1,RateLimiter是guava提供的基于令牌桶算法的实现类,可以非常简单的完成限流特技,并且根据系统的实际情况来调整生成token的速率.通常可应用于抢购限流防止冲垮系统:限制某接口.服务单位时间内的访问量,譬如一些第三方服务会对用户访问量进行限制:限制网速,单位时间内只允许上传下载多少字节等. guava的maven依赖 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>gua

原文链接 作者:Dimitris Andreou  译者:魏嘉鹏 校对:方腾飞 RateLimiter 从概念上来讲,速率限制器会在可配置的速率下分配许可证.如果必要的话,每个acquire() 会阻塞当前线程直到许可证可用后获取该许可证.一旦获取到许可证,不需要再释放许可证. 校对注:RateLimiter使用的是一种叫令牌桶的流控算法,RateLimiter会按照一定的频率往桶里扔令牌,线程拿到令牌才能执行,比如你希望自己的应用程序QPS不要超过1000,那么RateLimiter设置100

这里给出的令牌桶是以redis单节点或者集群为中间件. 不过, 这里的实现比较简单, 主要提供两个函数, 一个用于消费令牌, 一个用于添加令牌. 这里, 消费令牌和添加令牌都是通过lua来保证原子性. 消费令牌的代码如下 : // FetchToken 用来获取某个key的一个令牌 func (acc *Accessor) FetchToken(key string) (bool, error) { /* * KEYS[1] 表示特定的key, 这个key是当前的令牌数 */ keyFetchS

限流,是服务或者应用对自身保护的一种手段,通过限制或者拒绝调用方的流量,来保证自身的负载. 常用的限流算法有两种:漏桶算法和令牌桶算法 漏桶算法 思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水,当水流入速度过大会直接溢出,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率. 对于很多应用场景来说,除了要求能够限制数据的平均传输速率外,还要求允许某种程度的突发传输.这时候漏桶算法可能就不合适了,令牌桶算法更为适合. 令牌桶算法 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

RateLimiter是guava提供的基于令牌桶算法的实现类,可以非常简单的完成限流特技,并且根据系统的实际情况来调整生成token的速率. 通常可应用于抢购限流防止冲垮系统:限制某接口.服务单位时间内的访问量,譬如一些第三方服务会对用户访问量进行限制:限制网速,单位时间内只允许上传下载多少字节等. guava的maven依赖 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guav

RateLimiter是Guava的concurrent包下的一个用于限制访问频率的类 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>18.0</version> </dependency> 限流: 每个API接口都是有访问上限的,当访问频率或者并发量超过其承受范围时候,我们就必须

限流 限流又称为流量控制(流控),通常是指限制到达系统的并发请求数. 我们生活中也会经常遇到限流的场景,比如:某景区限制每日进入景区的游客数量为8万人:沙河地铁站早高峰通过站外排队逐一放行的方式限制同一时间进入车站的旅客数量等. 限流虽然会影响部分用户的使用体验,但是却能在一定程度上保障系统的稳定性,不至于崩溃(大家都没了用户体验). 而互联网上类似需要限流的业务场景也有很多,比如电商系统的秒杀.微博上突发热点新闻.双十一购物节.12306抢票等等.这些场景下的用户请求量通常会激增,远远超过平时

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

一.前言 对于一个应用系统来说,我们有时会遇到极限并发的情况,即有一个TPS/QPS阀值,如果超了阀值可能会导致服务器崩溃宕机,因此我们最好进行过载保护,防止大量请求涌入击垮系统.对服务接口进行限流可以达到保护系统的效果,一旦达到限制速率则可以拒绝服务.排队或等待.降级等处理. 二.常见限流方案 1.计数器法 原理:在单位时间段内,对请求数进行计数,如果数量超过了单位时间的限制,则执行限流策略,当单位时间结束后,计数器清零,这个过程周而复始,就是计数器法. 缺点:不能均衡限流,在一个单位时间的末

关于我 我的博客|文章首发 go-rate是速率限制器库,基于 Token Bucket(令牌桶)算法实现. go-rate被用在LangTrend的生产中 用于遵守GitHub API速率限制. 速率限制可以完成一些特殊的功能需求,包括但不限于服务器端垃圾邮件保护.防止api调用饱和等. 库使用说明 构造限流器 我们首先构造一个限流器对象: limiter := NewLimiter(10, 1); 这里有两个参数: 第一个参数是 r Limit.代表每秒可以向 Token 桶中产生多少 to

