通常在高并发和大流量的情况下,一般限流是必须的.为了保证服务器正常的压力.那我们就聊一下几种限流的算法. 计数器计数器是一种最常用的一种方法,在一段时间间隔内,处理请求的数量固定的,超的就不做处理. demo public function SpeedCounter() { $redis = new \Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); // 最大请求数量 $maxCount = 100; //每分钟内,一个用户只能访问10次 $interv

本文讲述基于Redis的限流系统的设计,主要会谈及限流系统中限流策略这个功能的设计:在实现方面,算法使用的是令牌桶算法来,访问Redis使用lua脚本.   1.概念 In computer networks, rate limiting is used to control the rate of traffic sent or received by a network interface controller and is used to prevent DoS attacks 用我的理解

漏斗限流是最常用的限流方法之一,漏斗流水的速率大于灌水的速率,漏斗就永远装不满,反之水就会溢出. 所以漏斗的剩余空间就代表当前行为可以持续进行的数量,水流出的速率代表系统允许该行为的最大频率. import time class Funnel: def __init__(self, capacity, leaking_rate): self.capacity = capacity # 漏斗容量 self.leaking_rate = leaking_rate # 流出速率 self.left_q

什么是限流 限流即限制并发量,限制某一段时间只有指定数量的请求进入后台服务器,遇到流量高峰期或者流量突增时,把流量速率限制在系统所能接受的合理范围之内,不至于让系统被高流量击垮.而Envoy可以通过envoy.filters.http.ratelimit插件实现限流. 限流服务 Envoy实现限流需要依赖限速服务,Envoy官方为我们提供了基于Redis和Memcached的限速服务 https://github.com/envoyproxy/ratelimit 我们将其从github下载到本地

Redis中的HyperLogLog 一般我们评估一个网站的访问量,有几个主要的参数: pv,Page View,网页的浏览量 uv,User View,访问的用户 一般来说,pv 或者 uv 的统计,可以自己来做,也可以借助一些第三方的工具,比如 cnzz,友盟 等. 如果自己实现,pv 比较简单,可以直接通过 Redis 计数器就能实现.但是 uv 就不一样,uv 涉及到另外一个问题,去重. 我们首先需要在前端给每一个用户生成一个唯一 id,无论是登录用户还是未登录用户,都要有一个唯一 id

<?php/** * Created by PhpStorm. * redis 销量超卖秒杀解决方案 * redis 文档:http://doc.redisfans.com/ * ab -n 10000 -c 3000 http://localhost/demo.php 模拟并发 */ $redis = new Redis();$redis->connect('127.0.0.1',6379); //1. 对某一个键加锁,这个键是我们自己设置,起到监视作业$redis->watch('s

一.简介 1)分布式限流 如果是单实例项目,我们使用Guava这样的轻便又高性能的堆缓存来处理限流.但是当项目发展为多实例了以后呢?这时候我们就需要采用分布式限流的方式,分布式限流可以以redis + lua 或者 nignx + lua这样的组合来实现.. 分布式限流一般应用场景都是在业务上进行限流,所以本文不涉及niginx + lua,简单介绍redis + lua分布式限流的实现.如果是需要在接入层限流的话,应该直接采用nginx自带的连接数限流模块和请求限流模块. 2)redis re

分布式---基于Redis进行接口IP限流 场景 为了防止我们的接口被人恶意访问,比如有人通过JMeter工具频繁访问我们的接口,导致接口响应变慢甚至崩溃,所以我们需要对一些特定的接口进行IP限流,即一定时间内同一IP访问的次数是有限的. 实现原理 用Redis作为限流组件的核心的原理,将用户的IP地址当Key,一段时间内访问次数为value,同时设置该Key过期时间. 比如某接口设置相同IP10秒内请求5次,超过5次不让访问该接口. 1. 第一次该IP地址存入redis的时候,key值为IP地

原文:https://juejin.im/entry/5bd491c85188255ac2629bef?utm_source=coffeephp.com 在分布式领域,我们难免会遇到并发量突增,对后端服务造成高压力,严重甚至会导致系统宕机.为避免这种问题,我们通常会为接口添加限流.降级.熔断等能力,从而使接口更为健壮.Java领域常见的开源组件有Netflix的hystrix,阿里系开源的sentinel等,都是蛮不错的限流熔断框架. 今天我们就基于Redis组件的特性,实现一个分布式限流组件,

1.用Redis实现消息队列 用命令lpush入队,rpop出队 Long size = jedis.lpush("QueueName", message);//返回存放的数据条数 String message = jedis.rpop("QueueName");//从队列中取数据 用rpop会存在一个问题,及需要不停调用rpop方法查看List中是否有未处理的消息,每次调用都会发起一次连接, 这样会造成不必要的浪费.所以可以使用brpop指令,这个指令只有在有元素

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 @

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

转自:https://blog.csdn.net/tracy38/article/details/78685707 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.

转自: http://blog.csdn.net/zl1zl2zl3/article/details/78683855 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

前面已经介绍了很多zuul的功能,本篇继续介绍它的另一大功能.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 Ra

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

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

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

一.环境 1.vs2019 2..Net Core 3.1 3.引用 AspNetCoreRateLimit 4.0.1 二.基础使用 1.设置 在Startup文件中配置如下,把配置项都放在前面: public void ConfigureServices(IServiceCollection services) { // 从appsettings.json中加载ip限流配置通用规则 services.Configure<IpRateLimitOptions>(Configuration.G

算法原理 固定窗口算法又称计数器算法,是一种简单的限流算法.在单位时间内设定一个阈值和一个计数值,每收到一个请求则计数值加一,如果计数值超过阈值则触发限流,如果达不到则请求正常处理,进入下一个单位时间后,计数值清零,重新累计. 如上图所示,时间单位是1秒,阈值是3. 第1秒3个请求,不会触发限流: 第2秒1个请求,不会触发限流: 第3秒4个请求,这一秒的前3个请求正常处理,第4个请求触发限流,会被拒绝处理. 后续第4秒.第5秒不会触发限流,所有请求正常处理. 算法实现 这里讲两种实现方法:进程内

滑动窗口算法用于应对请求在时间周期中分布不均匀的情况,能够更精确的应对流量变化,比较著名的应用场景就是TCP协议的流量控制,不过今天要说的是服务限流场景中的应用. 算法原理 这里假设业务需要每秒钟限流100次,先来看固定窗口算法的两个问题: 漏检 如下图所示,单看第1秒和第2秒,其请求次数都没有超过100,所以使用固定窗口算法时不会触发限流.但是第1秒的后500ms的请求数加上第2秒的前500毫秒的请求数就超过了100,这时候可能会给系统带来伤害,使用固定窗口算法时不能检测到这种情况. 太刚 针