0.背景 校验系统的正确性和可靠性时,仅靠用例场景无法覆盖全生产环境下的所有场景,需要一套引流工具,在系统正式上线前,用线上的请求测试待上线系统,在正常请求下,是否有报错:在数倍请求下,系统的性能瓶颈.引流工具有goreplay, tcpcopy等,下面介绍goreplay,原名叫gor,因为其易上手,且功能比较全. 关于 GoReplay是在投入生产之前使用真实流量测试您的应用的最简单和最安全的方式. 随着应用程序的增长,测试所需的工作量也呈指数增长.GoReplay为您提供了重复使用现有流量

阅读目录: 介绍 基于IP全局限流 基于IP的端点限流 基于IP和客户端key的端点限流 IP和客户端key的白名单 IP和客户端key自定义限制频率 端点自定义限制频率 关于被拒请求的计数器 在web.config或app.config中定义限制策略 获取API的客户端key 存储限流的数据 运行期间更新限制频率 限流的请求日志 用ThrottlingFilter.EnableThrottlingAttribute特性配置限制频率 关于ThrottlingMiddleware限制频率 介绍 为

一.性能概述 WCF服务的性能取决于很多因素.出了CPU.RAM和网络性能等常见的因素外,实例上下文模式.并发模式.数据契约的设计或使用的绑定等与WCF有关的因素都起着重要的作用. 实例上下文模式用来控制服务对象的实例化行为有PerCall.PerSession和Singleton三种模式可供选择. 绑定决定了传输协议和编码格式.此外,通过绑定可以使用很多的WS*协议. 并发模式决定了是否允许多个线程同时访问同一个对象.并发模式是有[ServiceBehavior]特性来控制的,它的默认值为Co

这部分将介绍一些相对深入的知识点,包括通过并发限流来保证服务的可用性,通过可靠会话机制保证会话信息的可靠性,通过队列服务来解耦客户端和服务端,提高系统的可服务数量并可以起到削峰的作用,最后还会对之前的事务知识做一定补充. 对于WCF服务来说,其寄宿在一个资源有限的环境中,为了实现服务性能最大化,需要提高其吞吐量即服务的并发性.然而在不进行流量控制的情况下,并发量过多,会使整个服务由于资源耗尽而崩溃.因此为相对平衡的并发数和系统可用性,需要设计一个闸门(Throttling)控制并发的数量. 由于

WCF Throttling 限流的三道闸口 一.WCF Throttling  流量限制简介 我们期望WCF服务端能够处理尽可能多的并发请求,但是资源是有限的,服务不可能同时处理无限多的并发请求,如果WCF不控制进入消息处理系统的并发量,一旦超过临界值,整个服务端将会由于资源耗尽而崩溃,所以WCF提供了一个限流Throttling特性,让我们可以根据不同性能的服务器来配置最佳的并发流量限制,这三个值相当于WCF通道的三个闸口,每个值代表各自闸口的计数器,当各闸口监控的计数达到你所设置的阈值,后

ASP.NET MVC 实现 https://github.com/stefanprodan/MvcThrottle ASP.NET WEBAPI 实现 https://github.com/stefanprodan/WebApiThrottle Refer: Throttling ASP.NET Web API calls http://blog.maartenballiauw.be/post/2013/05/28/Throttling-ASPNET-Web-API-calls.aspx At

这里我们简单描述下如何通过Open vSwitch给虚拟机限流(出流量),同时测试限流效果.测试环境继续复用<整合Open vSwitch与DNSmasq为虚拟机提供DHCP功能>一文中描述的. 测试工具:假设两台虚拟机VM1.VM2都已经安装好 netperf 1.事先在VM1中启动 netserver: 2.由于VM2的虚拟网卡是tap1,这里先查看下当前tap1网卡的情况: ◄► sudo ovs-vsctl list interface tap1 _uuid : aa4b7e2b-44

一.前言 上一篇文章中粗浅的介绍使用Redis和基于令牌桶算法进行对服务接口API限流,本文介绍另一种算法---漏桶算法的应用.Nginx想必大家都有所了解是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器,优秀而强大的Nginx依然可以处理限制来自单个IP地址的请求处理频率.ngx_http_limit_conn_module模块可以限制请求数即通过定义的键值来限制请求处理的频率.该模块其采用漏桶算法,每秒固定处理请求数,推迟延迟请求. 二.ngx_http_limit_conn_module模块指令

一.场景描述 很多做服务接口的人或多或少的遇到这样的场景,由于业务应用系统的负载能力有限,为了防止非预期的请求对系统压力过大而拖垮业务应用系统. 也就是面对大流量时,如何进行流量控制? 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统的高可用. 实际场景中常用的限流策略: Nginx前端限流 按照一定的规则如帐号.IP.系统调用逻辑等在Nginx层面做限流 业务应用系统限流 1.客户端限流 2.服务端限流 数据库限

并发 Single重入模式.对于每一个服务实例,同一时刻只能处理一个请求,其他对该实例的请求被排队. PerCall,每一线程会分配一个新的服务实例上.不会有并发性问题.不影响吞吐量. PerSession,保护服务实例不会受到多线程客户端的影响.多客户端可以并发访问,无并发性问题.减少单一客户端吞吐量. Singleton, 实例不受任何并发访问影响.多线程和多客户端都无法并发访问.吞吐量最小. Retrant重入模式. 客户端可以对同一服务实例,可以进行第2次或者多次的请求进入. 单线程,用