1. 令牌桶 1.1 原理 我们以 r/s 的速度向桶内放置令牌,桶的容量为 b , 如果桶满了令牌将会丢弃 当请求到达时,我们向桶内获取令牌,如果令牌足够,我们就通过转发请求 如果桶内的令牌数量不够,那么这个请求会被缓存等待令牌足够时转发,或者是被直接丢弃掉 由于桶的存在,所以令牌桶算法不仅可以限流还可以应对突发流量的情况 举个例子:假设我们桶的容量是 100,速度是 10 rps,那么在我们桶满的情况下,如果突然来 100 个请求是可以满足的,但是后续的请求就会被限制到 10 rps 存在下

1. 前言 在上一篇文章 Go微服务: 令牌桶 当中简单的介绍了令牌桶实现的原理,然后利用 /x/time/rate 这个库 10 行代码写了一个基于 ip 的 gin 限流中间件,那这个功能是怎么实现的呢?接下来我们就从源码层面来了解一下这个库的实现.这个实现很有意思,并没有真正的使用一个定时器不断的生成令牌,而是靠计算的方式来完成 2.rate/limt 在golang.org/x/time/rate库中 使用限速器的时候我们需要调用 NewLimiter 方法,然后 Limiter 提供了

一.实验拓扑与实验现象 实验拓扑如图所示,在①号机上发送数据,③号机上接受数据,同时在④号机的eth1与eth2网口限制速率为115200kbps,命令如下 tc qdisc add dev eth1 root tbf rate 115200bps buffer limit tc qdisc add dev eth2 root tbf rate 115200bps buffer limit 图1 实验拓扑 然后在④号机上使用ifstat查看网口状态,得到结果如下: 我们可以看到eth1的入口速率

本文档不会是最新的,最新的请看Github! 1.简介 基于令牌桶算法和漏桶算法实现的纳秒级分布式无锁限流插件,完美嵌入SpringBoot.SpringCloud应用,支持接口限流.方法限流.系统限流.IP限流.用户限流等规则,支持设置系统启动保护时间(保护时间内不允许访问),提供快速失败与CAS阻塞两种限流方案,开箱即用. 2.Maven <dependency> <groupId>cn.yueshutong</groupId> <artifactId>

自定义注解封装RateLimiter.实例: @RequestMapping("/myOrder") @ExtRateLimiter(value = 10.0, timeOut = 500) public String myOrder() throws InterruptedException { System.out.println("myOrder"); return "SUCCESS"; } 自定义注解 @Target(value = El

限流.限速: 1.针对flask的单个路由进行限流,主要场景是上传文件和下载文件的场景 2.针对整个应用进行限流,方法:利用nginx网关做限流 本文针对第一中情况,利用令牌桶算法实现: 这个方法:https://github.com/kwsy/Flask-TrafficShape,其实实现的是限制单个请求的频率.但是思路可以借鉴,我们需要做的是对请求的内容大小进行速率限制.那么该如何利用flask下的werkzeug是限制请求呢?源代码看了半天,没有搞太明白,后续再看 参考: 1.https:

一 .场景描述 在开发接口服务器的过程中,为了防止客户端对于接口的滥用,保护服务器的资源, 通常来说我们会对于服务器上的各种接口进行调用次数的限制.比如对于某个 用户,他在一个时间段(interval)内,比如 1 分钟,调用服务器接口的次数不能够 大于一个上限(limit),比如说 100 次.如果用户调用接口的次数超过上限的话,就直接拒绝用户的请求,返回错误信息. 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

国际惯例原理图 代码实现 package Thread; import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong; /** * @ProjectName: cutter-point * @Package: Thread * @ClassName: RateLimiter * @Autho

令牌桶算法( Token Bucket )和 Leaky Bucket 效果一样但方向相反的算法,更加容易理解.随着时间流逝,系统会按恒定 1/QPS 时间间隔(如果 QPS=100 ,则间隔是 10ms )往桶里加入 Token(想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断的加水),如果桶已经满了就不再加了.新请求来临时,会各自拿走一个 Token ,如果没有 Token 可拿了就阻塞或者拒绝服务. @Autowired private JedisClientService jedisClient;

一.微服务网关Spring Cloud Gateway 1.1 导引 文中内容包含:微服务网关限流10万QPS.跨域.过滤器.令牌桶算法. 在构建微服务系统中,必不可少的技术就是网关了,从早期的Zuul,到现在的Spring Cloud Gateway,网关我们用的不可少. 今天我就将沉淀下来的所有与网关相关的知识,用一篇文章总结清楚,希望对爱学习的小伙伴们有所帮助. 本篇文章主要介绍网关跨域配置,网关过滤器编写,网关的令牌桶算法限流[每秒10万QPS] 首先我们来看什么是网关 1.2 什么是微