为了防止某个消费者的QPS或是所有消费者的QPS总和突然飙升而导致的重要服务的失效,系统可以对访问流量进行控制,这种对集群的保护措施称为服务限流. Dubbo中能够实现服务限流的方式较多,可以划分为两类:直接限流与间接限流 直接限流:通过对连接数量直接进行限制来达到限流的目的.(官方方案汇总) 间接限流:通过一些非连接数量设置来达到限制流量的目的.(我的偶像总结-Reythor雷) 一.executes直接限流– 仅提供者端 该属性仅能设置在提供者端.可以设置为接口级别,也可以设置为方法级别.限

*:first-child { margin-top: 0 !important; } body>*:last-child { margin-bottom: 0 !important; } /* BLOCKS =============================================================================*/ p, blockquote, ul, ol, dl, table, pre { margin: 15px 0; } /* HEAD

本文以示例的形式,由浅入深讲解Nginx限流相关配置,是对简略的官方文档的积极补充. Nginx限流使用的是leaky bucket算法,如对算法感兴趣,可移步维基百科先行阅读.不过不了解此算法,不影响阅读本文. 空桶 我们从最简单的限流配置开始: limit_req_zone $binary_remote_addr zone=ip_limit:10m rate=10r/s; server { location /login/ { limit_req zone=ip_limit; proxy_p

之前我们了解了 Sentinel 集成 SpringBoot实现限流,也探讨了Sentinel的限流基本原理,那么接下去我们来学习一下Sentinel整合Dubbo及 Nacos 实现动态数据源的限流以及分布式限流. 先来看一下我的工程目录: 单服务的限流: Provider : 首先从 api 模块开始: 其中只是定义了一个接口: public interface SentinelService { String sayHello(String txt); } 接下去来编写服务端的代码. 1.

电商平台营销时候,经常会碰到的大流量问题,除了做流量分流处理,可能还要做用户黑白名单.信誉分析,进而根据用户ip信誉权重做相应的流量拦截.限制流量.Nginx自身有的请求限制模块ngx_http_limit_req_module.流量限制模块ngx_stream_limit_conn_module基于令牌桶算法,可以方便的控制令牌速率,自定义调节限流,实现基本的限流控制. 对于提供下载的网站,肯定是要进行流量控制的,例如软件下载站.视频服务等.它也可以减少一些爬虫程序或者DDOS的攻击. 对这两

限流算法 令牌桶算法 算法思想是: 令牌以固定速率产生,并缓存到令牌桶中: 令牌桶放满时,多余的令牌被丢弃: 请求要消耗等比例的令牌才能被处理: 令牌不够时,请求被缓存. 漏桶算法 算法思想是: 水(请求)从上方倒入水桶,从水桶下方流出(被处理): 来不及流出的水存在水桶中(缓冲),以固定速率流出: 水桶满后水溢出(丢弃). 这个算法的核心是:缓存请求.匀速处理.多余的请求直接丢弃. 相比漏桶算法,令牌桶算法不同之处在于它不但有一只"桶",还有个队列,这个桶是用来存放令牌的,队列才是用

目录 引入依赖 配置信息 RateLimit源码简单分析 RateLimit详细的配置信息解读 在平常项目中为了防止一些没有token访问的API被大量无限的调用,需要对一些服务进行API限流.就好比拿一些注册或者发验证码的一些接口,如果被恶意无限的调用,多少会造成一些费用的产生,发短信或者邮件都是一些第三方接口,次数越多,当然费用也就越多了,严重的直接导致服务崩溃.spring cloud api-gateway中引入限流的配置还是必须的. 引入依赖 在pom文件中引入Zuul RateLim

limit_req zone=req_zone;严格依照在limti_req_zone中配置的rate来处理请求超过rate处理能力范围的,直接drop表现为对收到的请求无延时limit_req zone=req_zone burst=5;依照在limti_req_zone中配置的rate来处理请求同时设置了一个大小为5的缓冲队列,在缓冲队列中的请求会等待慢慢处理超过了burst缓冲队列长度和rate处理能力的请求被直接丢弃表现为对收到的请求有延时limit_req zone=req_zone

原文:https://www.cnblogs.com/biglittleant/p/8979915.html 作者:biglittleant 1. 限流算法 1.1 令牌桶算法 算法思想是: 令牌以固定速率产生,并缓存到令牌桶中: 令牌桶放满时,多余的令牌被丢弃: 请求要消耗等比例的令牌才能被处理: 令牌不够时,请求被缓存. 1.2 漏桶算法 算法思想是: 水(请求)从上方倒入水桶,从水桶下方流出(被处理): 来不及流出的水存在水桶中(缓冲),以固定速率流出: 水桶满后水溢出(丢弃). 这个算法

在settings.py中添加配置 REST_FRAMEWORK = { #3.限流(防爬虫) 'DEFAULT_THROTTLE_CLASSES': [ 'rest_framework.throttling.AnonRateThrottle', 'rest_framework.throttling.UserRateThrottle', ], #3.1限流策略 'DEFAULT_THROTTLE_RATES': { 'user': '300/hour', # 认证用户每小时100次 'anon'

