目录 引入依赖 配置信息 RateLimit源码简单分析 RateLimit详细的配置信息解读 在平常项目中为了防止一些没有token访问的API被大量无限的调用,需要对一些服务进行API限流.就好比拿一些注册或者发验证码的一些接口,如果被恶意无限的调用,多少会造成一些费用的产生,发短信或者邮件都是一些第三方接口,次数越多,当然费用也就越多了,严重的直接导致服务崩溃.spring cloud api-gateway中引入限流的配置还是必须的. 引入依赖 在pom文件中引入Zuul RateLim

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

api限流的场景 限流的需求出现在许多常见的场景中 秒杀活动,有人使用软件恶意刷单抢货,需要限流防止机器参与活动 某api被各式各样系统广泛调用,严重消耗网络.内存等资源,需要合理限流 淘宝获取ip所在城市接口.微信公众号识别微信用户等开发接口,免费提供给用户时需要限流,更具有实时性和准确性的接口需要付费. api限流实战 首先我们编写注解类AccessLimit,使用注解方式在方法上限流更优雅更方便!三个参数分别代表有效时间.最大访问次数.是否需要登录,可以理解为 seconds 内最多访问

最近发现有客户在大量的请求我们的接口,出于性能考虑遂添加了请求频率限制. 由于我们接口请求的是.Net Core写的API网关,所以可以直接添加一个中间件,中间件中使用请求的地址当key,通过配置中心读取对应的请求频率参数设置,然后通过设置redis的过期时间就能实现了. 添加一个中间件ApiThrottleMiddleware,使用httpContext.Request.Path获取请求的接口,然后以次为key去读取配置中心设置的请求频率设置.(Ps:使用_configuration.GetS

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

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

简述 Spring Cloud Zuul RateLimit项目Github地址: https://github.com/marcosbarbero/spring-cloud-zuul-ratelimit 该包实现了在Zuul对每个服务进行限流.提供的几种限流方式: 1. 认证用户(Authenticated User) 使用已认证的用户名(username)或'anonymous' 2. 原始请求(Request Origin) 使用用户的原始请求 3. URL 使用上游请求的地址 4. 针对

限流一般可以根据客户端IP,请求的URL,用户登陆信息进行限制,每秒钟限制多次数,这从别一方面也提升了系统的性能,无用的并发没那么多了. 依赖包 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zuul</artifactId> </dependency> <dependency> <

一.简介 Guava提供的RateLimiter可以限制物理或逻辑资源的被访问速率.RateLimit二的原理类似与令牌桶,它主要由许可发出的速率来定义,如果没有额外的配置,许可证将按每秒许可证规定的固定速度分配,许可将被平滑地分发,若请求超过permitsPerSecond则RateLimiter按照每秒1/permitsPerSecond的速率释放许可. 使用RateLimiter需要引入的jar包: <!-- Guava是一种基于开源的Java库,谷歌很多项目使用它的很多核心库.这个库是为

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DDOS的攻击. 对这两

1, Ngnix限流 Nginx在架构中起到请求转发与负载均衡器的作用.外部req首先到Nginx监听的80端口,然后Nginx将req交给到监听8080端口的APP服务器处理.处理结果再经由Nginx返回给调用方. Nginx限流的配置:(/usr/local/etc/nginx/nginx.conf) #user nobody; worker_processes 1; events { worker_connections 1024; } http { include mime.types;

限流算法 令牌桶算法 算法思想是: 令牌以固定速率产生,并缓存到令牌桶中: 令牌桶放满时,多余的令牌被丢弃: 请求要消耗等比例的令牌才能被处理: 令牌不够时,请求被缓存. 漏桶算法 算法思想是: 水(请求)从上方倒入水桶,从水桶下方流出(被处理): 来不及流出的水存在水桶中(缓冲),以固定速率流出: 水桶满后水溢出(丢弃). 这个算法的核心是:缓存请求.匀速处理.多余的请求直接丢弃. 相比漏桶算法,令牌桶算法不同之处在于它不但有一只"桶",还有个队列,这个桶是用来存放令牌的,队列才是用

limit_req zone=req_zone;严格依照在limti_req_zone中配置的rate来处理请求超过rate处理能力范围的,直接drop表现为对收到的请求无延时limit_req zone=req_zone burst=5;依照在limti_req_zone中配置的rate来处理请求同时设置了一个大小为5的缓冲队列,在缓冲队列中的请求会等待慢慢处理超过了burst缓冲队列长度和rate处理能力的请求被直接丢弃表现为对收到的请求有延时limit_req zone=req_zone

原文:https://www.cnblogs.com/biglittleant/p/8979915.html 作者:biglittleant 1. 限流算法 1.1 令牌桶算法 算法思想是: 令牌以固定速率产生,并缓存到令牌桶中: 令牌桶放满时,多余的令牌被丢弃: 请求要消耗等比例的令牌才能被处理: 令牌不够时,请求被缓存. 1.2 漏桶算法 算法思想是: 水(请求)从上方倒入水桶,从水桶下方流出(被处理): 来不及流出的水存在水桶中(缓冲),以固定速率流出: 水桶满后水溢出(丢弃). 这个算法

在settings.py中添加配置 REST_FRAMEWORK = { #3.限流(防爬虫) 'DEFAULT_THROTTLE_CLASSES': [ 'rest_framework.throttling.AnonRateThrottle', 'rest_framework.throttling.UserRateThrottle', ], #3.1限流策略 'DEFAULT_THROTTLE_RATES': { 'user': '300/hour', # 认证用户每小时100次 'anon'

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

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

上配置 http { include mime.types; default_type application/octet-stream; #log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' # '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' # '"$http_user_agent" "$http_x_

redis官方给出了参考文档:INCR 这里参考第一种方法,使用token bucket实现:每个用户每秒有一个Counter: func RateLimiter(uid string, rlType string) bool { // one key per user, per second k := uid + ":" + strconv.Itoa(int(time.Now().Unix())) + ":" + rlType limit := rwRate[ui

令牌桶算法( Token Bucket )和 Leaky Bucket 效果一样但方向相反的算法,更加容易理解.随着时间流逝,系统会按恒定 1/QPS 时间间隔(如果 QPS=100 ,则间隔是 10ms )往桶里加入 Token(想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断的加水),如果桶已经满了就不再加了.新请求来临时,会各自拿走一个 Token ,如果没有 Token 可拿了就阻塞或者拒绝服务. @Autowired private JedisClientService jedisClient;