springboot限流工具_51CTO博客
高并发访问时,缓存、限流、降级往往是系统的利剑,在互联网蓬勃发展的时期,经常会面临因用户暴涨导致的请求不可用的情况,甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃。这个时候常见的解决方案之一就是限流了,当请求达到一定的并发数或速率,就进行等待、排队、降级、拒绝服务等...限流算法介绍a、令牌桶算法令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌,而如果请求需要被处理,则需要先从桶里获取一个令牌,当桶里没有
该篇文章内容:1.实现标题中提到的接口限流2.使用压测工具jmeter给大家展现验证效果   第一部分,代码的实现首先是导入依赖包:<dependency> <groupId>cn.yueshutong</groupId> <artifactId>spring-boot-s
转载 2023-09-05 23:08:53
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Sentinel是阿里巴巴开源的限流器熔断器,并且带有可视化操作界面。在日常开发中,限流功能时常被使用,用于对某些接口进行限流熔断,譬如限制单位时间内接口访问次数;或者按照某种规则进行限流,如限制ip的单位时间访问次数等。之前我们已经讲过接口限流工具类ratelimter可以实现令牌桶的限流,很明显sentinel的功能更为全面和完善。来看一下sentinel的简介:https://github
 Hystrix提供了熔断、隔离、Fallback、cache、监控等功能,能够在一个、或多个依赖同时出现问题时保证系统依然可用。 将服务的接口使用hystrix线程池做隔离,可以实现限流和熔断的效果。配合天舟平台提供的SpringCloudConfig配置中心,可以在不重启服务的情况下,动态调整hystrix限流的参数。springboot工程使用hystrix的配置步骤: 1.pom
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首先就让我们来看看为什么需要对接口进行限流?为什么要进行限流?因为互联网系统通常都要面对大并发大流量的请求,在突发情况下(最常见的场景就是秒杀、抢购),瞬时大流量会直接将系统打垮,无法对外提供服务。那为了防止出现这种情况最常见的解决方案之一就是限流,当请求达到一定的并发数或速率,就进行等待、排队、降级、拒绝服务等。例如,12306购票系统,在面对高并发的情况下,就是采用了限流。在流量高峰期间经常会
一个高并发系统中不得不面临的一个方面流量,过大的流量可能导致接口不可用,甚至可能拖慢整个服务,最终导致整改服务不可用。因此,当系统流量增大到一定程度时,就需要考虑如何限流了。一、限流算法1)计数器通过限制总并发数来限流。假如我们需要限制一个接口一分钟内只能请求100次,首先设置一个一分钟重置请求次数的计数器counter,当接口接到一个请求后,counter就自动加1。如果counter的值大于1
首先说说,为什么现在要Api接口限流呢?在互联网时代,高并发、大数据量访问已经成为常态,怎样避免系统资源被耗尽,防止并发过高,在资源内存是你硬件瓶颈的时候,该通过一定限制访问来控制系统的资源分配,避免冲击服务器,把服务器突然击垮,击垮了服务器对大家都没好处,因为这样系统在短时间没法恢复,反而会影响整体的性能。例如,抢购商品的系统,在面对高并发的情况下,就是采用了限流。在流量高峰期间经常会出现类似提
系统限流要求系统总并发数限制,如设置1000,表示该系统接口每秒可以请求1000次自定义系统接口请求并发数,也可以不加限流设置,如设置100,表示每秒可以请求100次该接口指定接口IP请求并发数,如设置1,表示每秒该IP可以请求1次该接口实现思路每秒系统总并发数限流实现,可以使用拦截器或过滤器,来处理系统总并发数限流的实现自定义系统接口请求并发数和指定接口IP请求并发数的实现,可以使用自定义注解和
文章目录1 限流方案1.1 引言1.2 常用限流策略1.3 基于guava限流实现1.3.1 引入guava依赖1.3.2 自定义限流注解1.3.3 限流AOP类1.3.4 测试接口1.4 基于sentinel限流实现1.4.1 引入sentinel核心依赖包1.4.2 自定义限流注解1.4.3 自定义AOP类实现限流1.4.4 自定义测试接口1.5 基于redis+lua限流实现 1 限流方案
