网站要处理超大规模的访问量，高并发请求，给用户良好的体验离不开web性能优化，web性能优化的基本解决方案为HTML静态化、图片服务器分离、数据库集群、负载均衡，其中负载均衡是最有效的提升网站性能的方法之一网站架构背景：单机结构：所有代码部署在一个项目，这个项目部署在一台服务器上特点：使用简单、配置成本低，数据共享程度高，集中输入速度低，不能允许并发操作，并且不能进行分布式处理集群：同一个项目部署
# 如何在Java中实现削峰限流
在现代的分布式系统中，限流技术对于保护服务免受突发高并发请求的冲击至关重要。削峰限流作为一种常见的限流机制，能够有效平滑请求的流量。本文将教你如何在Java中实现削峰限流，并通过具体的代码示例帮助你理解整个过程。
## 1. 整体流程
以下是实现削峰限流的基本步骤：
| 步骤 | 描述
Kafka提供一个broker之间复制传输的流量限制，限制了副本从机器到另一台机器的带宽上限。当重新平衡集群，引导新broker，添加或移除broker时候，这是很有用的。因为它限制了这些密集型的数据操作从而保障了对用户的影响。有2个接口可以实现限制。最简单和最安全的是调用kafka-reassign-partitions.sh时加限制。另外kafka-configs.sh也可以直接查看和修改限制
文章目录消息队列的优点消息队列的两种模式点对点模式发布/订阅模式Kafka基本架构 消息队列的优点异步解耦允许你独立扩展或者修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的约束即可可恢复性
系统一部分组件失效时，不会影响整个系统。消息队列降低了进程之间的耦合性，所以即使一个处理消息的进程挂掉，加入队列中的消息仍然可以在系统恢复后被处理缓冲
有助于控制和优化数据流经过系统的速度，解决生产消息
限流算法在分布式领域是一个经常被提起的话题，当系统的处理能力有限时，如 何阻止计划外的请求继续对系统施压，这是一个需要重视的问题。除了控制流量，限流还有一个应用目的是用于控制用户行为，避免垃圾请求。比 如在 UGC 社区，用户的发帖、回复、点赞等行为都要严格受控，一般要严格限 定某行为在规定时间内允许的次数，超过了次数那就是非法行为。对非法行为， 业务必须规定适当的惩处策略。这个限流需求中存在一个
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2023-11-02 07:09:57
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一、限流 限流是我们在做服务端接口时，面对高并发的场景必须要考虑的问题。限流即限制流量进入 类似医院体检排号，每天放出来的号是有限的，因为只有这么多医生，多了处理 停车场满了的时候会在门口
何时该用 MQ大致可以分为下面四种场景削峰限流：当上游能力远大于下游处理能力数据驱动的任务依赖：任务之间有一定的依赖关系上游不关心下游执行结果：解耦异步返回执行时间长：离线处理，或者跨公网调用等不应该使用 MQ上游实时关注执行结果保证消息不丢失以 RabbitMQ 为例生产者开启 Publisher Confirm 机制：确保消息可靠到达 RabbitMQ生产者使用 mandatory 参数或备用
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2023-11-06 23:35:16
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秒杀业务流程用户点击商品列表页中的商品，进入商品详情页，如果秒杀成功，则跳转订单详情页。瞬间的并发非常大，系统很可能出现问题，瓶颈在数据库（加缓存，异步化来减轻数据库压力，防止直接穿透到数据库）秒杀架构设计理念限流：鉴于只有少部分用户能够秒杀成功，所以要限制大部分流量，只允许少部分流量进入服务后端。 削峰：对于秒杀系统瞬时会有大量用户涌入，所以在抢购一开始会有很高的瞬间峰值。高峰值流量是压垮系统很
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2023-11-10 15:53:52
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一、限流算法分类简单限流算法漏斗限流算法(令牌桶算法)分布式漏斗限流算法(分布式令牌桶算法)二、简单限流算法1. 问题引入系统要限定用户的某个行为在指定的时间里只能允许发生 N 次，如何使用 Redis 的数据结构来实现这个限流的功能？2. 解决方案这个限流需求中存在一个滑动时间窗口，想想 zset 数据结构的 score 值，是不是可以通过 score 来圈出这个时间窗口来。而且我们只需要保留这
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2023-11-26 11:24:53
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目录MQ基础架构生产消费常见问题 MQ基础MQ的应用场景：异步处理 - 相比于传统的串行、并行方式，提高了系统吞吐量。应用解耦 - 系统间通过消息通信，不用关心其他系统的处理。流量削锋 - 可以通过消息队列长度控制请求量；可以缓解短时间内的高并发请求。日志处理 - 解决大量日志传输。消息通讯 - 消息队列一般都内置了高效的通信机制，因此也可以用在纯的消息通讯。比如实现点对点消息队列，或者聊天室等
