java中对于生产者消费者模型,或者小米手机营销 1分钟卖多少台手机等都存在限流的思想在里面. 关于限流 目前存在两大类,从线程个数(jdk1.5 Semaphore)和RateLimiter速率(guava) Semaphore:从线程个数限流 RateLimiter:从速率限流  目前常见的算法是漏桶算法和令牌算法 令牌桶算法.相比漏桶算法而言区别在于,令牌桶是会去匀速的生成令牌,拿到令牌才能够进行处理,类似于匀速往桶里放令牌 漏桶算法是:生产者消费者模型,生产者往木桶里生产数据,消费者按照

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

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

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

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

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

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.

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

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

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

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

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