原文:https://juejin.im/entry/5bd491c85188255ac2629bef?utm_source=coffeephp.com 在分布式领域,我们难免会遇到并发量突增,对后端服务造成高压力,严重甚至会导致系统宕机.为避免这种问题,我们通常会为接口添加限流.降级.熔断等能力,从而使接口更为健壮.Java领域常见的开源组件有Netflix的hystrix,阿里系开源的sentinel等,都是蛮不错的限流熔断框架. 今天我们就基于Redis组件的特性,实现一个分布式限流组件,…
一.简介 1)分布式限流 如果是单实例项目,我们使用Guava这样的轻便又高性能的堆缓存来处理限流.但是当项目发展为多实例了以后呢?这时候我们就需要采用分布式限流的方式,分布式限流可以以redis + lua 或者 nignx + lua这样的组合来实现.. 分布式限流一般应用场景都是在业务上进行限流,所以本文不涉及niginx + lua,简单介绍redis + lua分布式限流的实现.如果是需要在接入层限流的话,应该直接采用nginx自带的连接数限流模块和请求限流模块. 2)redis re…
上一篇文章,django 实现同一个ip十分钟内只能注册一次 的时候,我们在注册的时候选择使用的使我们的数据库来报错我们的注册的ip信息,可是如果数据量大,用户多的时候,单单靠我们的数据库 来储存我们的注册的ip地址信息.   而使用redis来存储的话,这样我们就少了一张表,少了数据库查询,你要是开发经验多了,就明白这里少用数据库查询的好处了,会减少很大的数据库压力. 那么我们现在来试着去构思我们的注册的内容,思路: 注册,用户post数据>取到ip去redis去判断,存在>十分钟内不能注册…
1.引入依赖 <!-- 默认就内嵌了Tomcat 容器,如需要更换容器也极其简单--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframe…
随着现在分布式越来越普遍,分布式锁也十分常用,我的上一篇文章解释了使用zookeeper实现分布式锁(传送门),本次咱们说一下如何用Redis实现分布式锁和分布限流. Redis有个事务锁,就是如下的命令,这个命令的含义是将一个value设置到一个key中,如果不存在将会赋值并且设置超时时间为30秒,如何这个key已经存在了,则不进行设置. SET key value NX PX 这个事务锁很好的解决了两个单独的命令,一个设置set key value nx,即该key不存在的话将对其进行设置,…
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…
整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 一.什么是限流?为什么要限流? 不知道大家有没有做过帝都的地铁,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…
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…
摘要:本文将详细介绍下RRateLimiter的具体使用方式.实现原理还有一些注意事项. 本文分享自华为云社区<详解Redisson分布式限流的实现原理>,作者: xindoo. 我们目前在工作中遇到一个性能问题,我们有个定时任务需要处理大量的数据,为了提升吞吐量,所以部署了很多台机器,但这个任务在运行前需要从别的服务那拉取大量的数据,随着数据量的增大,如果同时多台机器并发拉取数据,会对下游服务产生非常大的压力.之前已经增加了单机限流,但无法解决问题,因为这个数据任务运行中只有不到10%的时间…
接口幂等性就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的,不会因为多次点击而产生了副作用. 举个最简单的例子,那就是支付,用户购买商品后支付,支付扣款成功,但是返回结果的时候网络异常,此时钱已经扣了,用户再次点击按钮,此时会进行第二次扣款,返回结果成功,用户查询余额返发现多扣钱了,流水记录也变成了两条,这就没有保证接口的幂等性. 幂等性的核心思想:通过唯一的业务单号保障幂等性,非并发的情况下,查询业务单号有没有操作过,没有则执行操作,并发情况下,这个操作过程需要加锁. 1.Upda…