上配置 http { include mime.types; default_type application/octet-stream; #log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ' # '$status $body_bytes_sent "$http_referer" ' # '"$http_user_agent" "$http_x_

一.Nginx安装(基于CentOS 6.5) 1.yum命令安装 yum install nginx –y(若不能安装,执行命令yum install epel-release) 2. 启动.停止和重启 service nginx startservice nginx stopservice nginx restart浏览器中 输入服务器的 ip 地址,即可看到相应信息 3. 其他信息 rpm -ql nginx 来查看安装路径yum remove nginx 来卸载 nginx -s rel

前言 上篇文章我讲过复杂的限流场景可以通过扩展RedisRateLimiter来实现自己的限流策略. 假设你领导给你安排了一个任务,具体需求如下: 针对具体的接口做限流 不同接口限流的力度可以不同 可以动态调整限流配置,实时生效 如果你接到上面的任务,你会怎么去设计+实现呢? 每个人看待问题的角度不同,自然思考出来的方案也不同,正所谓条条大路通罗马,能到达目的地的路那就是一条好路. 如何分析需求 下面我给出我的实现方式,仅供各位参考,大牛请忽略. 具体问题具体分析,针对需求点,分别去做分析. 需

spring cloud alibaba 集成了 他内部开源的 Sentinel 熔断限流框架 Sentinel 介绍 官方网址 随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要.Sentinel 以流量为切入点,从流量控制.熔断降级.系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性. Sentinel 具有以下特征: 丰富的应用场景:Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围).消息削峰填谷.集群流量控制.实时熔断下游不

1.前言 这是<spring Cloud 进阶>专栏的第五篇文章,这篇文章介绍一下阿里开源的流量防卫兵Sentinel,一款非常优秀的开源项目,经过近10年的双十一的考验,非常成熟的一款产品.往期文章如下: 五十五张图告诉你微服务的灵魂摆渡者Nacos究竟有多强? openFeign夺命连环9问,这谁受得了? 阿里面试这样问:Nacos.Apollo.Config配置中心如何选型?这10个维度告诉你! 阿里面试败北:5种微服务注册中心如何选型?这几个维度告诉你! 文章目录如下: 2.什么是se

目录 前言 1. Sentinel 基础知识 1.1 Sentinel 的特性 1.2 Sentinel 的组成 1.3 Sentinel 控制台上的 9 个功能 1.4 Sentinel 工作原理 1.5 Sentinel 源码分析 2. 安装并运行 Sentinel 控制台 2.1 安装包安装 Sentinel 控制台 2.1.1 下载 Sentinel 2.1.2 使用命令启动 Sentinel 控制台 2.1.3 访问 Sentinel 控制台 2.2 源码部署 Sentinel 控制台

1 Sentinel主页 https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/主页 1.1 Sentinel介绍 随着微服务的流行,服务和服务之间的稳定性变得越来越重要.Sentinel 是面向分布式服务架构的流量控制组件,主要以流量为切入点,从限流.流量整形.熔断降级.系统负载保护.热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性. 1)Sentinel核心组件 1:核心库(Java 客户端):不依赖任何框架/库,能够运行于 Java 7 及以上的版本的运行时环境

阅读目录: 介绍 基于IP全局限流 基于IP的端点限流 基于IP和客户端key的端点限流 IP和客户端key的白名单 IP和客户端key自定义限制频率 端点自定义限制频率 关于被拒请求的计数器 在web.config或app.config中定义限制策略 获取API的客户端key 存储限流的数据 运行期间更新限制频率 限流的请求日志 用ThrottlingFilter.EnableThrottlingAttribute特性配置限制频率 关于ThrottlingMiddleware限制频率 介绍 为

一.性能概述 WCF服务的性能取决于很多因素.出了CPU.RAM和网络性能等常见的因素外,实例上下文模式.并发模式.数据契约的设计或使用的绑定等与WCF有关的因素都起着重要的作用. 实例上下文模式用来控制服务对象的实例化行为有PerCall.PerSession和Singleton三种模式可供选择. 绑定决定了传输协议和编码格式.此外,通过绑定可以使用很多的WS*协议. 并发模式决定了是否允许多个线程同时访问同一个对象.并发模式是有[ServiceBehavior]特性来控制的,它的默认值为Co

[.NET Core项目实战-统一认证平台]开篇及目录索引 上篇文章我介绍了如何在网关上增加自定义客户端授权功能,从设计到编码实现,一步一步详细讲解,相信大家也掌握了自定义中间件的开发技巧了,本篇我们将介绍如何实现自定义客户端的限流功能,来进一步完善网关的基础功能. .netcore项目实战交流群(637326624),有兴趣的朋友可以在群里交流讨论. 一.功能描述 限流就是为了保证网关在高并发或瞬时并发时,在服务能承受范围内,牺牲部分请求为代价,保证系统的整体可用性而做的安全策略,避免单个服务

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