制并发量;滑动窗口限流算法;Guava令牌桶限流;漏桶限流;微服务限流方式:Alibaba Sentinel限流(底层采用滑动窗口            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            本文采用3中限流方案:1,谷歌的guava框架 2,使用redis技术 3,使用lua + redis 技术限流方案类型1,令牌桶限流(guava) 2,计数器限流(redis)各位看官可根据自己的项目情况选择方案!!!package com.example.webtest.controller;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.ut            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            概要在大数据量高并发访问时,经常会出现服务或接口面对暴涨的请求而不可用的情况,甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃。此时你需要使用的技术手段之一就是限流,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。在限流时,常见的两种算法是漏桶和令牌桶算法算法。限流算法令牌桶(Token Bucket)、漏桶(leaky bucket)和计数器算法是最常用的三种限流的算法。1. 令牌桶算法&nb            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在开发高并发系统时,一般都需要一些手段来保护系统。比如缓存,降级,限流等。缓存用于提升系统访问速度和增大系统处理能力;降级一般当服务出现问题或者影响到核心流程的性能,需要暂时屏蔽掉一些功能,待高峰过去或问题解决后再重新打开。而对于稀缺资源的访问,频繁调用复杂查询等需要大量计算资源的请求等,需要一种手段来限制这些场景下的并发量或请求量,此时需要使用的手段就是限流。限流的目的是通过对并发访问、请求进行            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            高并发限流解决方案限流算法(令牌桶、漏桶、计数器)、应用层解决限流(Nginx)限流算法常见的限流算法有:令牌桶、漏桶。计数器也可以进行粗暴限流实现。计数器  它是限流算法中最简单最容易的一种算法,比如我们要求某一个接口,1分钟内的请求不能超过10次,我们可以在开始时设置一个计数器,每次请求,该计数器+1;如果该计数器的值大于10并且与第一次请求的时间间隔在1分钟内,那么说明请            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            限流算法令牌桶(Token Bucket)、漏桶(leaky bucket)和计数器算法是最常用的三种限流的算法。计数器限流算法也是比较常用的,主要用来限制总并发数,比如数据库连接池大小、线程池大小、程序访问并发数等都是使用计数器算法。也是最简单粗暴的算法。使用计数器限流示例1:public class CountRateLimiterDemo {  
   
    private static            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.限制请求次数——limit_req_zone模块 a.意义:limit_req_zone 表示限制单位时间内的请求数,即速率限制,采用的漏桶算法 a.在 conf/nginx.conf 配置文件中添加 b.参数说明: $binary_remote_addr:表示通过remote_addr这个标识            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            实现相对固定窗⼝来说⽐较复杂,限流效果和你的滑动单位有关,过大的时间窗口可能导致无法及时处理突发流量,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            前言随着微服务的流行,服务和服务之间的依赖越来越强,调用关系越来越复杂,服务和服务之间的稳定性越来越重要。在遇到突发的请求量激增,恶意的用户访问,亦或请求频率过高给下游服务带来较大压力时,我们常常需要通过缓存、限流、熔断降级、负载均衡等多种方式保证服务的稳定性。为什么要限流限流顾名思义,就是对请求或并发数进行限制;通过对一个时间窗口内的请求量进行限制来保障系统的正常运行。如果我们的服务资源有限、处            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-13 13:16:50
                            
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            Sentinel使用限流:限制并发的请求访问量,超过阈值则拒绝;降级:服务分优先级,牺牲非核心服务(不可用),保证核心服务稳定;从整体负荷考虑;(比如该服务只能进行查询操作,不能进行修改操作了)熔断:依赖的下游服务故障触发熔断,避免引发本系统崩溃;系统自动执行和恢复。(关闭整个服务)安装打开sentinel下载网址https://github.com/alibaba/Sentinel/releas            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-08-01 17:55:14
                            
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