1.使用Openresty进行限流, 使用漏桶原理进行设计 和路由系统设计类似. LUA脚本去通过变量去redis取值,从redis中得到队列的大小.漏和桶的大小. 然后通过比较,队列大小与漏和桶进行比较,确定是否对此请求进行放行. 1.如果队列大小大于桶直接返回错误. 2.如果队列大于漏需要进行等待. 3.请求的等待时间取决于队列的大小和漏的大小. 例如队列是20,漏是5, 等待时间是 20 / 5 = 4s 这样就可以做到先进入的请求先完成.

一.前言 对于一个应用系统来说,我们有时会遇到极限并发的情况,即有一个TPS/QPS阀值,如果超了阀值可能会导致服务器崩溃宕机,因此我们最好进行过载保护,防止大量请求涌入击垮系统.对服务接口进行限流可以达到保护系统的效果,一旦达到限制速率则可以拒绝服务.排队或等待.降级等处理. 二.常见限流方案 1.计数器法 原理:在单位时间段内,对请求数进行计数,如果数量超过了单位时间的限制,则执行限流策略,当单位时间结束后,计数器清零,这个过程周而复始,就是计数器法. 缺点:不能均衡限流,在一个单位时间的末

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

小结: 1.在连接环节计数,有清零环节 有3个参量 maxburst unit_delay https://github.com/openresty/lua-resty-limit-traffic/blob/master/README.md -- limit the requests under 200 req/sec with a burst of 100 req/sec, -- that is, we delay requests under 300 req/sec and above 20

通过查看nginx官方文档,小弟查看到了三种nginx限流方式. 1.limit_conn_zone 2.limit_req_zone 3.ngx_http_upstream_module 前两种只能对客户端(即单一ip限流),并且文档也很全,但是经过测试发现,还是无法达到官方文档所说的结果(可能小弟的测试方法有问题). 这里先简单的介绍一下前两种: 1.limit_conn_zone 1.1nginx配置 ? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 http{  limit_conn_zone $

前因:因为本系统中,有大数据高并发的场景.在向下游系统发送请求的时候,需要限流.否则会造成下游系统的堵塞. 实现方案1: Thread.sleep(ms). 优点:简单粗暴,一行代码搞定 缺点:有点low,万一线程被抢了,无法唤醒怎么办 实现方案2: Guava的RateLimiter类 优点:简单实用,满足简单业务场景的需求.2行代码就能搞定 缺点:功能还是比较简单,限流方案限定在秒级 实现方案3: RXJava的flowable 说明:比RateLimiter复杂,但是功能强大.还没仔细研究

前言 限流是分布式系统设计中经常提到的概念,在某些要求不严格的场景下,使用Guava RateLimiter就可以满足.但是Guava RateLimiter只能应用于单进程,多进程间协同控制便无能为力.本文介绍一种简单的处理方式,用于分布式环境下接口调用频次管控. 如何防止恶意IP攻击某些暴露的接口呢(比如某些场景下短信验证码服务)?本文介绍一种本地缓存和分布式缓存集成方式判断远程IP是否为恶意调用接口的IP. 分布式IP限流 思路是使用redis incr命令,完成一段时间内接口请求次数的统

前言 前阵子有网友询问,如何优化网站?这个问题真的很大,跟他简单的聊了一下,随便说了几点,觉得有必要整理一篇文章出来,正好前阵子在做爬虫博客,于是把大体思路分享出来,与大家互通有无,共同进步. 优化 版本一 系统开始是这样子的,一个 Tomcat 拖着一个 MySql 服务,跑在一个 2C 4G 的Linux服务器上,所有的请求都走 Tomcat,所有的查询都走 MySql,看起来像一句废话? 资源是有限的,那么如何有效的利用资源,提升服务性能?Tomcat 号称能抗住数十万并发访问,但是这事也

前言 在开发十万博客系统的的过程中,前面主要分享了爬虫.缓存穿透以及文章阅读量计数等等.爬虫的目的就是解决十万+问题:缓存穿透是为了保护后端数据库查询服务:计数服务解决了接近真实阅读数以及数据库服务的压力. 架构图 限流 就拿十万博客来说,如果存在热点文章,可能会有数十万级别的并发用户参与阅读.如果想让这些用户正常访问,无非就是加机器横向扩展各种服务,但凡事都有一个利益平衡点,有时候只需要少量的机器保证大部分用户在大部分时间可以正常访问即可. 亦或是,如果存在大量爬虫或者恶意攻击,我们必须采取一

