转自:https://blog.csdn.net/Roy_70/article/details/78260826 一.前言在一些对高并发请求有限制的系统或者功能里,比如说秒杀活动,或者一些网站返回的当前用户过多,请稍后尝试.这些都是通过对同一时刻请求数量进行了限制,一般用作对后台系统的保护,防止系统因为过大的流量冲击而崩溃.对于系统崩溃带来的后果,显然还是拒绝一部分请求更能被维护者所接受. 而在各种限流中,除了系统自身设计的带锁机制的计数器外,利用Redis实现显然是一种既高效安全又便捷方便的方

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

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

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

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

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

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

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.前言在一些对高并发请求有限制的系统或者功能里,比如说秒杀活动,或者一些网站返回的当前用户过多,请稍后尝试.这些都是通过对同一时刻请求数量进行了限制,一般用作对后台系统的保护,防止系统因为过大的流量冲击而崩溃.对于系统崩溃带来的后果,显然还是拒绝一部分请求更能被维护者所接受. 而在各种限流中,除了系统自身设计的带锁机制的计数器外,利用Redis实现显然是一种既高效安全又便捷方便的方式. 二.incr命令Redis Incr 命令将 key 中储存的数字值增一. 如果 key 不存在,那么 ke

转载于:http://www.itxuexiwang.com/a/shujukujishu/redis/2016/0216/123.html?1455853785 Redis 是目前 NoSQL 领域的当红炸子鸡,它象一把瑞士军刀,小巧.锋利.实用,特别适合解决一些使用传统关系数据库难以解决的问题.打算写一系列 Redis 使用模式的文章,深入总结介绍 Redis 常见的使用模式,以供大家参考. 常见汇总计数器​ 汇总计数是系统常见功能,比如网站通常需要统计注册用户数,网站总浏览次数等等. 使用

redis应用场景:实现计数器-防止刷单 最近由于双11要来临,公司需要在接口请求上,做一下并发限制的处理,或者做一个防止刷单的安全拦截:比如:一个接口请求,限制每秒请求总数为200次,超过200次就等待,等下一秒,再次请求,这里用到一个redis作为一个计数器的模式来实现. 调用redis的方法: INCR key将 key 中储存的数字值增一. 如果 key 不存在,那么 key 的值会先被初始化为 0 ,然后再执行 INCR 操作. 如果值包含错误的类型,或字符串类型的值不能表示为数字,那

文章链接:https://liuyueyi.github.io/hexblog/2018/06/26/180626-Spring之借助Redis设计一个简单访问计数器/ Spring之借助Redis设计一个简单访问计数器 为什么要做一个访问计数?之前的个人博客用得是卜算子做站点访问计数,用起来挺好,但出现较多次的响应很慢,再其次就是个人博客实在是访问太少,数据不好看

通常在高并发和大流量的情况下,一般限流是必须的.为了保证服务器正常的压力.那我们就聊一下几种限流的算法. 计数器计数器是一种最常用的一种方法,在一段时间间隔内,处理请求的数量固定的,超的就不做处理. demo public function SpeedCounter() { $redis = new \Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); // 最大请求数量 $maxCount = 100; //每分钟内,一个用户只能访问10次 $interv

一,限流有哪些环节? 1,为什么要限流? 目的:通过对并发请求进行限速或者一个时间单位内的的请求进行限速,目的是保护系统可正常提供服务,避免被压力太大无法响应服务. 如果达到限制速率则可以采取预定的处理: 例如: 拒绝服务(定向到错误页面或返回错误提示信息) 排队或等待(秒杀/评论/下单) 降级(只返回兜底数据或默认数据) 2,需要应用限流的环节 防火墙:firewalld/iptables层的限流,针对每台机器 接入层:nginx的limit_req模块,对每单位时间的平均速率限流,针对某个站

原文地址http://oldblog.antirez.com/post/take-advantage-of-redis-adding-it-to-your-stack.html @(syoka)[redis|] 如何更好的利用redis redis相比于其他数据库有诸多不同之处: 它使用内存作为主存储,而硬盘存储则仅仅用来提供持久化 数据模型相对比较单一(Redis数据类型) 它是一个单线程等等 另一个比较大的差异是:为了获取Redis的优势而将Redis应用于你的生产环境中并不要求你j切换Re

技术背景 首先我们需要先来了解下什么是分布式锁,以及为什么需要分布式锁. 对于这个问题,我们可以简单将锁分为两种--内存级锁以及分布式锁,内存级锁即我们在 Java 中的 synchronized 关键字(或许加上进程级锁修饰更恰当些),而分布式锁则是应用在分布式系统中的一种锁机制.分布式锁的应用场景举例以下几种: 互联网秒杀 抢优惠卷 接口幂等校验 我们接下来以一段简单的秒杀系统中的判断库存及减库存来描述下为什么需要到分布式锁: public String deductStock() thro

系统需要生成根据业务类型生成流水号,每天从1开始生成,第二天会清零继续从0开始,流水号格式为: bizCode + date + incr  如:TT-2017112300001. 思路:利用Redis Incr 生成序列号,使用日期加业务编码作为组合Key,这样保证第二天生成的序列号又是从1开始. 由于我们业务量不是很大,这里在生成序列号之前先判断一下当前key是否存在,若不存在,设置此key过期时间为当天晚上23:59:59,避免生成很多过期的key. 整体设计流程思路如下: 关键代码如下:

做网站,接手别人的代码,发现url有时候会过长导致页面直接翻掉. 后来想了一下可以利用redis将太长的地方暂存,加载页面时获取即可. 存Redis: /// <summary> /// when tagids length > 50 then shortening the ids /// </summary> /// <param name="tagIDs"></param> /// <returns>tags or

注意:本篇文章译自speeding up existing app with a redis cache,如需要转载请注明出处. 发现问题 在应用解决方法之前,我们需要对我们面对的问题有一个清晰的认识.App所遇到的问题是,当执行一个查询时,它会跑到Diffbot’s API 然后查询数据集.子集被返回并展示出来.根据Diffbot服务器的繁忙程度,可能需要花5秒左右的时间去完成这一过程.如果扩展计算机的能力这种情形无疑会改进,如果一个查询执行一次就被记住并且重复使用24小时,通常可以把这个过程