限流是大家开发之路上一定会遇到的需求.比如:限制一定时间内,接口请求请求频率:一定时间内用户发言.评论次数等等,类似于滑动窗口算法.这里分享一份拿来即用的代码,一起看看如何利用常见的 Redis 实现一个实用并且原理简单的限流器. 限流核心原理以及代码 这个限流器的原理是使用 Redis 的incr命令来累计次数,key 的过期时间作为时间滑动窗口来实现.比如限制每5秒最多请求10次,那么就将 key 的过期时间设置为5秒,每次执行前对这个 key 自增,5秒内的次数将累计到这一个 key 上,

要说现在工程师最重要的能力,我觉得工程能力要排第一. 就算现在大厂面试经常要手撕算法,也是更偏向考查代码工程实现的能力,之前在群里看到这样的图片,就觉得很离谱. 算法与工程实现 在 Sentinel-Go 中,一个很核心的算法是流控(限流)算法. 流控可能每个人都听过,但真要手写一个,还是有些困难.为什么流控算法难写?以我的感觉是算法和工程实现上存在一定差异,虽然算法好理解,但却没法照着实现. 举个例子,令牌桶算法很好理解,只需给定一个桶,以恒定的速率往桶内放令牌,满了则丢弃,执行任务前先去桶里

转:https://blog.csdn.net/jiesa/article/details/50412027 一.问题描述   某天A君突然发现自己的接口请求量突然涨到之前的10倍,没多久该接口几乎不可使用,并引发连锁反应导致整个系统崩溃.如何应对这种情况呢?生活给了我们答案:比如老式电闸都安装了保险丝,一旦有人使用超大功率的设备,保险丝就会烧断以保护各个电器不被强电流给烧坏.同理我们的接口也需要安装上“保险丝”,以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪,当流量过大时,可以采取拒绝或者引

1.用Redis实现消息队列 用命令lpush入队,rpop出队 Long size = jedis.lpush("QueueName", message);//返回存放的数据条数 String message = jedis.rpop("QueueName");//从队列中取数据 用rpop会存在一个问题,及需要不停调用rpop方法查看List中是否有未处理的消息,每次调用都会发起一次连接, 这样会造成不必要的浪费.所以可以使用brpop指令,这个指令只有在有元素

一.前言 最近有一个生成 APM TraceId 的需求,公司的APM系统的 TraceId 的格式为:APM AgentId+毫秒级时间戳+自增数字,根据此规则生成的 Id 可以保证全局唯一(有 NTP 时间同步),前两个字段好说,最后一个字段也不复杂,我的想法是按秒来进行自增.比如说1秒的时候,自增计数为100,在2秒的时候会重置为0,然后进行自增.其实这个思想就是固定时间窗口算法,这个算法一般常用在限流.Id生成器等场景. 二.代码实现 long _currentTime; long _c

为什么要限流 系统在设计的时候,我们会有一个系统的预估容量,长时间超过系统能承受的TPS/QPS阈值,系统有可能会被压垮,最终导致整个服务不可用.为了避免这种情况,我们就需要对接口请求进行限流. 所以,我们可以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数量进行限速来保护系统或避免不必要的资源浪费,一旦达到限制速率则可以拒绝服务.排队或等待.    限流背景 系统有一个获取手机短信验证码的接口,因为是开放接口,所以为了避免用户不断的发送请求获取验证码,防止恶意刷接口的情况发生,于是用最简

在很多高并发请求的情况下,我们经常需要对系统进行限流,而且需要对应用集群进行全局的限流,那么我们如何类实现呢. 我们可以利用redis的缓存来进行实现,并且结合mysql数据库一起,先来看一个流程图. 这个就是一个典型的对http请求进行全局限流的流程图. 入口通过请求拦截器进行拦截(filter). 来看代码片段,这个代码片段就是一个标准的filter(我们这里基于springboot来定义filter) 我们需要做全局限流时,就需要用到redis了.在redis中,可以将限流配置定义为 re

<?php/** * Created by PhpStorm. * redis 销量超卖秒杀解决方案 * redis 文档:http://doc.redisfans.com/ * ab -n 10000 -c 3000 http://localhost/demo.php 模拟并发 */ $redis = new Redis();$redis->connect('127.0.0.1',6379); //1. 对某一个键加锁,这个键是我们自己设置,起到监视作业$redis->watch('s

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

java端实现: //初始化一个redis可执行的lua DefaultRedisScript<List> defaultRedisScript = new DefaultRedisScript<List>(); defaultRedisScript.setResultType(List.class); defaultRedisScript.setScriptSource(new ResourceScriptSource(new ClassPathResource("re

令牌桶算法( Token Bucket )和 Leaky Bucket 效果一样但方向相反的算法,更加容易理解.随着时间流逝,系统会按恒定 1/QPS 时间间隔(如果 QPS=100 ,则间隔是 10ms )往桶里加入 Token(想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断的加水),如果桶已经满了就不再加了.新请求来临时,会各自拿走一个 Token ,如果没有 Token 可拿了就阻塞或者拒绝服务. @Autowired private JedisClientService jedisClient;

