概述 春暖花开的时候,大家都开着汽车外出旅游欣赏美丽的风景,却被堵在高速公路上,你是否为此感到痛苦?但如果有一种机制可以评估高速公路上的车流量.控制车流情况,确保进入高速公路的汽车都能在路上安全畅行,你是不是会觉得很开心? 与此相似,网络发生拥塞的时候,也是一件非常痛苦的事情,如图1和图2所示. 图1 网络拥塞场景1 图2 网络拥塞场景2 如果不限制用户发送的业务流量大小,大量不断突发的业务数据会使网络更加拥挤,严重时会出现网络拥塞,造成业务出现异常,同时也浪费网络资源,如图3和图4所示. 图3

QoS的一个重要作用就是对port流量进行监管,也就是限制port流量.但QoS是怎样做到这点的呢?那就是QoS的令牌桶机制了.以下是在笔者刚刚出版的<Cisco/H3C交换机高级配置与管理技术手冊>一书中,经过笔者充分理解后的全面诠释,大家看一下能否够理解.http://book.360buy.com/10959197.html 6.3.3 QoS令牌桶工作原理 QoS中的流量监管(Traffic Policing)就是对流量进行控制,通过监督进入网络port的流量速率,对超出部分的流量进行

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

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

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

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

令牌桶(Tocken Bucket,以下简称TB)在流量监管(以下简称CAR)功能中完成对流量进行限速的作用.流量监管主要是应用与网络边缘,从而保证核心设备的正常数据处理. 在流量监管的处理过程中,首先报文被分类,如果报文是某类报文,规定了流量特性,则进入令牌桶中进行处理,如果令牌桶中有足够的令牌可以用来发送报文,则报文可以通过可以被继续发送下去,如果令牌桶中的令牌不满足报文的发送条件,则报文被丢弃.这样就可以对某类报文的流量进行控制. 图1:令牌桶在流量监管中的处理过程示意图 令牌桶按用户设定

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>

本文转载自: http://www.tuicool.com/articles/aEBNRnU   在网络中传输数据时,为了防止网络拥塞,需限制流出网络的流量,使流量以比较均匀的速度向外发送,令牌桶算法就实现了这个功能, 可控制发送到网络上数据的数目,并允许突发数据的发送. 什么是令牌 从名字上看令牌桶,大概就是一个装有令牌的桶吧,那么什么是令牌呢? 紫薇格格拿的令箭,可以发号施令,令行禁止.在计算机的世界中,令牌也有令行禁止的意思,有令牌,则相当于得到了进行操作的授权,没有令牌,就什么都不能做.

设置UniDbGrid的整行显示颜色,如果某字段值是我们的控制字段,使用下列判断设置更快捷一点: procedure TUniForm.UniDBGridDrawColumnCell(Sender: TObject; ACol, ARow:   Integer; Column: TUniDBGridColumn; Attribs: TUniCellAttribs); begin   if Column.Field.DataSet.FieldByName('fcontrol').AsString

此文非常不错,抄自: https://www.cnblogs.com/googlemeoften/p/6020718.html 其他实现 https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html a. 按特定的速率向令牌桶投放令牌 b. 根据预设的匹配规则先对报文进行分类,不符合匹配规则的报文不需要经过令牌桶的处理,直接发送: c. 符合匹配规则的报文,则需要令牌桶进行处理.当桶中有足够的令牌则报文可以被继续发送下去,同时令牌桶中的令牌 量按报文的长度做相应的减少

为了达到上述目的,我们需要对进入网络的流量进行监督,实现CAR(Committed Access Rate). CAR:将进入网络的用户流量的速率限制在约定的范围之内,从而避免引起网络拥塞. CIR(Committed Information Rate):承诺信息速率,表示向C桶(单桶模式中只有一个令牌桶,称为C桶)中投放令牌的速率,即C桶允许传输或转发报文的平均速率. CBS(Committed Burst Size):承诺突发尺寸,表示C桶的容量,即C桶瞬间能够通过的承诺突发流量.相当于盛放

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

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:

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

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;