2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 限流 限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行限速来保护系统,一旦并发访问/请求达到限制速率或者超过其承受范围时候则可以拒绝服务.排队或引流. 目前常用的限流算法有两个:漏桶算法和令牌桶算法. 漏桶算法-Leaky Bucket http://en.wikipedia.org/wiki/Leaky_bucket 根据wiki上的介绍,Leaky Bucket实际上有两种不同的含义. 1)as a met…

guava限流工具使用 非常详细的一篇使用博客:https://www.cnblogs.com/yeyinfu/p/7316972.html 1,原理:Guava RateLimiter基于令牌桶算法,我们只需要告诉RateLimiter系统限制的QPS是多少,那么RateLimiter将以这个速度往桶里面放入令牌,然后请求的时候,通过tryAcquire()方法向RateLimiter获取许可(令牌). 2,测试代码: /** * @Auther: wangbao02 * @Date: 201…

公司最近在推一个限流工具接入,提供的功能有单机限流.集群限流等.想了解一下限流的原理和设计,看了一下wiki里面有提到用了guava的ratelimiter工具,查了一些资料了解了一下 主要的限流算法有: 漏斗算法和令牌桶算法 漏斗算法: 往漏斗里面放请求,我的理解漏斗就是一个变量或者集合.在以固定的速率去消费这些请求,如果请求超过了漏斗的容量,就溢出,即被限流 令牌桶算法: 以一定的速度向一个桶(一个变量或者其他设计)放令牌(变量加1).请求来了,去桶里获取令牌,如果获取到,就执行.没有获取到…

前言 分布式环境下应对高并发保证服务稳定几招,按照个人理解,优先级从高到低分别为缓存.限流.降级.熔断,每招都有它的作用,本文重点就讲讲限流这部分. 坦白讲,其实上面的说法也不准确,因为服务降级.熔断本身也是限流的一种,因为它们本质上也是阻断了流量进来,但是本文希望大家可以把限流当做一个单纯的名词来理解,看一下对请求做流控的几种算法及具体实现方式. 为什么要限流 其实很好理解的一个问题,为什么要限流,自然就流量过大了呗,一个对外服务有很多场景都会流量增大: 业务用户量不断攀升 各种促销 网络爬虫…

前言 在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存.降级和限流 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: 降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时,需要暂时屏蔽掉,待高峰或者问题解决后再打开 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 常见限流算法 漏桶算法 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…

超详细的Guava RateLimiter限流原理解析  mp.weixin.qq.com 点击上方“方志朋”,选择“置顶或者星标” 你的关注意义重大! 限流是保护高并发系统的三把利器之一,另外两个是缓存和降级.限流在很多场景中用来限制并发和请求量,比如说秒杀抢购,保护自身系统和下游系统不被巨型流量冲垮等.  限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的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或进行流量整形.  常用的限流方式和场景有:限制总并发数(比如数据库连接…

在上一篇文章nginx限流配置中,我们介绍了如何使用nginx限流,这篇文章介绍另外一种限流方式---RateLimiter. v限流背景 在早期的计算机领域,限流技术(time limiting)被用作控制网络接口收发通信数据的速率. 可以用来优化性能,减少延迟和提高带宽等. 现在在互联网领域,也借鉴了这个概念, 用来为服务控制请求的速率, 如果双十一的限流, 12306的抢票等. 即使在细粒度的软件架构中,也有类似的概念. 系统使用下游资源时,需要考虑下游对资源受限.处理能力,在下游资源无法…

前言 分布式环境下,服务直接相互调用,一个复杂的业务可能要调用多个服务,例如A -> B -> C -> D,当某个服务出现异常(调用超时.调用失败等)将导致整个流程阻塞崩溃,严重的整个系统都会崩掉,为了实现高可用,必要的保护机制必不可少 本文记录限流.熔断.降级的实现处理 限流 我们采用令牌桶限流法,并自己实现一个简单令牌桶限流 有个任务线程以恒定速率向令牌桶添加令牌 一个请求会消耗一个令牌,令牌桶里的令牌大于0,才会放行,反正不允许通过 /** * 简单的令牌桶限流 */ publi…

  Spark Streaming对实时数据流进行分析处理,源源不断的从数据源接收数据切割成一个个时间间隔进行处理:   流处理与批处理有明显区别,批处理中的数据有明显的边界.数据规模已知:而流处理数据流并没有边界,也未知数据规模:   由于流处理的数据流特征,使之数据流具有不可预测性,而且数据处理的速率还与硬件.网络等资源有关,在这种情况下如不对源源不断进来的数据流速率进行限制,那当Spark节点故障.网络故障或数据处理吞吐量下来时还有数据不断流进来,那将有可能将出现OOM进而导致Spark…

写在前面 在互联网应用中,高并发系统会面临一个重大的挑战,那就是大量流高并发访问,比如:天猫的双十一.京东618.秒杀.抢购促销等,这些都是典型的大流量高并发场景.关于秒杀,小伙伴们可以参见我的另一篇文章<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!> 关于[冰河技术]微信公众号,解锁更多[高并发]专题文章. 注意:由于原文篇幅比较长,所以被拆分为:理论.算法.实战(HTTP接口实战+分布式限流实战)三大部分. 理论篇:<[高并发]如何实现亿级流量下的分布式限流?这些理论你…