引言 在web开发中功能是基石,除了功能以外运维和防护就是重头菜了.因为在网站运行期间可能会因为突然的访问量导致业务异常.也有可能遭受别人恶意攻击 所以我们的接口需要对流量进行限制.俗称的QPS也是对流量的一种描述 针对限流现在大多应该是令牌桶算法,因为它能保证更多的吞吐量.除了令牌桶算法还有他的前身漏桶算法和简单的计数算法 下面我们来看看这四种算法 固定时间窗口算法 固定时间窗口算法也可以叫做简单计数算法.网上有很多都将计数算法单独抽离出来.但是笔者认为计数算法是一种思想,而固定时间窗口算法是

前言 前阵子有网友询问,如何优化网站?这个问题真的很大,跟他简单的聊了一下,随便说了几点,觉得有必要整理一篇文章出来,正好前阵子在做爬虫博客,于是把大体思路分享出来,与大家互通有无,共同进步. 优化 版本一 系统开始是这样子的,一个 Tomcat 拖着一个 MySql 服务,跑在一个 2C 4G 的Linux服务器上,所有的请求都走 Tomcat,所有的查询都走 MySql,看起来像一句废话? 资源是有限的,那么如何有效的利用资源,提升服务性能?Tomcat 号称能抗住数十万并发访问,但是这事也

不知道ZSet(有序集合)的看官们,可以翻阅我的上一篇文章: 小白也能看懂的REDIS教学基础篇--朋友面试被SKIPLIST跳跃表拦住了 书接上回,话说我朋友小A童鞋,终于面世通过加入了一家公司.这个公司待遇比较丰厚,而且离小A住的地方也比较近,最让小A中意还是有个肯带他的大佬.小A对这份工作非常满意.时间一天一天过去,某个周末,小A来找我家吃蹭饭.在饭桌上小A给我分享了他上星期的一次事故经历. 上个星期,他们公司出了比较严重的一个事故,一个导出报表的后台服务拖垮了报表数据服务,导致很多查询该

滑动窗口算法用于应对请求在时间周期中分布不均匀的情况,能够更精确的应对流量变化,比较著名的应用场景就是TCP协议的流量控制,不过今天要说的是服务限流场景中的应用. 算法原理 这里假设业务需要每秒钟限流100次,先来看固定窗口算法的两个问题: 漏检 如下图所示,单看第1秒和第2秒,其请求次数都没有超过100,所以使用固定窗口算法时不会触发限流.但是第1秒的后500ms的请求数加上第2秒的前500毫秒的请求数就超过了100,这时候可能会给系统带来伤害,使用固定窗口算法时不能检测到这种情况. 太刚 针

Flink流处理的时间窗口 对于流处理系统来说,流入的消息是无限的,所以对于聚合或是连接等操作,流处理系统需要对流入的消息进行分段,然后基于每一段数据进行聚合或是连接等操作. 消息的分段即称为窗口,流处理系统支持的窗口有很多类型,最常见的就是时间窗口,基于时间间隔对消息进行分段处理.本节主要介绍Flink流处理系统支持的各种时间窗口. 对于目前大部分流处理系统来说,时间窗口一般是根据Task所在节点的本地时钟来进行切分,这种方式实现起来比较容易,不会阻塞消息处理.但是可能无法满足某些应用的要求,

算法原理 固定窗口算法又称计数器算法,是一种简单的限流算法.在单位时间内设定一个阈值和一个计数值,每收到一个请求则计数值加一,如果计数值超过阈值则触发限流,如果达不到则请求正常处理,进入下一个单位时间后,计数值清零,重新累计. 如上图所示,时间单位是1秒,阈值是3. 第1秒3个请求,不会触发限流: 第2秒1个请求,不会触发限流: 第3秒4个请求,这一秒的前3个请求正常处理,第4个请求触发限流,会被拒绝处理. 后续第4秒.第5秒不会触发限流,所有请求正常处理. 算法实现 这里讲两种实现方法:进程内

漏桶算法是限流的四大主流算法之一,其应用场景各种资料中介绍的不多,一般都是说应用在网络流量控制中.这里举两个例子: 1.目前家庭上网都会限制一个固定的带宽,比如100M.200M等,一栋楼有很多的用户,那么运营商怎么保证某些用户没有使用过多的带宽,从而影响到别人呢?这时就可以使用漏桶算法,限制每个用户访问网络的最大带宽,当然实际会比这复杂很多. 2.有一个祖传接口,当时写的时候没有任何保护措施,现在访问量稍微大点就会崩溃,但是代码谁也改不动.这时候也可以用漏桶算法,把这个接口封装一下,将外部请求

在开发分布式高并发系统时有三把利器用来保护系统: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 问题描述 1. 某天A君突然发现自己的接口请求量突然涨到之前的10倍,没多久该接口几乎不可使用,并引发连锁反应导致整个系统崩溃.如何应对这

本文档不会是最新的,最新的请看Github! 1.简介 基于令牌桶算法和漏桶算法实现的纳秒级分布式无锁限流插件,完美嵌入SpringBoot.SpringCloud应用,支持接口限流.方法限流.系统限流.IP限流.用户限流等规则,支持设置系统启动保护时间(保护时间内不允许访问),提供快速失败与CAS阻塞两种限流方案,开箱即用. 2.Maven <dependency> <groupId>cn.yueshutong</groupId> <artifactId>

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,