今天讲的 redis+lua 解决分布式限流 任何架构使用。单体、集群，分布式都可以使用的分流方案实战教程。个人推荐还是使用 redis+lua 解决分布式限流，微服务架构使用结合，基于Nginx的分布式限流、基于网关层实现分布式限流和基于Redis+Lua的分布式限流，一起实现限流。1、需要引入Redis的maven坐标 <!--redis和 springboot集成的包 --&
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2023-08-11 18:59:55
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MQ的作用1）解耦：在项目启动之初是很难预测未来会遇到什么困难的，消息中间件在处理过程中插入了一个隐含的，基于数据的接口层，两边都实现这个接口，这样就允许独立的修改或者扩展两边的处理过程，只要两边遵守相同的接口约束即可。2）冗余（存储）：在某些情况下处理数据的过程中会失败，消息中间件允许把数据持久化知道他们完全被处理3）扩展性：消息中间件解耦了应用的过程，所以提供消息入队和处理的效率是很容易的，只
一、Sentinel简介随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。《Sentinel github开源代码和文档介绍》[问：]Sentinel 与 Hystrix 存在哪些不同？Hystrix 需要引入大量的pom依赖，以及需要在配置文件中做一定量的配置编写；其次使用流量监控等操作时，需要
MQ1.消息队列可以简单理解为：把要传输的数据放在队列中。用来降低Web服务器因发送消息而导致的负载和延时问题。2.为什么用MQ(MQ优点)：解耦、异步、削峰/限流、高可用、防数据丢失。1）解耦举例：订单系统下单，需要调用支付系统、物流系统、库存系统、积分系统等等一批。物流系统宕机，整个一串全完。使用MQ，只需要物流系统修复后从MQ中读取消息进行处理，其他系统正常运行。2）异步举例：订单系统下单，
利用Redis实现限流思路步骤1.准备工作2.限流核心类实现3.aop相关逻辑实现4.全局异常拦截5.测试执行完整代码 思路redis实现限流的核心思路是利用redis提供的key过期时间作为限流窗口期,key的值记录该窗口期内已经产生的访问资源次数，key本身记录限流的资源范围。具体步骤如下:首先规定资源限制范围，一般都是限制对某个接口的调用频率，因此key使用接口方法名即可第一次访问资源时,
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2023-09-10 21:01:57
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秒杀场景整体要求保证系统的高可用和正确性一致性：保证秒杀减库存中的数据一致性。高性能：涉及大量并发读写，需要支持高并发，从动静分离、热点发现与隔离、请求削峰与分层过滤、服务端极致优化来介绍。数据预热（预加载）将秒杀商品提前加入到缓存系统入ES、Redis等，防止商品超卖和缓存穿透甚至雪崩。限制通过网络代理层、SLB负载均衡层、程序阻流组件与算法（如Guava限流）、前端逻辑过滤等多种手段，防止大流
之前很泛的介绍了消息队列常见的问题，本篇聚焦到 Kafka，记录 Kafka 相关知识：Kafka 是一款分布式发布/订阅消息系统，也就是常说的消息队列。目前市面上绝大多数业务系统使用消息队列的主要原因如下：解耦：当下游系统需要当前系统数据时，无需通过 RPC 或 HTTP 接口的方式传递，直接发送 MQ，下游需要时直接从队列消费即可削峰：对于突发性的流量，通过消息队列将请求先保存在队列，之后从队
一：什么是MQ？MQ是消息队列，主要为了解决传统消息传递上管理困难的问题。MQ有三大优点：异步、削峰、解耦异步：比如淘宝，当下了订单后，系统会走积分系统、物流系统、供货商系统等，如果是串行，那走完一个订单所需要的时间就是走完所有子系统时间总和。当异步时，走完订单系统，不需要知道后续系统的运行情况，还可以继续发送其他信息。削峰：比如经典的双十一期间，电商系统会面临极大的压力，在短时间内，会有极大量的
Kafka概述为什么要使用Kafka削峰：在访问量剧增的情况下，应用仍然需要继续发挥作用，但是这样的突发流量并不常见。 如果为以能处理这类峰值访问为标准来投入资源随时待命无疑是巨大的浪费。使用消息队列 能够使关键组件顶住突发的访问压力，而不会因为突发的超负荷的请求而完全崩溃。解耦和扩展性：允许你独立的扩展或修改两边的处理过程，只要确保它们遵守同样的接口约束。缓冲：有助于控制和优化数据流经过系统的速
前言针对于秒杀场景来说，流量往往在一个特定时间点有个高度集中的流量洪峰，这个瞬时对于资源的消耗是很大的，这时往往对于服务的稳定性带来了极大的挑战，如果按照流量洪峰预估系统资源，则可能存在极大的资源浪费。所以协调好处理流量洪峰和资源利用率，最好的方式就是设计错峰方案进行流量削峰。削峰目的：让服务处理请求更加平缓，节省服务器资源。针对于削峰来说，本质上是延缓用户请求的发送，减少和过滤一些无效请求。
