java端实现: //初始化一个redis可执行的lua DefaultRedisScript<List> defaultRedisScript = new DefaultRedisScript<List>(); defaultRedisScript.setResultType(List.class); defaultRedisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("re

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.项目背景 最近项目中需要进行接口保护,防止高并发的情况把系统搞崩,因此需要对一个查询接口进行限流,主要的目的就是限制单位时间内请求此查询的次数,例如1000次,来保护接口. 参考了 开涛的博客聊聊高并发系统限流特技 ,学习了其中利用Google Guava缓存实现限流的技巧,在网上也查到了很多关于Google Guava缓存的博客,学到了好多,推荐一个博客文章:http://ifeve.com/google-guava-cachesexplained/,关于Google Guava缓存的更多

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

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

整体思路: 一 具体接口,可以自定义一个注解,配置限流量,然后对需要限流的方法加上注解即可! 二 容器初始化的时候扫描所有所有controller,并找出需要限流的接口方法,获取对应的限流量 三 使用拦截器或者aop,对加上注解的方法进行限流,采用配置的信号量 自定义注解 /** * 限流注解 */ @Target(ElementType.METHOD) //作用与方法上 @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) //注解不仅被保存到class文件中,jvm加载cl

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

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

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

Dnc.Api.Throttle    适用于Dot Net Core的WebApi接口限流框架 使用Dnc.Api.Throttle可以使您轻松实现WebApi接口的限流管理.Dnc.Api.Throttle支持IP.用户身份.Request Header.Request QueryString等多种限流策略,支持黑名单和白名单功能,支持全局拦截和单独Api拦截. Dnc.Api.Throttle暂时只支持Redis作为缓存和存储库,后续会进行扩展. 开始使用 安装Dnc.Api.Thrott

相比Redis事务来说,Lua脚本有以下优点减少网络开销: 不使用 Lua 的代码需要向 Redis 发送多次请求, 而脚本只需一次即可, 减少网络传输;原子操作: Redis 将整个脚本作为一个原子执行, 无需担心并发, 也就无需事务;复用: 脚本会永久保存 Redis 中, 其他客户端可继续使用. 1.创建limit.lua文件 local key = KEYS[1] --限流KEY(一秒一个) local limit = tonumber(ARGV[1]) --限流大小 local cur

最近管点闲事浪费了不少时间,感谢网友libinwalan的留言提醒.及时纠正路线,继续跟大家一起学习Spring Cloud Alibaba. Nacos作为注册中心和配置中心的基础教程,到这里先告一段落,后续与其他结合的内容等讲到的时候再一起拿出来说,不然内容会有点跳跃.接下来我们就来一起学习一下Spring Cloud Alibaba下的另外一个重要组件:Sentinel. Sentinel是什么 Sentinel的官方标题是:分布式系统的流量防卫兵.从名字上来看,很容易就能猜到它是用来作服

上文讲到了Zuul的基本使用: https://www.cnblogs.com/xuyiqing/p/10884860.html 自定义Zuul过滤器: package org.dreamtech.apigateway.filter; import com.netflix.zuul.ZuulFilter; import com.netflix.zuul.context.RequestContext; import com.netflix.zuul.exception.ZuulException;

最近开发需求中有需要对后台接口进行限流处理,整理了一下基本使用方法. 首先添加guava依赖: <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>23.0</version> </dependency> 然后封装RateLimiter适用对多接口的限制: import com.goog

本文将介绍在spring项目中自定义注解,借助redis实现接口的限流 自定义注解类 import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target; /** * 基于注解的请求限制 */ @Target({ElementType.TYPE,

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

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

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,

昨天博客园撑不住流量又崩溃了,很巧正在编写这篇文章,于是产生一个假想:如果博客园用上我这个限流组件会怎么样呢? 用户会收到几个429错误,并且多刷新几次就看到了内容,不会出现完全不可用. 还可以降低查询接口的限流阈值,提升保存接口的限流阈值,这样写操作影响比较小,创作不易,丢了就麻烦了. 然后后端服务不会崩溃,可以从容的增加服务器容量,然后再增大限流阈值. 如果能识别出来非正常的用户请求,比如IP.Cookie.Url等请求携带的特定信息,那专门对它们限流的效果会很好. 如果是数据库先撑不住,那