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

Sentinel(哨兵)是用于监控redis集群中Master状态的工具. 一.Sentinel作用  1.Master状态检测   2.如果Master异常,则会进行Master-Slave切换,将其中一个Slave作为Master,将之前的Master作为Slave;  3.Master-Slave切换后,master_redis.conf.slave_redis.conf和sentinel.conf的内容都会发生改变,即master_redis.conf中会多一行slaveof的配置,se

1.用的是TP5框架,改写框架自带的redis类 thinkphp/library/think/cache/driver/Redis.php //两台服务器都配置好了监控哨兵 //主从配置要设置好密码,两变密码最好一致,因为切换的时候要密码验证 protected $sentinel = array( array( 'host' => '116.62.111.1', // redis端口 'port' => 1940, // 密码 'password' => '123redis', 's

转载:http://blog.csdn.net/qq_23430789/article/details/52185706 目录(?)[-] redis-0sentinel实例之间的通讯端口 master2 可以添加多组主从的redis监听 Replication Sentinel   阅读本文您会学会: 1.Redis 主从备份并自动切换(master slaver)模式的搭建 2.Java 中 配合redis主从备份的方法 [实现目标]: master redis 正常运行 slaver re

在电商开发过程中,我们很多地方需要做限流,有的是从Nginx上面做限流,有的是从代码层面限流等,这里我们就是从代码层面用Redis计数器做限流,这里我们用C#语言来编写,且用特性(过滤器,拦截器)的形式拦截限流,CSRedis来作为redis的客户端包. 1-新建一个.NET CORE的WebApi项目 其中默认的Webapi如 [ApiController] [Route("[controller]")] public class WeatherForecastController

场景: 公司的微服务集群,有些API 会对外提供接口,供其他厂商进行调用.这些公开的API接口,由一个OpenAPI微服务统一提供给大家. 那么所有的调用者在调用公开API接口的时候,需要验证是否有权限调用API 接口. 这套验证的工作,同样也在OpenAPI中为调用者提供验证. ============================================================================================== 简图说明: ========

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

目录 1.Sentinel 是什么 ?主要能解决什么问题? 2.限流与熔断的使用场景 3.Sentinel 源码结构 4.在 IntelliJ IDEA 中运行 Sentine Demo 温馨提示:源码分析 Alibaba Sentinel 专栏开始连载,本文展示如何学习一个全新的技术的方法.该专栏基于 1.7.0 版本. 在学习一个新技术或新框架时,建议先查看其官方文档, Sentinel 官方文档链接如下:官方文档,以获得对其形成一个整体的认识. @(本节目录) 1.Sentinel 是什么

限流一般有两个实现方式,令牌桶和漏桶 金牌桶是初始化令牌(容器)的个数,通过拿走里边的令牌就能通过, 没有令牌不能报错,可以设置向容器中增加令牌的速度和最大个数 漏桶是向里边放入请求,当请求数量达到最大值后,丢弃,漏桶中的数据以一定速度流出,没有则不流出 金牌桶实现方式如下: pom <dependency> <groupId>com.github.vladimir-bukhtoyarov</groupId> <artifactId>bucket4j-cor

之前分享过 一篇 <Spring Cloud Gateway 原生的接口限流该怎么玩>, 核心是依赖Spring Cloud Gateway 默认提供的限流过滤器来实现 原生RequestRateLimiter 的不足 配置方式 spring: cloud: gateway: routes: - id: requestratelimiter_route uri: lb://pigx-upms order: 10000 predicates: - Path=/admin/** filters:

前言 Spring Cloud Gateway 目前,Spring Cloud Gateway是仅次于Spring Cloud Netflix的第二个最受欢迎的Spring Cloud项目(就GitHub上的星级而言).它是作为Spring Cloud系列中Zuul代理的继任者而创建的.该项目提供了用于微服务体系结构的API网关,并基于反应式Netty和Project Reactor构建.它旨在提供一种简单而有效的方法来路由到API并解决诸如安全性,监视/度量和弹性之类的普遍关注的问题. 基于R

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

做为一个数据上报系统,随着接入量越来越大,由于 API 接口无法控制调用方的行为,因此当遇到瞬时请求量激增时,会导致接口占用过多服务器资源,使得其他请求响应速度降低或是超时,更有甚者可能导致服务器宕机. 一.概念 限流(Ratelimiting)指对应用服务的请求进行限制,例如某一接口的请求限制为

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

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

目录 1.django-admin 2.认证:Authentication 3.权限:Permissions 4.限流:Throttling 5.过滤:Filtering 6.排序:OrderingFilter 7.分页:Pagination 8.异常处理:Exception 9.自动生成接口文档 1.django-admin 1.先创建一个子应用,用来测试接下来drf其他的相关功能. python manage.py startapp drf_others 2.因为接下来的功能中需要使用到登陆

本文介绍如何通过sentinel监控redis主从集群,并通过jedis自动切换ip和端口. 1.配置redis主从实例 10.93.21.21:6379 10.93.21.21:6389 10.93.21.21:6399 主从同步关系 master:10.93.21.21:6379 slave:10.93.21.21:6389,10.93.21.21:6399 master配置如下: # 实例ip和端口 bind 10.93.21.21 port # pid文件 pidfile redis_6

最近群里聊起秒杀和限流,我自己没有做过类似应用,但是工作中遇到过更大的数据和并发. 于是提出了一个简单的模型: var count = rds.inc(key); if(count > 1000) throw "已抢光!" 借助Redis单线程模型,它的inc是安全的,确保每次加一,然后返回加一后的结果.如果原来是234,加一了就是235,返回的一定是235,在此中间,不会有别的请求来打断从而导致返回236或者其它. 其实我们可以理解为inc的业务就是占坑排队,每人占一个坑,拿到

在很多高并发请求的情况下,我们经常需要对系统进行限流,而且需要对应用集群进行全局的限流,那么我们如何类实现呢. 我们可以利用redis的缓存来进行实现,并且结合mysql数据库一起,先来看一个流程图. 这个就是一个典型的对http请求进行全局限流的流程图. 入口通过请求拦截器进行拦截(filter). 来看代码片段,这个代码片段就是一个标准的filter(我们这里基于springboot来定义filter) 我们需要做全局限流时,就需要用到redis了.在redis中,可以将限流配置定义为 re

本文涉及的代码案例可以在下方的链接中找到,如果对你有帮助,请给个Star(#^.^#) https://github.com/CodeTillDoom/StaggeredRcl 问题分析 这段时间业务需求用到RecyclerView瀑布流加载并展示大批量图片,但一开始单纯使用RecyclerView直接加载图片,使得显示上出现了滑动到顶端时闪烁,Item自动切换位置(切换后数据与展示的画面并不一致),顶端出现空白等等问题,体验上十分差劲,于是开始了优化之旅.现在把优化过程和方法记录下来,供有用者

<?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