概述 FireflySoft.RateLimit自2021年1月发布第一个版本以来,经历了多次升级迭代,目前已经十分稳定,被很多开发者应用到了生产系统中,最新发布的版本是3.0.0. Github:https://github.com/bosima/FireflySoft.RateLimit 码云:https://gitee.com/bosima/FireflySoft.RateLimit 它的核心是一个基于 .NET Standard 的限流类库,其内核简单轻巧,能够灵活应对各种需求的限流场景…

一.前言 上一篇文章中粗浅的介绍使用Redis和基于令牌桶算法进行对服务接口API限流,本文介绍另一种算法---漏桶算法的应用.Nginx想必大家都有所了解是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器,优秀而强大的Nginx依然可以处理限制来自单个IP地址的请求处理频率.ngx_http_limit_conn_module模块可以限制请求数即通过定义的键值来限制请求处理的频率.该模块其采用漏桶算法,每秒固定处理请求数,推迟延迟请求. 二.ngx_http_limit_conn_module模块指令…

(dubbo熔断,Hystrix问的少) 无论是缓存层还是存储层都会有出错的概率,可以将它们视同为资源.作为并发量较大的系统,假如有一个资源不可用,可能会造成线程全部 hang (挂起)在这个资源上,造成整个系统不可用.降级在高并发系统中是非常正常的:比如推荐服务中,如果个性化推荐服务不可用,可以降级补充热点数据,不至于造成前端页面是开天窗. 介绍 首先在这里给粉丝道个歉,由于这一段时间比较忙,没有更新大数据,因为项目上用到了Spring cloud,所以在以后的日子里,会将Spring clo…

Bulkhead Bulkhead一般用于服务调用客户端,用于限定对特定的服务的并发请求数量,起到一下作用:1.防⽌下游依赖被并发请求冲击2.防⽌发⽣连环故障 1.配置规则“order” //允许最大的并发数量 resilience4j.bulkhead.backends.order.max-concurrent-call=1 //阻塞线程的最大时间量 resilience4j.bulkhead.backends.order.max-wait-time=5 2.注解方式使用 @PostMappi…

一.场景描述 很多做服务接口的人或多或少的遇到这样的场景,由于业务应用系统的负载能力有限,为了防止非预期的请求对系统压力过大而拖垮业务应用系统. 也就是面对大流量时,如何进行流量控制? 服务接口的流量控制策略:分流.降级.限流等.本文讨论下限流策略,虽然降低了服务接口的访问频率和并发量,却换取服务接口和业务应用系统的高可用. 实际场景中常用的限流策略: Nginx前端限流 按照一定的规则如帐号.IP.系统调用逻辑等在Nginx层面做限流 业务应用系统限流 1.客户端限流 2.服务端限流 数据库限…

Wrapper Wrapper提供了一种包装机制,使得在执行某方法前先执行Wrapper,优点Filter的意思:因此可以在客户端和服务器做很多功能:熔断限流.Filter.Auth等. client代码如下:调用greeter.Hello时先执行logWrap.Call方法,再调用RPC请求. // log wrapper logs every time a request is made type logWrapper struct { client.Client } func (l *lo…

一.场景描述 很多做服务接口的人或多或少的遇到这样的场景,由于业务应用系统的负载能力有限,为了防止非预期的请求对系统压力过大而拖垮业务应用系统. 也就是面对大流量时,如何进行流量控制? 服务接口的流量控制策略:分流.降级.限流等.本文讨论下限流策略,虽然降低了服务接口的访问频率和并发量,却换取服务接口和业务应用系统的高可用. 实际场景中常用的限流策略: Nginx前端限流 按照一定的规则如帐号.IP.系统调用逻辑等在Nginx层面做限流 业务应用系统限流 1.客户端限流 2.服务端限流 数据库限…

限流和缓存相关是网关中两个非常重要的功能,前者是保障服务更可靠地运行,后者则可以大大提高应用的吞吐能力.Beetlex.Bumblebee微服务网关提供了两个扩展插件来实现这两个功能,分别是BeetleX.Bumblebee.ConcurrentLimits和BeetleX.Bumblebee.Caching.ConcurrentLimits提供IP或不同Url的并发限流策略,而Caching则可以根据不同Url来配置不同的缓存策略.接下来介绍这两个插件的使用和配置. 引用插件 Bumblebe…

在Spring Cloud微服务体系中,由于限流熔断组件Hystrix开源版本不在维护,因此国内不少有类似需求的公司已经将眼光转向阿里开源的Sentinel框架.而以下要介绍的正是作者最近两个月的真实项目实践过程,这中间被不少网络Demo示例级别水文误导过,为了以正视听特将实践过程加以总结,希望能够帮到有类似需要的朋友!(PS:此文有点长,看下概念部分后可以点击关注+收藏,以备需要) 一.Sentinel概述 在基于Spring Cloud构建的微服务体系中,服务之间的调用链路会随着系统的演进变…

分布式系统为了保证系统稳定性,在服务治理的限流中会根据不同场景进行限流操作,常见的限流算法有: 令牌桶:可容忍一定突发流量的速率的限流,令牌桶算法的原理是系统以恒定的速率产生令牌,然后把令牌放到令牌桶中,令牌桶有一个容量,当令牌桶满了的时候,再向其中放令牌,那么多余的令牌会被丢弃:当想要处理一个请求的时候,需要从令牌桶中取出一个令牌,如果此时令牌桶中没有令牌,那么则拒绝该请求. 漏斗:固定速率限流,可以启动整流作用. 在分析sentinel限流之前,我们先看下sentinel是什么,官网说明如下…