一般海量处理服务,都会对服务做个最大连接数限制,超过该限制之后,拒绝服务,避免发生雪崩,压坏服务. 使用golang来编写httpserver时,如何进行呢?官方已经有实现好的包. 使用示例: import("golang.org/x/net/netutil") l, err := net.Listen("tcp", "127.0.0.1:0") if err != nil { fmt.Fatalf("Listen: %v",

使用nginx构建限频.限速.限并发的应用保护层 nginx本身提供了基础的限频.限速.限并发连接等能力. 限频 基于uri等限制某一个客户端,某类客户端持续时间段内建立连接的次数. 限速 限制客户端读取.发送数据包的速度,从总体看,即使限制网速. 限并发 限制客户端同时允许创建的连接,防止单个客户端创建过多连接耗尽服务器资源. 限频 http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_limit_req_module.html http { # 定义2条限速区域 #

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

debounce与throttle是用户交互处理中常用到的性能提速方案,debounce用来实现防抖动,throttle用来实现节流(限频).那么这两个方法到底是什么(what)?为何要用(why-解决什么问题)?具体的实现原理,以及函数运行过程是怎样的呢(how)? 1.what? 连续操作:两个操作之间的时间间隔小于设定的阀值,这样子的一连串操作视为连续操作. debounce(防抖):一个连续操作中的处理,只触发一次,从而实现防抖动. throttle:一个连续操作中的处理,按照阀值时间间

做法 使用redis的lua脚本功能来限频 在redis中定时刷新系统时间来作为一个全局的时钟 限频脚本: /** * 获取令牌的lua脚本 */ public final static String SCRIPT = "local epoch = redis.call(\"hget\",KEYS[1],'Epoch');\n" + "local currentEpoch = tonumber(ARGV[1]);\n" + "if(ep

统计访问频次最高的10个ip: cat /var/log/httpd/access_log |awk '{print $1}'|sort|uniq -c|sort -nr|head -10 统计恶意ip(结果为403的请求) cat /var/log/httpd/access_log|awk '{if($9=='403'){print $1}}'|sort|uniq|sort -nr 请求样本如下: 61.160.207.44 - - [17/Mar/2015:06:30:55 +0000] "

nginx可以通过HttpLimitReqModul和HttpLimitZoneModule配置来限制ip在同一时间段的访问次数. HttpLimitReqModul用来限制连单位时间内连接数的模块,使用limit_req_zone和limit_req指令配合使用来达到限制.一旦并发连接超过指定数量,就会返回503错误. HttpLimitConnModul用来限制单个ip的并发连接数,使用limit_zone和limit_conn指令. 这两个模块的区别前一个是对一段时间内的连接数限制,后者是

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

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

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>

AspNetCoreRateLimit介绍: AspNetCoreRateLimit是ASP.NET核心速率限制框架,能够对WebApi,Mvc中控制限流,AspNetCoreRateLimit包包含IpRateLimit中间件和ClientRateLimit中间件,每个中间件都可以为不同的场景设置多个限,该框架的作者是stefanprodan,项目nuget地址是https://github.com/stefanprodan/AspNetCoreRateLimit. 对客户端IP限流控制. 首

一.服务器全局限IP #vi nginx.conf allow 10.57.22.172;  #允许的IP    deny all;   二.站点限IP #vi vhosts.conf 站点全局限IP:location / {    index  index.html index.htm index.php;    allow 10.57.22.172;    deny all; location ~ \.php$ {        if ( $fastcgi_script_name ~ \..

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

做网络爬虫时,一般对代理IP的需求量比较大.因为在爬取网站信息的过程中,很多网站做了反爬虫策略,可能会对每个IP做频次控制.这样我们在爬取网站时就需要很多代理IP. 代理IP的获取,可以从以下几个途径得到: 从免费的网站上获取,质量很低,能用的IP极少 购买收费的代理服务,质量高很多 自己搭建代理服务器,稳定,但需要大量的服务器资源. 本文的代理IP池是通过爬虫事先从多个免费网站上获取代理IP之后,再做检查判断IP是否可用,可用的话就存放到MongoDB中,最后展示到前端的页面上. 获取可用Pr

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 $

转载:https://www.jianshu.com/p/d1326ab657ff IP请求限制,之前用过redis的set设置时间戳一分钟过期:也用过nginx的IP限流配置.前者,没法解决“用户在一分钟之内,最后一秒访问了9次,又在下一分钟的第一秒访问了10次”的问题:后者,又被迫均匀到秒级.思考并和别人探讨了一番,得出下面的解决方案:用redis的队列解决. 1.IP为键,时间戳为值,创建队列 $redis->lpush($ip, time()); 2.同IP再次访问,判断队列长度 $le

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