Wrapper Wrapper提供了一种包装机制,使得在执行某方法前先执行Wrapper,优点Filter的意思:因此可以在客户端和服务器做很多功能:熔断限流.Filter.Auth等. client代码如下:调用greeter.Hello时先执行logWrap.Call方法,再调用RPC请求. // log wrapper logs every time a request is made type logWrapper struct { client.Client } func (l *lo

原文:https://juejin.im/entry/5bd491c85188255ac2629bef?utm_source=coffeephp.com 在分布式领域,我们难免会遇到并发量突增,对后端服务造成高压力,严重甚至会导致系统宕机.为避免这种问题,我们通常会为接口添加限流.降级.熔断等能力,从而使接口更为健壮.Java领域常见的开源组件有Netflix的hystrix,阿里系开源的sentinel等,都是蛮不错的限流熔断框架. 今天我们就基于Redis组件的特性,实现一个分布式限流组件,

做为一个数据上报系统,随着接入量越来越大,由于 API 接口无法控制调用方的行为,因此当遇到瞬时请求量激增时,会导致接口占用过多服务器资源,使得其他请求响应速度降低或是超时,更有甚者可能导致服务器宕机. 一.概念 限流(Ratelimiting)指对应用服务的请求进行限制,例如某一接口的请求限制为

随着现在分布式越来越普遍,分布式锁也十分常用,我的上一篇文章解释了使用zookeeper实现分布式锁(传送门),本次咱们说一下如何用Redis实现分布式锁和分布限流. Redis有个事务锁,就是如下的命令,这个命令的含义是将一个value设置到一个key中,如果不存在将会赋值并且设置超时时间为30秒,如何这个key已经存在了,则不进行设置. SET key value NX PX 这个事务锁很好的解决了两个单独的命令,一个设置set key value nx,即该key不存在的话将对其进行设置,

一.简介 1)分布式限流 如果是单实例项目,我们使用Guava这样的轻便又高性能的堆缓存来处理限流.但是当项目发展为多实例了以后呢?这时候我们就需要采用分布式限流的方式,分布式限流可以以redis + lua 或者 nignx + lua这样的组合来实现.. 分布式限流一般应用场景都是在业务上进行限流,所以本文不涉及niginx + lua,简单介绍redis + lua分布式限流的实现.如果是需要在接入层限流的话,应该直接采用nginx自带的连接数限流模块和请求限流模块. 2)redis re

分布式---基于Redis进行接口IP限流 场景 为了防止我们的接口被人恶意访问,比如有人通过JMeter工具频繁访问我们的接口,导致接口响应变慢甚至崩溃,所以我们需要对一些特定的接口进行IP限流,即一定时间内同一IP访问的次数是有限的. 实现原理 用Redis作为限流组件的核心的原理,将用户的IP地址当Key,一段时间内访问次数为value,同时设置该Key过期时间. 比如某接口设置相同IP10秒内请求5次,超过5次不让访问该接口. 1. 第一次该IP地址存入redis的时候,key值为IP地

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.

Hystrix 熔断: 首先仍然启动Eureka,这里就不说了. OrderController.java: package com.tuling.cloud.study.user.controller; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; import org.springframework.

1.前言 一般对外暴露的系统,在促销或者黑客攻击时会涌来大量的请求,为了保护系统不被瞬间到来的高并发流量给打垮, 就需要限流 . 本文主要阐述如何用nginx 来实现限流. 听说 Hystrix 也可以, 各位有兴趣可以去研究哈 . 2. 首先部署一个对外暴露接口的程序 我这里部署的是一个spring boot 项目 里面暴露了如下接口, 很简单 package com.anuo.app.controller; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.

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

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

高并发访问时,缓存.限流.降级往往是系统的利剑,在互联网蓬勃发展的时期,经常会面临因用户暴涨导致的请求不可用的情况,甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃.这个时候常见的解决方案之一就是限流了,当请求达到一定的并发数或速率,就进行等待.排队.降级.拒绝服务等... 限流算法介绍 a.令牌桶算法 令牌桶算法的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,则需要先从桶里获取一个令牌,当桶里没有令牌可取时,则拒绝服务. 当桶满时,新添加的令牌被丢弃或拒绝. b.漏桶算法 其主要目的是控制

1.引入依赖 <!-- 默认就内嵌了Tomcat 容器,如需要更换容器也极其简单--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframe

Nginx专题 (面试题+答案领取方式见侧边栏) 1.请解释一下什么是 Nginx?2.请列举 Nginx 的一些特性.3.请列举 Nginx 和 Apache 之间的不同点4.请解释 Nginx 如何处理 HTTP 请求.5.在 Nginx 中,如何使用未定义的服务器名称来阻止处理请求?6. 使用“反向代理服务器”的优点是什么?7.请列举 Nginx 服务器的最佳用途.8.请解释 Nginx 服务器上的 Master 和 Worker 进程分别是什么?9.请解释你如何通过不同于 80 的端口开

hystrix使用舱壁隔离模式来隔离和限制各个请求,设计了两种隔离方式:信号量和线程池.线程池隔离:对每个command创建一个自己的线程池,执行调用.通过线程池隔离来保证不同调用不会相互干扰和每一个调用的并发限制.信号量隔热:对每个command创建一个自己的计数器,当并发量超过计数器指定值时,直接拒绝.使用信号量和线程池的一个区别是,信号量没有timeout机制. 线程池隔离的本质是,如果在线程池执行模式下,调用响应的线程池,如果执行数量超过指定限制,线程池就会抛出异常. if (prope

在开发分布式高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存.降级.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 问题描述 1. 某天A君突然发现自己的接口请求量突然涨到之前的10倍,没多久该接口几乎不可使用,并引发连锁反应导致整个系统崩溃.如何应对这

<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

对请求的目标URL进行限流(例如:某个URL每分钟只允许调用多少次) 对客户端的访问IP进行限流(例如:某个IP每分钟只允许请求多少次) 对某些特定用户或者用户组进行限流(例如:非VIP用户限制每分钟只允许调用100次某个API等) 多维度混合的限流.此时,就需要实现一些限流规则的编排机制.与.或.非等关系. 介绍 spring-cloud-zuul-ratelimit是和zuul整合提供分布式限流策略的扩展,只需在yaml中配置几行配置,就可使应用支持限流 <dependency> <

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,

前言 在开发十万博客系统的的过程中,前面主要分享了爬虫.缓存穿透以及文章阅读量计数等等.爬虫的目的就是解决十万+问题:缓存穿透是为了保护后端数据库查询服务:计数服务解决了接近真实阅读数以及数据库服务的压力. 架构图 限流 就拿十万博客来说,如果存在热点文章,可能会有数十万级别的并发用户参与阅读.如果想让这些用户正常访问,无非就是加机器横向扩展各种服务,但凡事都有一个利益平衡点,有时候只需要少量的机器保证大部分用户在大部分时间可以正常访问即可. 亦或是,如果存在大量爬虫或者恶意攻击,我们必须采取一

开发访问量比较大的系统是,爬虫的目的就是解决访问量大的问题:缓存穿透是为了保护后端数据库查询服务:计数服务解决了接近真实访问量以及数据库服务的压力. 架构图 限流 就拿十万博客来说,如果存在热点文章,可能会有数十万级别的并发用户参与阅读.如果想让这些用户正常访问,无非就是加机器横向扩展各种服务,但凡事都有一个利益平衡点,有时候只需要少量的机器保证大部分用户在大部分时间可以正常访问即可. 亦或是,如果存在大量爬虫或者恶意攻击,我们必须采取一定的措施来保证服务的正常运行.这时候我们就要考虑限流来保证