ASP.NET Core中使用漏桶算法限流

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ASP.NET Core中使用漏桶算法限流

漏桶算法是限流的四大主流算法之一,其应用场景各种资料中介绍的不多,一般都是说应用在网络流量控制中.这里举两个例子: 1.目前家庭上网都会限制一个固定的带宽,比如100M.200M等,一栋楼有很多的用户,那么运营商怎么保证某些用户没有使用过多的带宽,从而影响到别人呢?这时就可以使用漏桶算法,限制每个用户访问网络的最大带宽,当然实际会比这复杂很多. 2.有一个祖传接口,当时写的时候没有任何保护措施,现在访问量稍微大点就会崩溃,但是代码谁也改不动.这时候也可以用漏桶算法,把这个接口封装一下,将外部请求…

coding++：高并发解决方案限流技术---漏桶算法限流--demo

1.漏桶算法漏桶作为计量工具(The Leaky Bucket Algorithm as a Meter)时,可以用于流量整形(Traffic Shaping)和流量控制(TrafficPolicing),漏桶算法的描述如下: 一个固定容量的漏桶,按照常量固定速率流出水滴: 如果桶是空的,则不需流出水滴: 可以以任意速率流入水滴到漏桶: 如果流入水滴超出了桶的容量,则流入的水滴溢出了(被丢弃),而漏桶容量是不变的. 2. , 3.桶的容量代表最大并发量,如果桶满了,则请求被丢弃固定速率流出…

ASP.NET Core中使用令牌桶限流

在限流时一般会限制每秒或每分钟的请求数,简单点一般会采用计数器算法,这种算法实现相对简单,也很高效,但是无法应对瞬时的突发流量. 比如限流每秒100次请求,绝大多数的时间里都不会超过这个数,但是偶尔某一秒钟会达到120次请求,接着很快又会恢复正常,假设这种突发的流量不会对系统稳定性带来实质性的影响,则可以在一定程度上允许这种瞬时的突发流量,从而为用户带来更好的可用性体验.这就是令牌桶算法的用武之地. 该算法的基本原理是:有一个令牌桶,容量是X,每Y单位时间会向桶中放入Z个令牌,如果桶中的令牌数超…

ASP.NET Core中如何对不同类型的用户进行区别限流

老板提出了一个新需求,从某某天起,免费用户每天只能查询100次,收费用户100W次. 这是一个限流问题,聪明的你也一定想到了如何去做:记录用户每一天的查询次数,然后根据当前用户的类型使用不同的数字做比较,超过指定的数字就返回错误. 嗯,原理就是这么简单.不过真正写起来还要考虑更多问题: 统计数据的数据结构是什么样的?字典 or 行记录? 统计数据记录到哪里?内存 or MySQL or Redis? 分布式应用怎么精确计数?分布式锁 or 队列 or 事务? 吞吐量比较大时如何扛得住?内存 or…

ASP.NET Core中使用固定窗口限流

算法原理固定窗口算法又称计数器算法,是一种简单的限流算法.在单位时间内设定一个阈值和一个计数值,每收到一个请求则计数值加一,如果计数值超过阈值则触发限流,如果达不到则请求正常处理,进入下一个单位时间后,计数值清零,重新累计. 如上图所示,时间单位是1秒,阈值是3. 第1秒3个请求,不会触发限流: 第2秒1个请求,不会触发限流: 第3秒4个请求,这一秒的前3个请求正常处理,第4个请求触发限流,会被拒绝处理. 后续第4秒.第5秒不会触发限流,所有请求正常处理. 算法实现这里讲两种实现方法:进程内…

ASP.NET Core中使用滑动窗口限流

滑动窗口算法用于应对请求在时间周期中分布不均匀的情况,能够更精确的应对流量变化,比较著名的应用场景就是TCP协议的流量控制,不过今天要说的是服务限流场景中的应用. 算法原理这里假设业务需要每秒钟限流100次,先来看固定窗口算法的两个问题: 漏检如下图所示,单看第1秒和第2秒,其请求次数都没有超过100,所以使用固定窗口算法时不会触发限流.但是第1秒的后500ms的请求数加上第2秒的前500毫秒的请求数就超过了100,这时候可能会给系统带来伤害,使用固定窗口算法时不能检测到这种情况. 太刚针…

Sentinel限流之快速失败和漏桶算法

距离上次总结Sentinel的滑动窗口算法已经有些时间了,原本想着一口气将它的core模块全部总结完,但是中间一懒就又松懈下来了,这几天在工作之余又重新整理了一下,在这里做一个学习总结. 上篇滑动窗口算法总结链接:https://www.cnblogs.com/mrxiaobai-wen/p/14212637.html 今天主要总结了一下Sentinel的快速失败和匀速排队的漏桶算法.因为它的WarmUpController和WarmUpRateLimiterController对应的令牌桶算法…