流量控制与令牌桶算法|James Pan's Blog  https://blog.jamespan.me/2015/10/19/traffic-shaping-with-token-bucket 服务治理---限流(令牌桶算法) - googlemeoften - 博客园  http://www.cnblogs.com/googlemeoften/p/6020718.html 一年一度的「双 11」又要到了,阿里的码农们进入了一年中最辛苦的时光.各种容量评估.压测.扩容让我们忙得不可开交.洛阳

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

前言 前面给大家介绍了Spring Cloud Gateway的入门教程,这篇给大家探讨下Spring Cloud Gateway的一些其他功能. Spring Cloud Gateway中的重试 我们知道Spring Cloud Gateway中的大多数操作都是使用过滤器模式实现的,该模式是Spring Framework的一种实现GatewayFilter.在这里,我们可以在发送下游请求之前或之后修改传入请求和传出响应. 与我之前关于Spring Cloud Gateway的前两篇文章中描述

前言 想要源码地址的可以加上此微信:Lemon877164954  前面给大家介绍了Spring Cloud Gateway的入门教程,这篇给大家探讨下Spring Cloud Gateway的一些其他功能. Spring Cloud Gateway中的重试 我们知道Spring Cloud Gateway中的大多数操作都是使用过滤器模式实现的,该模式是Spring Framework的一种实现GatewayFilter.在这里,我们可以在发送下游请求之前或之后修改传入请求和传出响应. 与我之前

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

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;

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

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

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;

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

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

Spring Cloud Gateway Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud 的一个全新项目,该项目是基于 Spring 5.0,Spring Boot 2.0 和 Project Reactor 等技术开发的网关,它旨在为微服务架构提供一种简单有效的统一的 API 路由管理方式. Spring Cloud Gateway 作为 Spring Cloud 生态系统中的网关,目标是替代 Netflix Zuul,其不仅提供统一的路由方式,并且基于 Filter

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

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

ASP.NET MVC 实现 https://github.com/stefanprodan/MvcThrottle ASP.NET WEBAPI 实现 https://github.com/stefanprodan/WebApiThrottle Refer: Throttling ASP.NET Web API calls http://blog.maartenballiauw.be/post/2013/05/28/Throttling-ASPNET-Web-API-calls.aspx At

添加maven依赖,使用springboot2.x版本 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId

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