带你手撸令牌桶限流算法1.漏桶算法和令牌桶算法漏桶算法和令牌桶算法都属于限流的基本算法,但是各自有各自的特点漏桶算法上图是从网上拷的一张算法示意图,其中,桶的体积表示能够处理请求的最大值,水龙头的水表示外部请求,漏下去的水表示处理的请求。也就是说,不管水龙头的水怎么往下流,开最大也好,关掉也好,都不会影响到桶往下滴水的速度,这也是漏桶算法最核心的一点,能够保证流量的平滑性(请求处理的速度基本一致)
4. 使用memcached的cas()方法,用于分布式锁。(不常用) 5. 使用redis的setnx()、expire()方法,用于分布式锁。 6. 使用redis的setnx()、get()、getset()方法,用于分布式锁。 7. 使用redis的watch、multi、exec命令,用于分布式锁。(不常用) 8. 使用zookeeper,用于分布式锁。(不常用)
一、接口幂等性 1、Update操作的幂等性 1)根据唯一业务号去更新数据 2、使用Token机制,保证update、insert操作的幂等性
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2023-09-04 21:24:37
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前言限流机制主要用于对流入系统的请求流量进行限制,保证在任何时候进入系统的请求流 量都是可控的。即不能超过系统预设的最大流量值,超过则需要排队等待或者直接拒绝,从 而避免高并发流量全部涌入系统,导致超出了系统的处理能力而出现系统机器宕机和服务不 可用问题。限流机制在实现层面,一般是基于漏桶算法或令牌桶算法来实现的,如下对这两种算法进行具体分析。漏桶算法对于漏桶算法,首先可以抽象为在业务服务前面,放
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2023-12-14 10:43:01
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令牌桶原理: 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,当桶里没有令牌可取时,则拒绝服务。
算法描述: 假如用户配置的平均发送速率为r,则每隔1/r秒一个令牌被加入到桶中(每秒会有r个令牌放入桶中);假设桶中最多可以存放b个令牌。如果令牌到达时令牌桶已经满了,那么这个令牌会被丢弃;当一个n个字节的数据包到达时,
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2023-07-21 18:05:43
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前言高并发开发系统时,常见的保护系统的方式是:缓存、降级、限流缓存:缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量降级:降级是当服务器压力剧增的情况下,根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级,以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行限流:限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速,或者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、降级等处理名词解
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2023-08-17 17:09:44
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# Java 分布式令牌桶算法的实现教程
## 引言
在分布式系统中,流量控制是非常重要的一环。令牌桶算法是一种经典的流量控制算法,它帮助我们控制请求的频率。在这篇文章中,我们将逐步实现一个分布式令牌桶算法,并且使用 Java 进行实现。
## 流程概述
在实现分布式令牌桶算法时,我们需要遵循以下几个步骤:
| 步骤 | 描述
本文介绍php基于redis,使用令牌桶算法,实现访问流量的控制,提供完整算法说明及演示实例,方便大家学习使用。 每当国内长假期或重要节日时,国内的景区或地铁都会人山人海,导致负载过大,部分则会采用限流措施,限制进入的人数,当区内人数降低到一定值,再允许进入。例如: 区内最大允许人数为 M 区内当前人数为 N 每进入一个人,N+1,当N = M时,则不允许进入 每离开一个人,N-1,当N
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2023-12-18 22:00:03
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Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLimiter,该类基于令牌桶算法来完成限流,非常易于使用 常用的限流算法有两种:漏桶算法和令牌桶算法。 漏桶算法思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水,当水流入速度过大会直接溢出,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。图1 漏桶算法示意图 &nb
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2023-12-13 21:45:26
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# 分布式令牌桶算法的Java实现
在分布式系统中,流量控制是管理服务请求的关键。这可以防止系统过载,并确保公平性。常用的流量控制算法之一是令牌桶(Token Bucket)算法。本文将介绍令牌桶算法的基本原理、Java实现以及如何在分布式环境下应用。
