nginx/iptables动态IP黑白名单实现方案 一.手动封IP步骤 1.Nginx手动封IP 1.获取各个IP访问次数 awk '{print $1}' nginx.access.log |sort |uniq -c|sort -n 2.新建一个黑名单文件 blacklist.conf ,放在 nginx/conf下面 3.添加一个IP ,deny 192.168.59.1; 4.在http或者server模块引入 include blacklist.conf ; 5.需要重启服务器, n

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

目录 需求描述 概要设计 代码实现 参考资料 需求描述 项目中有许多接口,现在我们需要实现一个功能对接口调用情况进行统计,主要功能如下: 需求一:实现对每个接口,每天的调用次数做记录: 需求二:如果某次调用抛出了异常信息,则记录下异常信息: 需求三:限流,限制单个IP一天内对一个接口的调用次数. 概要设计 因为需要对每个接口的调用情况进行统计,所以选择AOP来实现,将Controller层抽象为一个切面 @Before 执行业务操作前进行限流判断: @AfterReturn 如果正常返回则调用次

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>

本文以示例的形式,由浅入深讲解Nginx限流相关配置,是对简略的官方文档的积极补充. Nginx限流使用的是leaky bucket算法,如对算法感兴趣,可移步维基百科先行阅读.不过不了解此算法,不影响阅读本文. 空桶 我们从最简单的限流配置开始: limit_req_zone $binary_remote_addr zone=ip_limit:10m rate=10r/s; server { location /login/ { limit_req zone=ip_limit; proxy_p

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

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 $

上篇文章(限流算法与Guava RateLimiter解析)对常用的限流算法及Google Guava基于令牌桶算法的实现RateLimiter进行了介绍.RateLimiter通过线程锁控制同步,只适用于单机应用,在分布式环境下,虽然有像阿里Sentinel的限流开源框架,但对于一些小型应用来说未免过重,但限流的需求在小型项目中也是存在的,比如获取手机验证码的控制,对资源消耗较大操作的访问频率控制等.本文介绍最近写的一个基于RateLimiter,适用于分布式环境下的限流实现,并使用sprin

1.Viper是什么? Viper 是.NET平台下的Anno微服务框架的一个示例项目.入门简单.安全.稳定.高可用.全平台可监控.底层通讯可以随意切换thrift grpc. 自带服务发现.调用链追踪.Cron 调度.限流.事件总线.CQRS .DDD.类似MVC的开发体验,插件化开发 一个不可监控的微服务平台是可怕的,出了问题 难以准确定位问题的根源, Anno则提供了一套完整的监控体系,包括链路追踪.服务占用的系统资源.系统自身 CPU.内存.硬盘使用率实时可监控等等. 今天要说的是.ne

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

一.全局限流 在http节点中添加 # 创建限流规则 limit_req_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m rate=1r/s;# 客户端进行限流 # limit_req_zone $server_name zone=addr:10m rate=1r/s; # 服务端进行限流 server { # 监听端口默认是80 listen 80; # 服务器ip或域名 server_name 192.168.140.130; location / { limi

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

一,限流有哪些环节? 1,为什么要限流? 目的:通过对并发请求进行限速或者一个时间单位内的的请求进行限速,目的是保护系统可正常提供服务,避免被压力太大无法响应服务. 如果达到限制速率则可以采取预定的处理: 例如: 拒绝服务(定向到错误页面或返回错误提示信息) 排队或等待(秒杀/评论/下单) 降级(只返回兜底数据或默认数据) 2,需要应用限流的环节 防火墙:firewalld/iptables层的限流,针对每台机器 接入层:nginx的limit_req模块,对每单位时间的平均速率限流,针对某个站

在开发分布式高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存.降级.限流 缓存 缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量 降级 降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时,需要暂时屏蔽掉,待高峰或者问题解决后再打开 限流 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 问题描述 1. 某天A君突然发现自己的接口请求量突然涨到之前的10倍,没多久该接口几乎不可使用,并引发连锁反应导致整个系统崩溃.如何应对这

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

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.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

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

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