前言:高并发对我们来说应该都不陌生,特别想淘宝秒杀,竞价等等,使用的非常多,如何在高并发的情况下,使用限流,保证业务的进行呢.以下是一个实例,不喜勿喷! 总体思路: 1.  用一个环形来代表通过的请求容器. 2.  用一个指针指向当前请求所到的位置索引,来判断当前请求时间和当前位置上次请求的时间差,依此来判断是否被限制. 3.  如果请求通过,则当前指针向前移动一个位置,不通过则不移动位置 4.  重复以上步骤 直到永远....... 以下代码的核心思路是这样的:指针当前位置的时间元素和当前时间

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

一般对于提供出来的接口,虽然知道在哪些业务场景下才会被调用,但是不知道什么时候被调用.调用的频率.接口性能,当出现问题的时候也不容易重现请求:为了追踪这些内容就需要把每次接口的调用信息给完整的记录下来,也就是记录日志.日志中可以把调用方ip.服务器ip.调用时间点.时长.输入输出都给完整的记录下来,有了这些数据,排查问题.重现异常.性能瓶颈都能准确的找到切入点. 这种功能,当然没人想要去在每个Operation里边插入一段代码,如果有类似AOP的玩意就再好不过了. wcf中有IDispatchM

​ 在之前调研Sentinel的过程中,为了准备分享内容,自己就简单的写了一些测试代码,不过在测试中遇到了一些问题,其中有一个问题就是Sentinel流控在并发情况下限流并不精确,当时我还在想,这个我在做分享的时候该怎么来自圆其说呢,所以觉得比较有意思,在这里做一个记录.同时在排查这个问题的过程中,为了说清楚问题原因,我觉得有必要理一下它的责任链,所以副标题就是Sentinel的责任链. 一.问题起源 ​ 在这里我直接上我的测试代码,我的本意是要起10个线程同时去请求这个资源,每个线程轮询10次

需求:接口每秒最多只能相应1个请求 1.创建 全局类对象 import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter; import org.springframework.stereotype.Service; /** * @Auther: 011336 * @Date: 2019/4/29 17:31 */ @Service public class AccessLimitService { /** * 每秒只发出1个令牌 */ RateLimi

<高可用服务设计之二:Rate limiting 限流与降级> <nginx限制请求之一:(ngx_http_limit_conn_module)模块> <nginx限制请求之二:(ngx_http_limit_req_module)模块> <nginx限制请求之三:Nginx+Lua+Redis 对请求进行限制> <nginx限制请求之四:目录进行IP限制> <分布式限流之一:redis+lua 实现分布式令牌桶,高并发限流> 服务

疯狂创客圈 Java 高并发[ 亿级流量聊天室实战]实战系列之15 [博客园总入口 ] 前言 前言 疯狂创客圈(笔者尼恩创建的高并发研习社群)Springcloud 高并发系列文章,将为大家介绍三个版本的 高并发秒杀: 一.版本1 :springcloud + zookeeper 秒杀 二.版本2 :springcloud + redis 分布式锁秒杀 三.版本3 :springcloud + Nginx + Lua 高性能版本秒杀 以及有关Springcloud 几篇核心.重要的文章: 一.S

对于一个需要处理高并发的系统而言,可以从多个层面去解决这个问题. 1.数据库系统:数据库系统可以采取集群策略以保证某台数据库服务器的宕机不会影响整个系统,并且通过负载均衡策略来降低每一台数据库服务器的压力(当然用一台服务器应付一般而言没啥问题,找一台当备机放着应付宕机就行,如果一台应付不了,那么再加一台,但是备机还是要的,至少一台),另外采取读/写分离的方法降低数据库负载,再加上分库和分表进一步降低数据库负载,从而可以从容地应对高并发问题.当然成本会比较高,毕竟要这么多服务器. 2.分布式缓存系

一.概述 1.1 高并发服务限流特技 1.2 为什么要互联网项目要限流 1.3 高并发限流解决方案 二.限流算法 2.1 计数器 2.2 滑动窗口计数 2.3 令牌桶算法 使用RateLimiter实现令牌桶限流 2.4 漏桶算法 三.应用级限流 3.1 限流总并发/连接/请求数 3.2 限流某个接口的总并发/请求数 3.3 限流某个接口的时间窗请求数 3.4 接入层限流 一.概述 1.1 高并发服务限流特技 在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存.降级和限流. 缓存的目的是提升系统访问

限流和缓存相关是网关中两个非常重要的功能,前者是保障服务更可靠地运行,后者则可以大大提高应用的吞吐能力.Beetlex.Bumblebee微服务网关提供了两个扩展插件来实现这两个功能,分别是BeetleX.Bumblebee.ConcurrentLimits和BeetleX.Bumblebee.Caching.ConcurrentLimits提供IP或不同Url的并发限流策略,而Caching则可以根据不同Url来配置不同的缓存策略.接下来介绍这两个插件的使用和配置. 引用插件 Bumblebe