开发访问量比较大的系统是,爬虫的目的就是解决访问量大的问题:缓存穿透是为了保护后端数据库查询服务:计数服务解决了接近真实访问量以及数据库服务的压力. 架构图 限流 就拿十万博客来说,如果存在热点文章,可能会有数十万级别的并发用户参与阅读.如果想让这些用户正常访问,无非就是加机器横向扩展各种服务,但凡事都有一个利益平衡点,有时候只需要少量的机器保证大部分用户在大部分时间可以正常访问即可. 亦或是,如果存在大量爬虫或者恶意攻击,我们必须采取一定的措施来保证服务的正常运行.这时候我们就要考虑限流来保证

整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 一.什么是限流?为什么要限流? 不知道大家有没有做过帝都的地铁,就是进地铁站都要排队的那种,为什么要这样摆长龙转圈圈?答案就是为了限流!因为一趟地铁的运力是有限的,一下挤进去太多人会造成站台的拥挤.列车的超载,存在一定的安全隐患.同理,我们的程序也是一样,它处理请求的能力也是有限的,一旦请求多到超出它的处理极限就会崩溃.为了不出现最坏的崩溃情况,只能耽误一下大家

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>

互联网服务赖以生存的根本是流量, 产品和运营会经常通过各种方式来为应用倒流,比如淘宝的双十一等,如何让系统在处理高并发的同时还是保证自身系统的稳定, 通常在最短时间内提高并发的做法就是加机器, 但是如果机器不够怎么办? 那就需要做业务降级或系统限流. 流量控制中用的比较多的三个算法就是令牌桶.漏桶.计数器. 一.令牌桶限流(TokenBucket)令牌桶算法的基本过程如下: 每秒会有 r 个令牌放入桶中,或者说,每过 1/r 秒桶中增加一个令牌. 桶中最多存放 b 个令牌,如果桶满了,新放入的令

<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

前言 文章标题一開始提及到了一个令人感到有些抽象又显得有些非常"大"的词,限流.事实上这个词语在非常多行业都能够用到,比方近期春运,各大主要城市,火车站,地铁站都要做到限流吧,避免人流量过大造成事故或间接事故,这叫人流量限流,同理也能够用在车流量上.假设基于这个背景,把这里的人群和车辆抽象为数据,对数据进行限流,就是本篇文章的主题了.可能就有人疑惑了,数据为什么要做限流,怎么做限流,有什么优点呢,带着这个疑问,细致的阅读下文的分析吧. 数据的限流 数据的限流更让人理解的称呼应该是&qu

高并发访问时,缓存.限流.降级往往是系统的利剑,在互联网蓬勃发展的时期,经常会面临因用户暴涨导致的请求不可用的情况,甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃.这个时候常见的解决方案之一就是限流了,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... 限流算法介绍 a.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,则需要先从桶里获取一个令牌,当桶里没有令牌可取时,则拒绝服务. 当桶满时,新添加的令牌被丢弃或拒绝. b.漏桶算法 其主要目的是控制

纯洁的微笑的Spring Cloud系列博客终于学完了,也对Spring Cloud有了初步的了解. 修改请求路径的过滤器 StripPrefix Filter 是一个请求路径截取的功能,我们可以利用这个功能来做特殊业务的转发. - id: StripPrefix uri: http://www.cnblogs.com predicates: - Path=/name/** filters: - StripPrefix=2 StripPrefix是当请求路径匹配到/name/**会将包含name

一.概念 限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速,或者对一个时间窗口内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.排队或等待.降级等处理. 常用的限流算法有两种:漏桶算法和令牌桶算法: 漏桶算法的思路很简单,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. 令牌桶算法的原

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

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

上篇文章介绍了 Gataway 和注册中心的使用,以及 Gataway 中 Filter 的基本使用,这篇文章我们将继续介绍 Filter 的一些常用功能. 修改请求路径的过滤器 StripPrefix Filter StripPrefix Filter 是一个请求路径截取的功能,我们可以利用这个功能来做特殊业务的转发. application.yml 配置如下: spring: cloud: gateway: routes: - id: nameRoot uri: http://nameser