上篇文章提到固定时间窗口限流无法处理突然请求洪峰情况,本文讲述的令牌桶线路算法则可以比较好的处理此场景. 工作原理 单位时间按照一定速率匀速的生产 token 放入桶内,直到达到桶容量上限. 处理请求,每次尝试获取一个或多个令牌,如果拿到则处理请求,失败则拒绝请求. 优缺点 优点 可以有效处理瞬间的突发流量,桶内存量 token 即可作为流量缓冲区平滑处理突发流量. 缺点 实现较为复杂. 代码实现 core/limit/tokenlimit.go 分布式环境下考虑使用 redis 作为桶和令牌的

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

在限流时一般会限制每秒或每分钟的请求数,简单点一般会采用计数器算法,这种算法实现相对简单,也很高效,但是无法应对瞬时的突发流量. 比如限流每秒100次请求,绝大多数的时间里都不会超过这个数,但是偶尔某一秒钟会达到120次请求,接着很快又会恢复正常,假设这种突发的流量不会对系统稳定性带来实质性的影响,则可以在一定程度上允许这种瞬时的突发流量,从而为用户带来更好的可用性体验.这就是令牌桶算法的用武之地. 该算法的基本原理是:有一个令牌桶,容量是X,每Y单位时间会向桶中放入Z个令牌,如果桶中的令牌数超

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

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

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

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.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

为什么要做限流 首先让我们先看一看系统架构设计中,为什么要做"限流". 旅游景点通常都会有最大的接待量,不可能无限制的放游客进入,比如故宫每天只卖八万张票,超过八万的游客,无法买票进入,因为如果超过八万人,景点的工作人员可能就忙不过来,过于拥挤的景点也会影响游客的体验和心情,并且还会有安全隐患:「只卖N张票,这就是一种限流的手段」. 软件架构中的服务限流也是类似,也是当系统资源不够的时候,已经不足以应对大量的请求,为了保证服务还能够正常运行,那么按照规则,「系统会把多余的请求直接拒绝掉

为什么要限流 系统在设计的时候,我们会有一个系统的预估容量,长时间超过系统能承受的TPS/QPS阈值,系统有可能会被压垮,最终导致整个服务不可用.为了避免这种情况,我们就需要对接口请求进行限流. 所以,我们可以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数量进行限速来保护系统或避免不必要的资源浪费,一旦达到限制速率则可以拒绝服务.排队或等待.    限流背景 系统有一个获取手机短信验证码的接口,因为是开放接口,所以为了避免用户不断的发送请求获取验证码,防止恶意刷接口的情况发生,于是用最简

<?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

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

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

Redis 4.0 提供了一个限流 Redis 模块,它叫 redis-cell.该模块也使用了漏斗算法,并提供了原子的限流指令.有了这个模块,限流问题就非常简单了.

1.用Redis实现消息队列 用命令lpush入队,rpop出队 Long size = jedis.lpush("QueueName", message);//返回存放的数据条数 String message = jedis.rpop("QueueName");//从队列中取数据 用rpop会存在一个问题,及需要不停调用rpop方法查看List中是否有未处理的消息,每次调用都会发起一次连接, 这样会造成不必要的浪费.所以可以使用brpop指令,这个指令只有在有元素

1.引入依赖 <!-- 默认就内嵌了Tomcat 容器,如需要更换容器也极其简单--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframe

api限流的场景 限流的需求出现在许多常见的场景中 秒杀活动,有人使用软件恶意刷单抢货,需要限流防止机器参与活动 某api被各式各样系统广泛调用,严重消耗网络.内存等资源,需要合理限流 淘宝获取ip所在城市接口.微信公众号识别微信用户等开发接口,免费提供给用户时需要限流,更具有实时性和准确性的接口需要付费. api限流实战 首先我们编写注解类AccessLimit,使用注解方式在方法上限流更优雅更方便!三个参数分别代表有效时间.最大访问次数.是否需要登录,可以理解为 seconds 内最多访问

redis官方给出了参考文档:INCR 这里参考第一种方法,使用token bucket实现:每个用户每秒有一个Counter: func RateLimiter(uid string, rlType string) bool { // one key per user, per second k := uid + ":" + strconv.Itoa(int(time.Now().Unix())) + ":" + rlType limit := rwRate[ui