在当下互联网高并发时代中,项目往往会遇到需要限制客户端连接的需求.我们熟知的 Nginx 就提供了有这样的功能,可以简单的实现对客户端请求频率,并发连接和传输速度的限制…. Nginx 限流 Nginx为我们提供了请求限制模块(ngx_http_limit_req_module).基于令牌桶算法的流量限制模块(ngx_stream_limit_conn_module),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… 请求限制 请求限制的功能来自于 ngx_http_limit_re

Nginx原生限流模块: ngx_http_limit_conn_module模块 根据前端请求域名或ip生成一个key,对于每个key对应的网络连接数进行限制. 配置如下: http模块   server模块   #http模块内 http { include mime.types; default_type application/octet-stream; log_format main '[$time_local][$msec]$status'; sendfile on; keepali

这是java高并发系列第15篇文章 Semaphore(信号量)为多线程协作提供了更为强大的控制方法,前面的文章中我们学了synchronized和重入锁ReentrantLock,这2种锁一次都只能允许一个线程访问一个资源,而信号量可以控制有多少个线程可以访问特定的资源. Semaphore常用场景:限流 举个例子: 比如有个停车场,有5个空位,门口有个门卫,手中5把钥匙分别对应5个车位上面的锁,来一辆车,门卫会给司机一把钥匙,然后进去找到对应的车位停下来,出去的时候司机将钥匙归还给门卫.停车

写在前面 最近,有不少读者说看了我的文章后,学到了很多知识,其实我本人听到后是非常开心的,自己写的东西能够为大家带来帮助,确实是一件值得高兴的事情.最近,也有不少小伙伴,看了我的文章后,顺利拿到了大厂Offer,也有不少小伙伴一直在刷我的文章,提升自己的内功,最终成为自己公司的核心业务开发人员.在此,冰河确实为你们高兴,希望小伙伴们能够一如既往的学习,保持一颗持续学习的心态,在技术的道路上越走越远. 今天写些什么呢?想来想去,写一篇关于高并发实战的文章吧,对,就写一下如何使用Nginx实现限流的

写在前面 在互联网应用中,高并发系统会面临一个重大的挑战,那就是大量流高并发访问,比如:天猫的双十一.京东618.秒杀.抢购促销等,这些都是典型的大流量高并发场景.关于秒杀,小伙伴们可以参见我的另一篇文章<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!> 关于[冰河技术]微信公众号,解锁更多[高并发]专题文章. 注意:由于原文篇幅比较长,所以被拆分为:理论.算法.实战(HTTP接口实战+分布式限流实战)三大部分. 理论篇:<[高并发]如何实现亿级流量下的分布式限流?这些理论你

高并发下接口限流技术gauva(谷歌的框架) MySql最大连接数3000: 原理:框架每秒向桶里放100个令牌,接口请求来了先去拿令牌,拿到令牌后才能继续向后走,否则不允许向后执行:当接口请求太频繁的话就会拿不上令牌,此时就起到了限流的作用: 我们在网关层做一个限流: /** * 订单限流 */ @Component public class OrderRateLimiterFilter extends ZuulFilter { ​ ​ //每秒产生1000个令牌 private static

1.漏桶算法 漏桶作为计量工具(The Leaky Bucket Algorithm as a Meter)时,可以用于流量整形(Traffic Shaping)和流量控制(TrafficPolicing),漏桶算法的描述如下: 一个固定容量的漏桶,按照常量固定速率流出水滴: 如果桶是空的,则不需流出水滴: 可以以任意速率流入水滴到漏桶: 如果流入水滴超出了桶的容量,则流入的水滴溢出了(被丢弃),而漏桶容量是不变的. 2. , 3.桶的容量代表最大并发量,如果桶满了,则请求被丢弃 固定速率流出

转自:https://blog.csdn.net/zzaric/article/details/80641786 应用场景如下: 公司内有多个业务系统,由于业务系统内有向用户发送消息的服务,所以通过统一消息系统对外暴露微服务接口供外部业务系统调用,所有公司内业务系统的消息(短信,APP,微信)推送都由统一消息系统去推送,短信推送需要走外部短信通道商去发送短信,APP和微信走内部系统的push服务器,但是不管是短信通道商还是内部push服务器都会有每秒上限的控制.在这假设n/s条. 以下是统一消息

1.它是限流算法中最简单最容易的一种算法 计数器实现限流 每分钟只允许10个请求 第一个请求进去的时间为startTime,在startTime + 60s内只允许10个请求 当60s内超过十个请求后,拒绝,不超过,到第60s 重新设置时间 package com.aiyuesheng.utils; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import lombok.Getter; import lombok.Setter; /** *

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