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

并发编程的三剑客 在开发高并发系统时有三剑客:缓存.降级和限流. 缓存 缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量. 降级 降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时,需要暂时屏蔽掉,待高峰或者问题解决后再打开. 限流 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. 限流的思想 溢出思想: 就是用一个固定大小的队列.比如设置限流为5qps,1s可以接受5个请求:那我们就造一个大小为5的队列,如果队

Guava中的RateLimiter可以限制单进程中某个方法的速率,本文主要介绍如何使用,实现原理请参考文档:推荐:超详细的Guava RateLimiter限流原理解析和推荐:RateLimiter 源码分析(Guava 和 Sentinel 实现). 1 基于spring-mvc的controller测试限流 完整代码可参考:https://github.com/sxpujs/spring-cloud-examples/tree/master/rest-service 1.1 增加Maven

在分布式系统中,应对高并发访问时,缓存.限流.降级是保护系统正常运行的常用方法.当请求量突发暴涨时,如果不加以限制访问,则可能导致整个系统崩溃,服务不可用.同时有一些业务场景,比如短信验证码,或者其它第三方API调用,也需要提供必要的访问限制支持.还有一些资源消耗过大的请求,比如数据导出等(参考 记一次线上Java服务CPU 100%处理过程 ),也有限制访问频率的需求. 常见的限流算法有令牌桶算法,漏桶算法,与计数器算法.本文主要对三个算法的基本原理及Google Guava包中令牌桶算法的实

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 限流 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,一旦并发访问/请求达到限制速率或者超过其承受范围时候则可以拒绝服务.排队或引流. 目前常用的限流算法有两个:漏桶算法和令牌桶算法. 漏桶算法-Leaky Bucket http://en.wikipedia.org/wiki/Leaky_bucket 根据wiki上的介绍,Leaky Bucket实际上有两种不同的含义. 1)as a met

前言 在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存.降级和限流 缓存: 缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量 降级: 降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时,需要暂时屏蔽掉,待高峰或者问题解决后再打开 限流: 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 常见限流算法 漏桶算法 漏桶算法思路很简单,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

Guava包中限流实现分析 RateLimiter 之前的文章中已经介绍了常用的限流算法,而google在Java领域中使用Guava包中的限流工具进行服务限流. 回顾使用案例 Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLimiter,该类基于令牌桶算法实现流量限制,使用十分方便. @Test public void testSample() { RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(500) } 以上示例,创建一个RateLim

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

前段时间,项目中需要对某些访问量较高的路径进行访问并发数控制,以及有些功能,比如Excel导出下载功能,数据量很大的情况下,用户不断的点击下载按钮,重复请求数据库,导致线上数据库挂掉.于是在这样的情况下,这个限流组件应运而生,也许有人会提及SpringCloud zuul,其实它的现也是借助了RateLimiter.由于项目使用的是SpringBoot,也就没往外思考.反正最后功能实现了就行,毕竟殊途同归啊.本文只是用代码来快速的帮你理清整个限流的流程,至于RateLimiter中具体限流算法以

基础 操作系统 I/O 模型 阻塞式 I/O 模型(blocking I/O) 描述:在阻塞式 I/O 模型中,应用程序在从调用 recvfrom 开始到它返回有数据报准备好这段时间是阻塞的,recvfrom 返回成功后,应用进程开始处理数据报 优点:程序简单,在阻塞等待数据期间进程/线程挂起,基本不会占用 CPU 资源 缺点:每个连接需要独立的进程/线程单独处理,当并发请求量大时为了维护程序,内存.线程切换开销较大,这种模型在实际生产中很少使用 非阻塞式 I/O 模型(non-blocking

作者javadoop,资深Java工程师.本文已获作者授权发布. 原文链接https://www.javadoop.com/post/rate-limiter 本文主要介绍关于流控的两部分内容. 第一部分介绍 Guava 中 RateLimiter 的源码,包括它的两种模式,目前网上大部分文章只分析简单的 SmoothBursty 模式,而没有分析带有预热的 SmoothWarmingUp. 第二部分介绍 Sentinel 中流控的实现,本文不要求读者了解 Sentinel,这部分内容和 Sen

