[HttpGet] public async Task<ActionResult<string>> Get() { //限流周期:5秒 int period = 5; //周期内请求数限制:5次,即限制每五秒只能请求五次 int maxCount = 5; long uid = 123456; string action = "login"; string key = string.Format("hist:{0}{1}", uid, act

在电商开发过程中,我们很多地方需要做限流,有的是从Nginx上面做限流,有的是从代码层面限流等,这里我们就是从代码层面用Redis计数器做限流,这里我们用C#语言来编写,且用特性(过滤器,拦截器)的形式拦截限流,CSRedis来作为redis的客户端包. 1-新建一个.NET CORE的WebApi项目 其中默认的Webapi如 [ApiController] [Route("[controller]")] public class WeatherForecastController

场景: 公司的微服务集群,有些API 会对外提供接口,供其他厂商进行调用.这些公开的API接口,由一个OpenAPI微服务统一提供给大家. 那么所有的调用者在调用公开API接口的时候,需要验证是否有权限调用API 接口. 这套验证的工作,同样也在OpenAPI中为调用者提供验证. ============================================================================================== 简图说明: ========

Redis中的HyperLogLog 一般我们评估一个网站的访问量,有几个主要的参数: pv,Page View,网页的浏览量 uv,User View,访问的用户 一般来说,pv 或者 uv 的统计,可以自己来做,也可以借助一些第三方的工具,比如 cnzz,友盟 等. 如果自己实现,pv 比较简单,可以直接通过 Redis 计数器就能实现.但是 uv 就不一样,uv 涉及到另外一个问题,去重. 我们首先需要在前端给每一个用户生成一个唯一 id,无论是登录用户还是未登录用户,都要有一个唯一 id

限流一般有两个实现方式,令牌桶和漏桶 金牌桶是初始化令牌(容器)的个数,通过拿走里边的令牌就能通过, 没有令牌不能报错,可以设置向容器中增加令牌的速度和最大个数 漏桶是向里边放入请求,当请求数量达到最大值后,丢弃,漏桶中的数据以一定速度流出,没有则不流出 金牌桶实现方式如下: pom <dependency> <groupId>com.github.vladimir-bukhtoyarov</groupId> <artifactId>bucket4j-cor

前言 Spring Cloud Gateway 目前,Spring Cloud Gateway是仅次于Spring Cloud Netflix的第二个最受欢迎的Spring Cloud项目(就GitHub上的星级而言).它是作为Spring Cloud系列中Zuul代理的继任者而创建的.该项目提供了用于微服务体系结构的API网关,并基于反应式Netty和Project Reactor构建.它旨在提供一种简单而有效的方法来路由到API并解决诸如安全性,监视/度量和弹性之类的普遍关注的问题. 基于R

昨天博客园撑不住流量又崩溃了,很巧正在编写这篇文章,于是产生一个假想:如果博客园用上我这个限流组件会怎么样呢? 用户会收到几个429错误,并且多刷新几次就看到了内容,不会出现完全不可用. 还可以降低查询接口的限流阈值,提升保存接口的限流阈值,这样写操作影响比较小,创作不易,丢了就麻烦了. 然后后端服务不会崩溃,可以从容的增加服务器容量,然后再增大限流阈值. 如果能识别出来非正常的用户请求,比如IP.Cookie.Url等请求携带的特定信息,那专门对它们限流的效果会很好. 如果是数据库先撑不住,那

做为一个数据上报系统,随着接入量越来越大,由于 API 接口无法控制调用方的行为,因此当遇到瞬时请求量激增时,会导致接口占用过多服务器资源,使得其他请求响应速度降低或是超时,更有甚者可能导致服务器宕机. 一.概念 限流(Ratelimiting)指对应用服务的请求进行限制,例如某一接口的请求限制为

最近群里聊起秒杀和限流,我自己没有做过类似应用,但是工作中遇到过更大的数据和并发. 于是提出了一个简单的模型: var count = rds.inc(key); if(count > 1000) throw "已抢光!" 借助Redis单线程模型,它的inc是安全的,确保每次加一,然后返回加一后的结果.如果原来是234,加一了就是235,返回的一定是235,在此中间,不会有别的请求来打断从而导致返回236或者其它. 其实我们可以理解为inc的业务就是占坑排队,每人占一个坑,拿到

在很多高并发请求的情况下,我们经常需要对系统进行限流,而且需要对应用集群进行全局的限流,那么我们如何类实现呢. 我们可以利用redis的缓存来进行实现,并且结合mysql数据库一起,先来看一个流程图. 这个就是一个典型的对http请求进行全局限流的流程图. 入口通过请求拦截器进行拦截(filter). 来看代码片段,这个代码片段就是一个标准的filter(我们这里基于springboot来定义filter) 我们需要做全局限流时,就需要用到redis了.在redis中,可以将限流配置定义为 re

