在 Laravel 5.6 中,还引入了频率限制功能.所谓频率限制,指的是在指定时间单个用户对某个路由的访问次数限制,该功能有两个使用场景,一个是在某些需要验证/认证的页面限制用户失败尝试次数,提高系统的安全性,另一个是避免非正常用户(比如爬虫)对路由的过度频繁访问,从而提高系统的可用性,此外,在流量高峰期还可以借助此功能进行有效的限流. 在 Laravel 中该功能通过内置的 throttle 中间件来实现,该中间件接收两个参数,第一个是次数上限,第二个是指定时间段(单位:分钟): Route

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. 下面来看一些简单的实践,需要先引入guava的maven依赖. 一 有很多任务,但希望每秒不超过N个 import com.google.common.util.concurrent.RateLi

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

概述 FireflySoft.RateLimit自2021年1月发布第一个版本以来,经历了多次升级迭代,目前已经十分稳定,被很多开发者应用到了生产系统中,最新发布的版本是3.0.0. Github:https://github.com/bosima/FireflySoft.RateLimit 码云:https://gitee.com/bosima/FireflySoft.RateLimit 它的核心是一个基于 .NET Standard 的限流类库,其内核简单轻巧,能够灵活应对各种需求的限流场景

1. 在Laravel 中配置 在 app\Http\Kernel.php 中,默认添加到中间件组 api 下,1分钟60次. 2. 限流原理 获取唯一请求来源,进行唯一标识(key) 获取该请求请求次数 (hits) 判断是否超过最大限制 若达到上限,进入5.未达到,则进入6 丢出访问次数限制异常,结束请求. 首先判断hits 是否达到限制,若未达到,进入7.若达到,进入8. hits 进行计数 + 1,更新到缓存中. 若是第一次,则需要 hits = 1(次数),  并添加访问标识 key

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

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

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

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

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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

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

Bumblebee作为标准HTTP 1.1应用协议的网关,它能作为任何基于HTTP 1.1构建Webapi服务的前置网关.以下通过示例讲述如何用Bumblebee来制作一个asp.net core webapi的前置网关,并演示网关的一些基础功能如:负载,限流和故障迁移等相关基础功能. 网关定义 Bumblebee定义网关非常简便,只需要Nuget引用BeetleX.Bumblebee.然后定义Gateway类运行即可,大概代码如下: mGateway = new Bumblebee.Gatew

为什么需要容错限流 复杂分布式系统通常有很多依赖,如果一个应用不能对来自依赖 故障进行隔离,那么应用本身就处在被拖垮的风险中.在一个高流量的网站中,某个单一后端一旦发生延迟,将会在数秒内导致 所有应用资源被耗尽(一个臭鸡蛋影响一篮筐). 如秒杀.抢购.双十一等场景,在某一时间点会有爆发式的网络流量涌入,如果没有好的网络流量限制,任由流量压到后台服务实例,很有可能造成资源耗尽,服务无法响应,甚至严重的导致应用崩溃. Hystrix是什么 Hystrix 能使你的系统在出现依赖服务失效的时候,通过隔

最近管点闲事浪费了不少时间,感谢网友libinwalan的留言提醒.及时纠正路线,继续跟大家一起学习Spring Cloud Alibaba. Nacos作为注册中心和配置中心的基础教程,到这里先告一段落,后续与其他结合的内容等讲到的时候再一起拿出来说,不然内容会有点跳跃.接下来我们就来一起学习一下Spring Cloud Alibaba下的另外一个重要组件:Sentinel. Sentinel是什么 Sentinel的官方标题是:分布式系统的流量防卫兵.从名字上来看,很容易就能猜到它是用来作服

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>