业务背景介绍 对于web应用的限流,光看标题,似乎过于抽象,难以理解,那我们还是以具体的某一个应用场景来引入这个话题吧. 在日常生活中,我们肯定收到过不少不少这样的短信,“双11约吗?,千款….”,“您有幸获得唱读卡,赶快戳链接…”.这种类型的短信是属于推广性质的短信.为什么我要说这个呢?听我慢慢道来. 一般而言,对于推广营销类短信,它们针对某一群体(譬如注册会员)进行定点推送,有时这个群体的成员量比较大,譬如京东的会员,可以达到千万级别.因此相应的,发送推广短信的量也会增大.然而,要完成这些短

guava限流工具使用 非常详细的一篇使用博客:https://www.cnblogs.com/yeyinfu/p/7316972.html 1,原理:Guava RateLimiter基于令牌桶算法,我们只需要告诉RateLimiter系统限制的QPS是多少,那么RateLimiter将以这个速度往桶里面放入令牌,然后请求的时候,通过tryAcquire()方法向RateLimiter获取许可(令牌). 2,测试代码: /** * @Auther: wangbao02 * @Date: 201

一背景 如何提高系统的稳定性,简单来说除了加机器外就是服务降级.限流.加机器就是常说的分布式,从整个架构的稳定性角度看,一般SOA每个接口的所能提供的单位时间服务能力是有上限.假如超过服务能力,一般会造成整个接口服务停顿,或者应用挂了,将延迟传递给服务调用方造成整个系统的服务能力丧失.要是对外的公开 API 接口服务,Rate limiting 应该是一个必备的功能,否极有可能被恶意调用导致服务宕掉,所以限流是必要的.这里本文就整理下常见的限流原理及方案.流量控制更专业的叫法是:流量整形(tra

上篇文章(限流算法与Guava RateLimiter解析)对常用的限流算法及Google Guava基于令牌桶算法的实现RateLimiter进行了介绍.RateLimiter通过线程锁控制同步,只适用于单机应用,在分布式环境下,虽然有像阿里Sentinel的限流开源框架,但对于一些小型应用来说未免过重,但限流的需求在小型项目中也是存在的,比如获取手机验证码的控制,对资源消耗较大操作的访问频率控制等.本文介绍最近写的一个基于RateLimiter,适用于分布式环境下的限流实现,并使用sprin

距离上次总结Sentinel的滑动窗口算法已经有些时间了,原本想着一口气将它的core模块全部总结完,但是中间一懒就又松懈下来了,这几天在工作之余又重新整理了一下,在这里做一个学习总结. 上篇滑动窗口算法总结链接:https://www.cnblogs.com/mrxiaobai-wen/p/14212637.html 今天主要总结了一下Sentinel的快速失败和匀速排队的漏桶算法.因为它的WarmUpController和WarmUpRateLimiterController对应的令牌桶算法

Guava RateLimiter提供了令牌桶算法实现:平滑突发限流(SmoothBursty)和平滑预热限流(SmoothWarmingUp)实现. SmoothBursty:令牌生成速度恒定 @Test public void testAcquire() { // acquire(i); 获取令牌,返回阻塞的时间,支持预消费. RateLimiter limiter = RateLimiter.create(1); for (int i = 1; i < 10; i++) { double

限流,是服务或者应用对自身保护的一种手段,通过限制或者拒绝调用方的流量,来保证自身的负载. 常用的限流算法有两种:漏桶算法和令牌桶算法 漏桶算法 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 原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌,而如果请求需要被处理,则

提起 Spring Cloud 的限流降级组件,一般首先想到的是 Netflix 的 Hystrix. 不过就在2018年底,Netflix 宣布不再积极开发 Hystrix,该项目将处于维护模式.官方表示 1.5.18 版本的 Hystrix 已经足够稳定,可以满足 Netflix 现有应用的需求,所以接下来其会把焦点转向对于自适应的实现,更多关注对应用程序的实时性能做出响应.对于新应用的熔断需求,将采用其它项目实现,Netflix 推荐了 Resilience4j. 作为 Spring Cl

在上一篇文章nginx限流配置中,我们介绍了如何使用nginx限流,这篇文章介绍另外一种限流方式---RateLimiter. v限流背景 在早期的计算机领域,限流技术(time limiting)被用作控制网络接口收发通信数据的速率. 可以用来优化性能,减少延迟和提高带宽等. 现在在互联网领域,也借鉴了这个概念, 用来为服务控制请求的速率, 如果双十一的限流, 12306的抢票等. 即使在细粒度的软件架构中,也有类似的概念. 系统使用下游资源时,需要考虑下游对资源受限.处理能力,在下游资源无法