<?php/** * Created by PhpStorm. * redis 销量超卖秒杀解决方案 * redis 文档:http://doc.redisfans.com/ * ab -n 10000 -c 3000 http://localhost/demo.php 模拟并发 */ $redis = new Redis();$redis->connect('127.0.0.1',6379); //1. 对某一个键加锁,这个键是我们自己设置,起到监视作业$redis->watch('s

随着现在分布式越来越普遍,分布式锁也十分常用,我的上一篇文章解释了使用zookeeper实现分布式锁(传送门),本次咱们说一下如何用Redis实现分布式锁和分布限流. Redis有个事务锁,就是如下的命令,这个命令的含义是将一个value设置到一个key中,如果不存在将会赋值并且设置超时时间为30秒,如何这个key已经存在了,则不进行设置. SET key value NX PX 这个事务锁很好的解决了两个单独的命令,一个设置set key value nx,即该key不存在的话将对其进行设置,

本文讲述基于Redis的限流系统的设计,主要会谈及限流系统中限流策略这个功能的设计:在实现方面,算法使用的是令牌桶算法来,访问Redis使用lua脚本.   1.概念 In computer networks, rate limiting is used to control the rate of traffic sent or received by a network interface controller and is used to prevent DoS attacks 用我的理解

相比Redis事务来说,Lua脚本有以下优点减少网络开销: 不使用 Lua 的代码需要向 Redis 发送多次请求, 而脚本只需一次即可, 减少网络传输;原子操作: Redis 将整个脚本作为一个原子执行, 无需担心并发, 也就无需事务;复用: 脚本会永久保存 Redis 中, 其他客户端可继续使用. 1.创建limit.lua文件 local key = KEYS[1] --限流KEY(一秒一个) local limit = tonumber(ARGV[1]) --限流大小 local cur

一.简介 1)分布式限流 如果是单实例项目,我们使用Guava这样的轻便又高性能的堆缓存来处理限流.但是当项目发展为多实例了以后呢?这时候我们就需要采用分布式限流的方式,分布式限流可以以redis + lua 或者 nignx + lua这样的组合来实现.. 分布式限流一般应用场景都是在业务上进行限流,所以本文不涉及niginx + lua,简单介绍redis + lua分布式限流的实现.如果是需要在接入层限流的话,应该直接采用nginx自带的连接数限流模块和请求限流模块. 2)redis re

漏斗限流是最常用的限流方法之一,漏斗流水的速率大于灌水的速率,漏斗就永远装不满,反之水就会溢出. 所以漏斗的剩余空间就代表当前行为可以持续进行的数量,水流出的速率代表系统允许该行为的最大频率. import time class Funnel: def __init__(self, capacity, leaking_rate): self.capacity = capacity # 漏斗容量 self.leaking_rate = leaking_rate # 流出速率 self.left_q

原文地址:https://my.oschina.net/giegie/blog/1525931 摘要: 限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务. 限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务. 前几天在DD的公众号,看了一篇关于使用 瓜娃 实现单应用限流的方案 -->原文,参考<redis in action> 实现了一个jedis版本的,

添加maven依赖,使用springboot2.x版本 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId

目录 需求描述 概要设计 代码实现 参考资料 需求描述 项目中有许多接口,现在我们需要实现一个功能对接口调用情况进行统计,主要功能如下: 需求一:实现对每个接口,每天的调用次数做记录: 需求二:如果某次调用抛出了异常信息,则记录下异常信息: 需求三:限流,限制单个IP一天内对一个接口的调用次数. 概要设计 因为需要对每个接口的调用情况进行统计,所以选择AOP来实现,将Controller层抽象为一个切面 @Before 执行业务操作前进行限流判断: @AfterReturn 如果正常返回则调用次

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

分布式---基于Redis进行接口IP限流 场景 为了防止我们的接口被人恶意访问,比如有人通过JMeter工具频繁访问我们的接口,导致接口响应变慢甚至崩溃,所以我们需要对一些特定的接口进行IP限流,即一定时间内同一IP访问的次数是有限的. 实现原理 用Redis作为限流组件的核心的原理,将用户的IP地址当Key,一段时间内访问次数为value,同时设置该Key过期时间. 比如某接口设置相同IP10秒内请求5次,超过5次不让访问该接口. 1. 第一次该IP地址存入redis的时候,key值为IP地