Spring Cloud Gateway 限流 一.背景 二.实现功能 三.网关层限流 1.使用默认的redis来限流 1.引入jar包 2.编写配置文件 3.网关正常响应 4.网关限流响应 2.自定义限流算法和限流key 1.自定义限流key 2.自定义限流算法 3.配置文件中的写法 四.完成代码 五.参考文档 一.背景 在我们平时开发过程中,一般一个请求都是需要经过多个微服务的,**比如:**请求从A服务流过B服务,如果A服务请求过快,导致B服务响应慢,那么必然会导致系统出现问题.因为,我们

参考:https://blog.csdn.net/ErickPang/article/details/84680132 采用自带默认网关请参照微服务架构spring cloud - gateway网关限流,参数与其唯一的区别是header中多了参数userLevel,值为A或者B 此处实现按传入参数取到不同配置 userLvl.A.replenishRate: 10 userLvl.A.burstCapacity: 100 userLvl.B.replenishRate: 20 userLvl.

前言 前面给大家介绍了Spring Cloud Gateway的入门教程,这篇给大家探讨下Spring Cloud Gateway的一些其他功能. Spring Cloud Gateway中的重试 我们知道Spring Cloud Gateway中的大多数操作都是使用过滤器模式实现的,该模式是Spring Framework的一种实现GatewayFilter.在这里,我们可以在发送下游请求之前或之后修改传入请求和传出响应. 与我之前关于Spring Cloud Gateway的前两篇文章中描述

前言 想要源码地址的可以加上此微信:Lemon877164954  前面给大家介绍了Spring Cloud Gateway的入门教程,这篇给大家探讨下Spring Cloud Gateway的一些其他功能. Spring Cloud Gateway中的重试 我们知道Spring Cloud Gateway中的大多数操作都是使用过滤器模式实现的,该模式是Spring Framework的一种实现GatewayFilter.在这里,我们可以在发送下游请求之前或之后修改传入请求和传出响应. 与我之前

转载请标明出处: https://www.fangzhipeng.com 本文出自方志朋的博客 在高并发的系统中,往往需要在系统中做限流,一方面是为了防止大量的请求使服务器过载,导致服务不可用,另一方面是为了防止网络攻击. 常见的限流方式,比如Hystrix适用线程池隔离,超过线程池的负载,走熔断的逻辑.在一般应用服务器中,比如tomcat容器也是通过限制它的线程数来控制并发的:也有通过时间窗口的平均速度来控制流量.常见的限流纬度有比如通过Ip来限流.通过uri来限流.通过用户访问频次来限流.

1.算法 在高并发的应用中,限流是一个绕不开的话题.限流可以保障我们的 API 服务对所有用户的可用性,也可以防止网络攻击. 一般开发高并发系统常见的限流有:限制总并发数(比如数据库连接池.线程池).限制瞬时并发数(如 nginx 的 limit_conn 模块,用来限制瞬时并发连接数).限制时间窗口内的平均速率(如 Guava 的 RateLimiter.nginx 的 limit_req 模块,限制每秒的平均速率):其他还有如限制远程接口调用速率.限制 MQ 的消费速率.另外还可以根据网络连

前言:在互联网应用中,特别是电商,高并发的场景非常多,比如:秒杀.抢购.双11等,在开始时间点会使流量爆发式地涌入,如果对网络流量不加控制很有可能造成后台实例资源耗尽.限流是指通过指定的策略削减流量,使到达后台实例的请求在合理范围内.本章将介绍spring cloud gateway如何实现限流. 前情回顾请参考: Spring Cloud 微服务一:Consul注册中心 Spring Cloud 微服务二:API网关spring cloud zuul Spring Cloud 微服务三: AP

