高并发下接口限流技术gauva(谷歌的框架) MySql最大连接数3000: 原理:框架每秒向桶里放100个令牌,接口请求来了先去拿令牌,拿到令牌后才能继续向后走,否则不允许向后执行:当接口请求太频繁的话就会拿不上令牌,此时就起到了限流的作用: 我们在网关层做一个限流: /** * 订单限流 */ @Component public class OrderRateLimiterFilter extends ZuulFilter { ​ ​ //每秒产生1000个令牌 private static

我们接上回 上一篇中,我们进行了简要的微服务实现,也体会到了SpringCloudAlibaba的强大和神奇之处 我们仅改动了两个注释,其他全篇代码不变,原来的独立服务就被我们分为了provider和consumer两个独立部分,二者各司其职,分工明确 篇尾我们留下了一个疑问,consumer对provider有依存关系,如果下游的provider出现异常,上游的consumer如何自处? 其实这种单一的上下游关系仅是微服务日常运转下各种复杂情境的一个缩影,真实的生产环境下各个微服务节点可能会形

阿里2018年开源的. 简单来说就是干三件事,最终的结果就是保证你的服务可用,不会崩掉.保证服务高可用. 流控 先从最简单的场景来入手. 1.引用一个依赖, 2,声明一个资源. 3.声明一个规则 注意依赖是加在你的微服务上的,每一个微服务都要加一个sentinel的依赖. maven上搜索 声明资源 声明资源 就是你要保护的程序,或者是你要进行流控的那段逻辑. 最简单的方式就是写一段代码. Entry注意是alibaba.csp包下的 现在在创建订单的,所以这里起的名字就叫做createOrde

1.Viper是什么? Viper 是.NET平台下的Anno微服务框架的一个示例项目.入门简单.安全.稳定.高可用.全平台可监控.底层通讯可以随意切换thrift grpc. 自带服务发现.调用链追踪.Cron 调度.限流.事件总线.CQRS .DDD.类似MVC的开发体验,插件化开发 一个不可监控的微服务平台是可怕的,出了问题 难以准确定位问题的根源, Anno则提供了一套完整的监控体系,包括链路追踪.服务占用的系统资源.系统自身 CPU.内存.硬盘使用率实时可监控等等. 今天要说的是.ne

zuul权限校验.接口限流 一.权限校验搭建 正常项目开发时,权限校验可以考虑JWT和springSecurity结合进行权限校验,这个后期会总结,这里做个基于ZuulFilter过滤器进行一个简单的权限校验过滤. 对于组件zuul中,其实带有权限认证的功能,那就是ZuulFilter过滤器.ZuulFilter是Zuul中核心组件,通过继承该抽象类,覆写几个关键方法达到自定义调度请求的作用 使用到的组件包括:Eureka.Feign.Zuul,包括以下四个项目: (1)Eureka-serve

上文讲到了Zuul的基本使用: https://www.cnblogs.com/xuyiqing/p/10884860.html 自定义Zuul过滤器: package org.dreamtech.apigateway.filter; import com.netflix.zuul.ZuulFilter; import com.netflix.zuul.context.RequestContext; import com.netflix.zuul.exception.ZuulException;

1. 令牌桶限流算法 令牌桶会以一个恒定的速率向固定容量大小桶中放入令牌,当有浏览来时取走一个或者多个令牌,当发生高并发情况下拿到令牌的执行业务逻辑,没有获取到令牌的就会丢弃获取服务降级处理,提示一个友好的错误信息给用户. 2. RateLimiter简单实现 maven依赖   <!-- guava --> <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava<

最近管点闲事浪费了不少时间,感谢网友libinwalan的留言提醒.及时纠正路线,继续跟大家一起学习Spring Cloud Alibaba. Nacos作为注册中心和配置中心的基础教程,到这里先告一段落,后续与其他结合的内容等讲到的时候再一起拿出来说,不然内容会有点跳跃.接下来我们就来一起学习一下Spring Cloud Alibaba下的另外一个重要组件:Sentinel. Sentinel是什么 Sentinel的官方标题是:分布式系统的流量防卫兵.从名字上来看,很容易就能猜到它是用来作服