很早以前,我曾写过两篇介绍如何在SpringBoot中使用Guava和Redis实现接口限流的文章。具体包括:使用Guava实现单机令牌桶限流使用Redis实现分布式限流现在,一个问题摆在我们面前:如何将这两种限流机制整合到同一个组件中,以便用户随时切换呢?显然,我们需要定义一个通用的限流组件,将其引入到业务中,并支持通过配置文件自由切换不同的限流机制。举例而言,当使用limit.type=red
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
                                         服务网关gateway(限流)在高并发的系统中,往往需要在系统中做限流,一方面是为了防止大量的请求使服务器过
以下笔记大部分来自网易云课堂颜群老师的课程1.微服务:一个项目 可以由多个 小型服务构成(微服务),每一个功能就是一个项目,比如说购物网站的支付功能,就可以看成是一个小项目,小项目之间用http协议进行通信 2.spring boot可以快速开发 微服务模块     a.简化j2ee开发     b.整个spring技术栈的整合(整合sp
RateLimiter是基于令牌桶算法实现的一个多线程限流器,它可以将请求均匀的进行处理,当然他并不是一个分布式限流器,只是对单机进行限流。它可以应用在定时拉取接口数。 通过aop、filter、Interceptor 等都可以达到限流效果。原理特别简单、轻量。引入guava包即可。package com.ratelimiter; import com.google.common.util.co
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1. 限流 每个服务器都有访问上限,当访问的并发量大过服务器的承受范围的时候,我们就需要考虑限流的方式 确保系统挂掉。 2.限流算法 常见的限流算法有两种:漏桶算法和令牌桶算法。 2.1 漏桶算法 算法思路: 将请求先加入到桶里,漏桶按照一定的速度将发出 处理请求,当请求并发量过大时候,超出桶的容量就会拒绝请求。 2.2 令牌桶
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一、什么是限流?为什么要限流?不知道大家有没有坐过帝都的地铁,就是进地铁站都要排队的那种,为什么要这样摆长龙转圈圈?答案就是为了限流!因为一趟地铁的运力是有限的,一下挤进去太多人会造成站台的拥挤、列车的超载,存在一定的安全隐患。同理,我们的程序也是一样,它处理请求的能力也是有限的,一旦请求多到超出它的处理极限就会崩溃。为了不出现最坏的崩溃情况,只能耽误一下大家进站的时间。  限流是保证系
在高并发的系统中,往往需要在系统中做限流,一方面是为了防止大量的请求使服务器过载,导致服务不可用,另一方面是为了防止网络攻击。1. 常见限流方案常见的限流方式,比如Hystrix适用线程池隔离,超过线程池的负载,走熔断的逻辑。在一般应用服务器中,比如tomcat容器也是通过限制它的线程数来控制并发的;也有通过时间窗口的平均速度来控制流量。常见的限流纬度有比如通过Ip来限流、通过uri来限流、通过用
第一步:pom配置文件<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0http://maven.apache.org/xsd/
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很早以前,我曾写过两篇介绍如何在SpringBoot中使用Guava和Redis实现接口限流的文章。现在,一个问题摆在我们面前:如何将这两种限流机制整合到同一个组件中,以便用户随时切换呢?显然,我们需要定义一个通用的限流组件,将其引入到业务中,并支持通过配置文件自由切换不同的限流机制。举例而言,当使用limit.type=redis时,启用Redis分布式限流组件,当使用limit.type=lo
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概述限流:网关上有大量请求,对指定服务进行限流,可以很大程度上提高服务的可用性与稳定性,限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速,或对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统。一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级。在 Spring Cloud Gateway 中,有 Filter过滤器,因此可以在 pre 类型的 Filter 中自行实现上述三种过滤器。但是限流作为网关最基本的功能,Sp
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