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   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…

消费端限流: 什么是消费端限流? 场景: 我们RabbitMQ服务器有上万条未处理的消息,我们随便打开一个消费者客户端,会出现下面情况: 巨量的消息瞬间全部推送过来,但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据.(导致服务器崩溃,线上故障) 生产端一次推送几百条数据库,客户端只接收一两条,在高并发的情况下,不能再生产端做限流,只能在消费端处理. 解决方法: RabbitMQ提供了一种qos(服务质量保证)功能,在非自动确认消息的前提下, 如果一定数据的消息(通过基于consumer或者channel…

引言 在web开发中功能是基石,除了功能以外运维和防护就是重头菜了.因为在网站运行期间可能会因为突然的访问量导致业务异常.也有可能遭受别人恶意攻击 所以我们的接口需要对流量进行限制.俗称的QPS也是对流量的一种描述 针对限流现在大多应该是令牌桶算法,因为它能保证更多的吞吐量.除了令牌桶算法还有他的前身漏桶算法和简单的计数算法 下面我们来看看这四种算法 固定时间窗口算法 固定时间窗口算法也可以叫做简单计数算法.网上有很多都将计数算法单独抽离出来.但是笔者认为计数算法是一种思想,而固定时间窗口算法是…

在Semaphore信号量非常适合高并发访问,新系统在上线之前,要对系统的访问量进行评估,当然这个值肯定不是随便拍拍脑袋就能想出来的,是经过以往的经验.数据.历年的访问量,已经推广力度进行一个合理的评估,当然评估标准不能太大也不能太小,太大的话投入的资源达不到实际效果,纯粹浪费资源,太小的话,某个时间点一个高峰值的访问量上来直接可以压垮系统. 相关概念: PV(page view)网络的总访问量,页面浏览量或点击量,用户每刷新一次就会被记录一次. UV(unique Visitor)访问网站的一…

github 地址:https://github.com/duyanming/dymDemo dym 分布式开发框架 Demo 熔断 限流 事件总线(包括基于内存的.rabbitmq的) CQRS DDD 实例 随后更新 Java 实现: https://github.com/duyanming/anno.thrift-parent Demo 在线演示地址 :http://140.143.207.244 账号:anno 密码:123456   Anno EventBus Eventbus Sup…

前言 相信使用过WebApiThrottle的童鞋对AspNetCoreRateLimit应该不陌生,AspNetCoreRateLimit是一个ASP.NET Core速率限制的解决方案,旨在控制客户端根据IP地址或客户端ID向Web API或MVC应用发出的请求的速率.AspNetCoreRateLimit包含一个IpRateLimitMiddleware和ClientRateLimitMiddleware,每个中间件可以根据不同的场景配置限制允许IP或客户端,自定义这些限制策略,也可以将限…

什么是限流? 限流类似于权限机制,它也决定是否接受当前请求,用于控制客户端在某段时间内允许向API发出请求的次数,也就是频率 假设有客户端(比如爬虫程序)短时间发起大量请求,超过了服务器能够处理的能力,将会影响其他用户的正常使用 为了保证服务的稳定性,并防止接口受到恶意用户的攻击,我们可以对接口进行限流 又或者可以对未经身份验证的请求设置访问频率,对经过身份验证的请求不限制访问频率 限流也不止单指限制访问次数的措施,例如付费数据服务的特点访问次数 限流的应用场景 区分用户场景,比如匿名和已登录,…

阅读目录: 介绍 基于IP全局限流 基于IP的端点限流 基于IP和客户端key的端点限流 IP和客户端key的白名单 IP和客户端key自定义限制频率 端点自定义限制频率 关于被拒请求的计数器 在web.config或app.config中定义限制策略 获取API的客户端key 存储限流的数据 运行期间更新限制频率 限流的请求日志 用ThrottlingFilter.EnableThrottlingAttribute特性配置限制频率 关于ThrottlingMiddleware限制频率 介绍 为…

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…

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