Sentinel是什么 Sentinel的官方标题是:分布式系统的流量防卫兵.从名字上来看,很容易就能猜到它是用来作服务稳定性保障的.对于服务稳定性保障组件,如果熟悉Spring Cloud的用户,第一反应应该就是Hystrix.但是比较可惜的是Netflix已经宣布对Hystrix停止更新.那么,在未来我们还有什么更好的选择呢?除了Spring Cloud官方推荐的resilience4j之外,目前Spring Cloud Alibaba下整合的Sentinel也是用户可以重点考察和选型的目标

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

一.前言 对于一个应用系统来说,我们有时会遇到极限并发的情况,即有一个TPS/QPS阀值,如果超了阀值可能会导致服务器崩溃宕机,因此我们最好进行过载保护,防止大量请求涌入击垮系统.对服务接口进行限流可以达到保护系统的效果,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. 二.常见限流方案 1.计数器法 原理:在单位时间段内,对请求数进行计数,如果数量超过了单位时间的限制,则执行限流策略,当单位时间结束后,计数器清零,这个过程周而复始,就是计数器法. 缺点:不能均衡限流,在一个单位时间的末

Dnc.Api.Throttle    适用于Dot Net Core的WebApi接口限流框架 使用Dnc.Api.Throttle可以使您轻松实现WebApi接口的限流管理.Dnc.Api.Throttle支持IP.用户身份.Request Header.Request QueryString等多种限流策略,支持黑名单和白名单功能,支持全局拦截和单独Api拦截. Dnc.Api.Throttle暂时只支持Redis作为缓存和存储库,后续会进行扩展. 开始使用 安装Dnc.Api.Thrott

<?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

代码心得: 一个基本的做法:对于用户身份认证做到拦截器里,针对HandlerMethod进行统一拦截认证,根据方法上的注解标识,判别是否需要身份验证,并将查找出来的User实体存入ThreadLocal,在本次请求中,以后的目标方法都可以从ThreadLocal里取出user,并在afterCompletion方法里,对ThreadLocal做清理,也可以通过HandlerMethodArgumentResolver针对某一种参数类型(UserParameter.class)编写统一的用户认证,

最近开发需求中有需要对后台接口进行限流处理,整理了一下基本使用方法. 首先添加guava依赖: <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>23.0</version> </dependency> 然后封装RateLimiter适用对多接口的限制: import com.goog

使用google的guova开发高并发下的接口限流 使用google的guova进行限流 1.guova的限流方式,在定时产生定量的令牌,令牌的数量限制了流量 2.增加一个订单接口限流类OrderRateFilter,继承ZuulFilter,并重载方法:filterType.filterOrder.shouldFilter.run     filterType中return PRE_TYPE;     fileterOrder中应该优先级最高,设为-4     shouldFilter中设置限

目录 前言 1. Sentinel 的自动装配 1.2 依赖引入 1.3 SentinelWebAutoConfiguration 配置类 1.4 CommonFilter 过滤器 1.5 小结 2. 获取 ProcessorSlot 链 2.1 Sentinel 源码包结构 2.2 获取 ProcessorSlot 链与操作 Slot 槽的入口 CtSph.entryWithPriority() 2.2.1 构造 ProcessorSlot 链 CtSph.lookProcessChain()

简述 Spring Cloud Zuul RateLimit项目Github地址: https://github.com/marcosbarbero/spring-cloud-zuul-ratelimit 该包实现了在Zuul对每个服务进行限流.提供的几种限流方式: 1. 认证用户(Authenticated User) 使用已认证的用户名(username)或'anonymous' 2. 原始请求(Request Origin) 使用用户的原始请求 3. URL 使用上游请求的地址 4. 针对

限流一般可以根据客户端IP,请求的URL,用户登陆信息进行限制,每秒钟限制多次数,这从别一方面也提升了系统的性能,无用的并发没那么多了. 依赖包 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-zuul</artifactId> </dependency> <dependency> <

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