## 令牌桶算法原理
令牌桶算法的核心思想是,在固定时间间隔内向一个桶中添加一定数量的令牌,令牌的数量上限由桶的容量决定。请求处理的单位是令
Java中的锁主要包括synchronized锁和JUC包中的锁,这些锁都是针对单个JVM实例上的锁,对于分布式环境如果我们需要加锁就显得无能为力。在单个JVM实例上,锁的竞争者通常是一些不同的线程,而在分布式环境中,锁的竞争者通常是一些不同的线程或者进程。如何实现在分布式环境中对一个对象进行加锁呢?答案就是分布式锁。分布式锁实现方案目前分布式锁的实现方案主要包括三种:基于数据库(唯一索引)基于缓
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2023-07-15 20:52:46
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最近在项目中遇到了类似“秒杀”的业务场景,在本篇博客中,我将用一个非常简单的demo,阐述实现所谓“秒杀”的基本思路。业务场景所谓秒杀,从业务角度看,是短时间内多个用户“争抢”资源,这里的资源在大部分秒杀场景里是商品;将业务抽象,技术角度看,秒杀就是多个线程对资源进行操作,所以实现秒杀,就必须控制线程对资源的争抢,既要保证高效并发,也要保证操作的正确。一些可能的实现刚才提到过,实现秒杀的关键点是控
关于安全令牌和安全机制WS-Security 规范为使用安全令牌来验证和加密 SOAP Web 服务消息提供了可扩展机制。可以使用与 Application Server 一起安装的 SOAP 层消息安全性提供者来利用用户名/密码和 X.509 证书安全性令牌来对 SOAP Web 服务消息进行验证和加密。利用其他安全令牌(包括 SAML 断言)的其他提供者将与 Application Serve
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2023-09-27 13:31:54
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文章目录前言1.分布式锁简介2.分布式锁必要性3.分布式锁的常规实现方案 前言本文主要用于介绍常规分布式锁的使用及其原理,在主篇中进行了常规分布式锁的扫盲介绍,在子篇中介绍了现主流分布式锁框架的源码以及自写学习demo解析。 全部代码及介绍:https://gitee.com/FWEM/distributed-lock文章主要分为以下两个部分:本篇: 1、常规分布式锁的扫盲介绍
子篇: 1、基于
应用场景多线程对同一资源的竞争,需要用到锁,例如Java自带的Synchronized、ReentrantLock。 但只能用于单机系统中,如果涉及到分布式环境(多机器)的资源竞争,则需要分布式锁。分布式锁的主要作用:保证数据的正确性: 比如:秒杀的时候防止商品超卖,表单重复提交,接口幂等性。避免重复处理数据: 比如:调度任务在多台机器重复执行,缓存过期所有请求都去加载数据库。分布式锁的主要特性:
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2023-07-17 14:07:55
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Token Bucket令牌桶是一种用于分组网络和电信网络算法,可用于检查数据包形式的数据传输是否符合定义的带宽和突发性限制。令牌桶算法基于固定容量桶类比,令牌通常代表一个字节单位或者预定大小的单个数据包,以固定速率添加到桶中。当要检查数据包是否符合定义限制时,将检查桶以查看当时是否包含足够的令牌。如果足够,则移除对应量令牌。若不足,则桶内容不改变,而是通过以下方式处理不合格的数据包丢弃积累足够令
上篇文章提到固定时间窗口限流无法处理突然请求洪峰情况,本文讲述的令牌桶线路算法则可以比较好的处理此场景。 工作原理 单位时间按照一定速率匀速的生产 token 放入桶内,直到达到桶容量上限。
原创
2022-03-30 14:13:25
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令牌桶算法是网络流量整形(Traffic Shaping)和速率限制(Rate Limiting)中最常使用的一种算法。典型情况下,令牌桶算法用来控制发送到网络上的数据的数目,并允许突发数据的发送。
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原创
2022-01-13 10:31:40
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《高可用服务设计之二:Rate limiting 限流与降级》
《nginx限制请求之一:(ngx_http_limit_conn_module)模块》
《nginx限制请求之二:(ngx_http_limit_req_module)模块》
《nginx限制请求之三:Nginx+Lua+Redis 对请求进行限制》
《nginx限制请求之四:目录进行IP限制》
《分布式限流之一:redis+lua
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2013-06-13 17:34:00
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分布式锁之Redis6+Lua脚本实现原生分布式锁分布式锁之Redis6+Lua脚本实现原生分布式锁分布式核心技术—关于高并发下分布式锁分布式锁核心知识介绍背景避免共享资源并发操作导致数据问题分布式锁应该考虑的东西基于Redis实现分布式锁详述基于Redis实现分布式锁的几种坑实现分布式锁基于Redis实现分布式锁存在的问题分布式锁lua脚本+redis原生代码编写上文说了redis做分布式锁存