因为ORM的原因,对Attribute编程有一种情节..所以这节的出现,完全是因为在WCF对自定义Attribute的一种应用. WCF 项目应用连载[7] - 绑定.服务.行为 大数据传输与限流 - 上 前面一节已经讲得差不多够了. 对WCF的限流,这节,提供一个类.ServiceThrottlingAttribute 让你以硬编码方式使用WCF服务限流 [ServiceThrottling(50,200,100)] [ServiceContract(CallbackContract = ty

使用Reactive Extensions(Rx),对短时间内多次发生的事件限流 牛刀小试:使用Reactive Extensions(Rx),对短时间内多次发生的事件限流 我之前有一篇文章介绍到了Reactive Extension这个组件,请参考下面的文章,其中有一些基本的概念和相关的链接 牛刀小试:使用Reactive Extensions(Rx),一行代码实现多线程任务执行规定时间后自动停止 Rx 目前还没有直接整合到.NET Framework 中,仍然是作为单独的组件存在.至于以后会

原文链接:http://colobu.com/2015/10/26/nginx-limit-modules/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 电商平台营销时候,经常会碰到的大流量问题,除了做流量分流处理,可能还要做用户黑白名单.信誉分析,进而根据用户ip信誉权重做相应的流量拦截.限制流量.Nginx自身有的请求限制模块ngx_http_limit_req_module.流量限制模块ngx_stream_limit_conn_module基于令牌桶算法

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

概要 在大数据量高并发访问时,经常会出现服务或接口面对暴涨的请求而不可用的情况,甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃.此时你需要使用的技术手段之一就是限流,当请求达到一定的并发数或速率,就进行等待.排队.降级.拒绝服务等.在限流时,常见的两种算法是漏桶和令牌桶算法算法. 限流算法 令牌桶(Token Bucket).漏桶(leaky bucket)和计数器算法是最常用的三种限流的算法. 1. 令牌桶算法   令牌桶算法的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,则需要先从桶里

前言 每逢大促必压测,每逢大促必限流,这估计是电商人的常态.每次大促期间,业务流量是平时的几倍十几倍,大促期间大部分业务都会集中在购物车结算,必须限流,才能保证系统不宕机. 限流算法 限流算法一般有三种:令牌桶,漏桶,计数器.本文介绍最粗暴的计数器算法,其他算法请自行google.百度,讲的应该比我好.(能解决问题的算法都是好算法) lua 限流 业务结构 在大促期间由于流量过高,现有服务器无法承受那么大的流量,租用云服务是很好的选择. 业务架构图可以看出 ,我们的服务器有自有服务器,首都在线云

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

Nginx 限流 电商平台营销时候,经常会碰到的大流量问题,除了做流量分流处理,可能还要做用户黑白名单.信誉分析,进而根据用户ip信誉权重做相应的流量拦截.限制流量.Nginx自身有的请求限制模块ngx_http_limit_req_module.流量限制模块ngx_stream_limit_conn_module基于令牌桶算法,可以方便的控制令牌速率,自定义调节限流,实现基本的限流控制. 对于提供下载的网站,肯定是要进行流量控制的,例如软件下载站.视频服务等.它也可以减少一些爬虫程序或者DDO

高并发系统下, 有三把利器 缓存 降级 限流. 缓存: 将常用数据缓存起来, 减少数据库或者磁盘IO 降级: 保护核心系统, 降低非核心业务请求响应 限流: 在某一个时间窗口内对请求进行限速, 保护系统 本文主要介绍限流, 常见限流算法中又分为计数器算法, 漏桶算法, 令牌桶算法. 计数器算法 比较简单, 直接用一个map + counter即可实现. 请求来了, 以IP为key, 查询下之前响应次数, 如果调用次数超出MAX_COUT, 返回失败, 属于简单粗暴型选手. 漏桶算法 请求全部进入

在互联网应用中,流量洪峰是常有的事情.在应对流量洪峰时,通用的处理模式一般有排队.限流,这样可以非常直接有效的保护系统,防止系统被打爆.另外,通过限流技术手段,可以让整个系统的运行更加平稳.今天要与大家分享一下限流算法和C#版本的组件. 一.令牌桶算法: 令牌桶算法的基本过程如下: 假如用户配置的平均发送速率为r,则每隔1/r秒速率将一个令牌被加入到桶中: 假设桶最多可以存发b个令牌.当桶中的令牌达到上限后,丢弃令牌. 当一个有请求到达时,首先去令牌桶获取令牌,能够取到,则处理这个请求 如果桶中

在高并发的应用中,限流往往是一个绕不开的话题.本文详细探讨在Spring Cloud中如何实现限流. 在 Zuul 上实现限流是个不错的选择,只需要编写一个过滤器就可以了,关键在于如何实现限流的算法.常见的限流算法有漏桶算法以及令牌桶算法.这个可参考 https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html ,写得通俗易懂,你值得拥有,我就不拽文了. GoogleGuava 为我们提供了限流工具类 RateLimiter ,于是乎,我们可以撸代码了. 简单示例 @