起因 看了两篇关于golang中限流器的帖子: Gin 开发实践:如何实现限流中间件 常用限流策略--漏桶与令牌桶介绍 我照着用,居然没效果-- 时间有限没有深究.这实在是一个很简单的功能,我的需求是每分钟限制大约xxx次请求,平均每秒限制到XXX除60次左右的请求也就够了. 限流器代码 于是下面用了个及其简单的方式来实现限流器: utils/limiter.go package utils import ( "sync/atomic" "time" ) //Lim

<高可用服务设计之二:Rate limiting 限流与降级> <nginx限制请求之一:(ngx_http_limit_conn_module)模块> <nginx限制请求之二:(ngx_http_limit_req_module)模块> <nginx限制请求之三:Nginx+Lua+Redis 对请求进行限制> <nginx限制请求之四:目录进行IP限制> <分布式限流之一:redis+lua 实现分布式令牌桶,高并发限流> 服务

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

各位看官,先提个问题,如果让你设计一套秒杀系统,核心要点是啥???我认为有三点:缓存.限流和分离.想当年12306大面积崩溃,还有如今的微博整体宕机情况,感觉就是限流降级没做好,"用有限的资源响应过量请求"——这就是限流降级的核心.限流降级组件,当今开源界应该是Hystrix最为出名,这也得益于SpringCloud的流行,当然,挑战者总是有的,于是Sentinel横空出世,正因实际生产使用中似乎并不多见,所以才有必要拿来一用,不然就脱离了此系列文章的主旨了,就是要见些不一样的风景!

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.

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

超详细的Guava RateLimiter限流原理解析  mp.weixin.qq.com 点击上方“方志朋”,选择“置顶或者星标” 你的关注意义重大! 限流是保护高并发系统的三把利器之一,另外两个是缓存和降级.限流在很多场景中用来限制并发和请求量,比如说秒杀抢购,保护自身系统和下游系统不被巨型流量冲垮等.  限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务或进行流量整形.  常用的限流方式和场景有:限制总并发数(比如数据库连接

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

一.nginx限流模块 接入层指的是请求流量的入口,我们可以在这里做很多控制,比如:负载均衡,缓存,限流等. nginx中针对限流有两个模块可以处理: 1)ngx_http_limit_req_module:连接数限流模块 2)ngx_http_limit_conn_module:请求限流模块 连接数限流模块是基于计数器方式实现的,请求限流模块是基于漏桶算法实现的: 关于限流算法可以参考:https://www.cnblogs.com/lay2017/p/9060497.html 除了以上两种,

RateLimiter是guava提供的基于令牌桶算法的实现类,可以非常简单的完成限流特技,并且根据系统的实际情况来调整生成token的速率. 通常可应用于抢购限流防止冲垮系统:限制某接口.服务单位时间内的访问量,譬如一些第三方服务会对用户访问量进行限制:限制网速,单位时间内只允许上传下载多少字节等. 下面来看一些简单的实践,需要先引入guava的maven依赖. 一 有很多任务,但希望每秒不超过N个 import com.google.common.util.concurrent.RateLi

在之前的<使用Sentinel实现接口限流>一文中,我们仅依靠引入Spring Cloud Alibaba对Sentinel的整合封装spring-cloud-starter-alibaba-sentinel,就完成了对所有Spring MVC接口的限流控制.然而,在实际应用过程中,我们可能需要限流的层面不仅限于接口.可能对于某个方法的调用限流,对于某个外部资源的调用限流等都希望做到控制.呢么,这个时候我们就不得不手工定义需要限流的资源点,并配置相关的限流策略等内容了. 今天这篇我们就来一起学

文章原创于公众号:程序猿周先森.本平台不定时更新,喜欢我的文章,欢迎关注我的微信公众号. 在当今流量徒增的互联网时代,很多业务场景都会涉及到高并发.这个时候接口进行限流是非常有必要的,而限流是Nginx最有用的特性之一,而且也是最容易被错误配置的特性之一.本篇文章主要讲讲Nginx如何对接口进行限流. Nginx限流主要分为两种方式: 限制访问频率 限制并发连接数 为什么需要限流?开源人员可以通过限流限制访问速度来防止外部暴力扫描,或者减少密码被暴力破解的可能性.也可以解决流量突发问题(如线上活

典型服务架构介绍 预案适用场景 监控指标 操作手册 相关文档 操作方法 配置语法 配置样例 配置解释 注意事项 典型服务架构介绍 典型的互联网服务访问链路都是分层结构的,从流量入口,到应用层,到后端资源层:其中流量入口可能会有4层负载均衡.7层负载均衡,负载均衡也可能有多层:流量打到应用层之后,就要看具体的业务场景了,不同的业务可能会有不同的依赖请求,包括对第三方服务的或者对缓存.数据库.队列等资源的访问. ┌──────────────────┐ │ LB - layer 4 │ └─────

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

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

目录 1.django-admin 2.认证:Authentication 3.权限:Permissions 4.限流:Throttling 5.过滤:Filtering 6.排序:OrderingFilter 7.分页:Pagination 8.异常处理:Exception 9.自动生成接口文档 1.django-admin 1.先创建一个子应用,用来测试接下来drf其他的相关功能. python manage.py startapp drf_others 2.因为接下来的功能中需要使用到登陆

之前分享过 一篇 <Spring Cloud Gateway 原生的接口限流该怎么玩>, 核心是依赖Spring Cloud Gateway 默认提供的限流过滤器来实现 原生RequestRateLimiter 的不足 配置方式 spring: cloud: gateway: routes: - id: requestratelimiter_route uri: lb://pigx-upms order: 10000 predicates: - Path=/admin/** filters:

在一般的互联网应用中限流是一个比较常见的场景,也有很多常见的方式可以实现对应用的限流比如通过令牌桶通过滑动窗口等等方式都可以实现,也可以在整个请求流程中进行限流比如客户端限流就是在客户端通过随机数直接返回成功失败来决定是否发起请求.也可以在网关层直接根据一定策略丢弃一部分流量达到限流的目的,亦可请求到业务端后由业务端判断是否进行限流.而一般的service mesh框架会在代理的sidecar部分完成限流的工作.今天就讲讲dapr是如何通过简易的配置来实现一个限流的. 目录:一.通过Dapr实现

一.环境 1.vs2019 2..Net Core 3.1 3.引用 AspNetCoreRateLimit 4.0.1 二.基础使用 1.设置 在Startup文件中配置如下,把配置项都放在前面: public void ConfigureServices(IServiceCollection services) { // 从appsettings.json中加载ip限流配置通用规则 services.Configure<IpRateLimitOptions>(Configuration.G

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

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