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

<?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

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

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,

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

本文讲述基于Redis的限流系统的设计,主要会谈及限流系统中限流策略这个功能的设计:在实现方面,算法使用的是令牌桶算法来,访问Redis使用lua脚本.   1.概念 In computer networks, rate limiting is used to control the rate of traffic sent or received by a network interface controller and is used to prevent DoS attacks 用我的理解

本文将介绍在spring项目中自定义注解,借助redis实现接口的限流 自定义注解类 import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target; /** * 基于注解的请求限制 */ @Target({ElementType.TYPE,

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

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

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;

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

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

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

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

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

一.Semaphore 限流也可使用令牌桶算法+redis 1.Semaphore定义 类似互斥锁,但它可以允许多个线程同时访问一个共享资源 通过使用一个计数器来控制对共享资源的访问,如果计数器大于0,就允许访问,如果等于0,就拒绝访问.计数器累计的是"许可证"的数目,为了访问某个资源.线程必须从信号量获取一个许可证. 通常在使用信号量时,希望访问共享资源的线程将尝试获取一个许可证,如果信号量的计数器大于0,线程将获取一个许可证并将信号量的计数器减1,否则先线程将阻塞,直到获取一个许可

什么是限流 限流即限制并发量,限制某一段时间只有指定数量的请求进入后台服务器,遇到流量高峰期或者流量突增时,把流量速率限制在系统所能接受的合理范围之内,不至于让系统被高流量击垮.而Envoy可以通过envoy.filters.http.ratelimit插件实现限流. 限流服务 Envoy实现限流需要依赖限速服务,Envoy官方为我们提供了基于Redis和Memcached的限速服务 https://github.com/envoyproxy/ratelimit 我们将其从github下载到本地

漏斗限流是最常用的限流方法之一,漏斗流水的速率大于灌水的速率,漏斗就永远装不满,反之水就会溢出. 所以漏斗的剩余空间就代表当前行为可以持续进行的数量,水流出的速率代表系统允许该行为的最大频率. import time class Funnel: def __init__(self, capacity, leaking_rate): self.capacity = capacity # 漏斗容量 self.leaking_rate = leaking_rate # 流出速率 self.left_q