前言 为什么需要服务熔断和降级?微服务是当前业界的一大趋势,原理就是将单一职责的功能模块独立化为子服务,降低服务间的耦合,服务间互相调用.但是这样也会出现一些问题: 上图中大量微服务互相调用,存在大量的依赖关系,难免会出现某个服务故障,如ServiceD出现问题,导致ServiceG.ServiceF.ServiceA.ServiceB都出现问题,然后再会影响其他服务,变成级联故障,最终导致系统不可用的坍塌,也就是服务雪崩. 当然还有某些场景,在一些时间段某些服务会出现高并发的情况,而某些服务占

大家好,我是不才陈某~ 这是<Spring Cloud 进阶>第八篇文章,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! 阿里限流神器Sentinel夺命连环 17 问? 对比7种分布式事务方案,还是偏爱阿里开源的Seata,真香!(原理+实战) Spring Clou

[.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

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

目录 Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 服务限流基础篇 1. 简介 2. 定义资源 2.1 主流框架的默认适配 2.2 抛出异常的方式定义资源 2.3 返回布尔值方式定义资源 2.4 注解方式定义资源 2.5 异步调用支持 3. 规则的种类 3.1 流量控制规则 (FlowRule) 3.2 熔断降级规则 (DegradeRule) 3.3 系统保护规则 (SystemRule) 3.4 访问控制规则 (AuthorityRule) Spring Cloud Al

整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 一.什么是限流?为什么要限流? 不知道大家有没有做过帝都的地铁,就是进地铁站都要排队的那种,为什么要这样摆长龙转圈圈?答案就是为了限流!因为一趟地铁的运力是有限的,一下挤进去太多人会造成站台的拥挤.列车的超载,存在一定的安全隐患.同理,我们的程序也是一样,它处理请求的能力也是有限的,一旦请求多到超出它的处理极限就会崩溃.为了不出现最坏的崩溃情况,只能耽误一下大家

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

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>

频率限制 什么是频率限制 目前我们开发的都是API接口,且是开房的API接口.传给前端来处理的,也就是说,只要有人拿到这个接口,任何人都可以通过这个API接口获取数据,那么像网络爬虫的,请求速度又快,获取的数据又多,不用多久,爬虫方完全可以用我们API的接口来开发一个同样的网站,这样的话,后果就有点严重了,所以我们需要限流,限制访问的频率 开放平台的API接口调用需要限制其频率,以节约服务器资源和避免恶意的频繁调用 频率限制原理 DRF中的频率控制基本原理是基于访问次数和时间的,自然也可以通过自

一.简介 Guava提供的RateLimiter可以限制物理或逻辑资源的被访问速率.RateLimit二的原理类似与令牌桶,它主要由许可发出的速率来定义,如果没有额外的配置,许可证将按每秒许可证规定的固定速度分配,许可将被平滑地分发,若请求超过permitsPerSecond则RateLimiter按照每秒1/permitsPerSecond的速率释放许可. 使用RateLimiter需要引入的jar包: <!-- Guava是一种基于开源的Java库,谷歌很多项目使用它的很多核心库.这个库是为

一.概念 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. 常用的限流算法有两种:漏桶算法和令牌桶算法: 漏桶算法的思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水,当水流入速度过大会直接溢出,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率. 对于很多应用场景来说,除了要求能够限制数据的平均传输速率外,还要求允许某种程度的突发传输.这时候漏桶算法可能就不合适了,令牌桶算法更为适合. 令牌桶算法的原

一.自定义限流 限流组件又叫做频率组件,用于控制客户端可以对API进行的请求频率,比如说1分钟访问3次,如果在1分钟内超过3次就对客户端进行限制. 1.自定义限流 假设现在对一个API访问,在30s内访问不能超过3次,应该如何实现? VISIT_RECORD = {} #定义全局变量,用于存放访问记录 class VisitThrottle(object): def __init__(self): #用于await计算剩余访问时间 self.history = None def allow_re

2.1 user/urls.py   ModelViewSet注册路由三部曲 from django.urls import include, path from user import views from rest_framework.routers import SimpleRouter, DefaultRouter   # 自动生成路由方法, 必须使用视图集 # router = SimpleRouter() # 没有根路由 /user/ 无法识别 router = DefaultRou