背景 随着业务的发展,越来越多不同系统之间需要数据往来,我们和外部系统之间产生了数据接口的对接.当然,有我们提供给外部系统(工具)的,也有我们调用第三方的.而这里重点讲一下我们对外的接口. 目前,我们运营和维护着诸多的对外接口,很多现有的接口服务寄宿在各个不同的项目,哪些应用在使用api也没有管理起来.并且以前的调用模式也是比较复杂,排错困难. 目前已经对外提供服务的有短信平台,审核中心,ETCP,官网系列(充值,登陆,注册),服务中心,AuterCenter,HomeAPI(即将上线).同时内

<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

Sentinel 是阿里中间件团队开源的,面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件,主要以流量为切入点,从流量控制.熔断降级.系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性. 大家可能会问:Sentinel 和之前常用的熔断降级库 Netflix Hystrix 有什么异同呢?Sentinel官网有一个对比的文章,这里摘抄一个总结的表格,具体的对比可以点此 链接 查看. 从对比的表格可以看到,Sentinel比Hystrix在功能性上还要强大一些,本文让我们一起来了解下Sentinel的源

Spring Cloud Alibaba | Sentinel:分布式系统的流量防卫兵动态限流规则 前面几篇文章较为详细的介绍了Sentinel的使用姿势,还没看过的小伙伴可以访问以下链接查看: <Spring Cloud Alibaba | Sentinel:分布式系统的流量防卫兵基础实战> <Spring Cloud Alibaba | Sentinel:分布式系统的流量防卫兵进阶实战> 但是依然无法满足我们日常的生产需要,其中,非常重要的一点就是限流规则的配置是存在当前应用的

前言 在从0到1构建分布式秒杀系统和打造十万博文系统中,限流是不可缺少的一个环节,在系统能承受的范围内既能减少资源开销又能防御恶意攻击. 在前面的文章中,我们使用了开源工具包 Guava 提供的限流工具类 RateLimiter 和 OpenResty 的 Lua 脚本分别进行 API 和应用层面的限流.今天,我们来聊聊阿里开源的分布式系统的流量防卫兵 Sentinel. Sentinel 是什么? 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

Sentinel源码解析系列: 1.Sentinel源码分析-FlowRuleManager加载规则做了什么? 2. Sentinel源码分析-Sentinel是如何进行流量统计的? 3. Sentinel源码分析- QPS流量控制是如何实现的? 4.Sentinel源码分析- Sentinel是如何做到降级的? 5.Sentinel源码分析-Sentinel如何实现自适应限流? 有时候我们做限流的时候并不想直接写死在代码里面,然后每次要改规则,或者增加规则的时候只能去重启应用来解决.而是希望能

1.DRF初始化 1.认证 2.权限 3.限流 4.序列化 5.分页 6.版本  7.过滤 8.排序 1.1安装DjangoRestFramework pip install djangoresframework==3.11.1 pip install django-filter==2.3.0   #过滤器 pip install markdown     #Markdown support for the browsable API 1.2在syl/settings.py中注册 INSTALL

https://mp.weixin.qq.com/s/FZAcQQAKomGEe95kln1HCQ 在京东我们是如何做服务降级的 https://mp.weixin.qq.com/s/FZAcQQAKomGEe95kln1HCQ 当我们依赖的中间件资源或者是上游服务性能出现严重问题时,为了防止用户看到错误页面或者加载页面时间过长,我们需要将服务降级静态页面.或者将不影响主流程的旁路服务关闭掉,以让出资源给主要流程.这类操作称为降级.服务降级方案有三种方式,降低一致性.减少非必要功能.简化功能,后

前言 限流是应对流量暴增或某些用户恶意攻击等场景的重要手段之一,然而微软官方从未支持这一重要特性,AspNetCoreRateLimit这一第三方库限流库一般作为首选使用,然而其配置参数过于繁多,对使用者造成较大的学习成本.令人高兴的是,在刚刚发布的.NET 7 Preview 4中开始支持限流中间件. UseRateLimiter尝鲜 安装.NET 7.0 SDK(v7.0.100-preview.4) 通过nuget包安装Microsoft.AspNetCore.RateLimiting 创

接上篇Sentinel集群限流探索,上次简单提到了集群限流的原理,然后用官方给的 demo 简单修改了一下,可以正常运行生效. 这一次需要更进一步,基于 Sentinel 实现内嵌式集群限流的高可用方案,并且包装成一个中间件 starter 提供给三方使用. 对于高可用,我们主要需要解决两个问题,这无论是使用内嵌或者独立模式都需要解决的问题,相比而言,内嵌式模式更简单一点. 集群 server 自动选举 自动故障转移 Sentinel-Dashboard持久化到Apollo 集群限流 首先,考虑

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

这部分将介绍一些相对深入的知识点,包括通过并发限流来保证服务的可用性,通过可靠会话机制保证会话信息的可靠性,通过队列服务来解耦客户端和服务端,提高系统的可服务数量并可以起到削峰的作用,最后还会对之前的事务知识做一定补充. 对于WCF服务来说,其寄宿在一个资源有限的环境中,为了实现服务性能最大化,需要提高其吞吐量即服务的并发性.然而在不进行流量控制的情况下,并发量过多,会使整个服务由于资源耗尽而崩溃.因此为相对平衡的并发数和系统可用性,需要设计一个闸门(Throttling)控制并发的数量. 由于

WCF Throttling 限流的三道闸口 一.WCF Throttling  流量限制简介 我们期望WCF服务端能够处理尽可能多的并发请求,但是资源是有限的,服务不可能同时处理无限多的并发请求,如果WCF不控制进入消息处理系统的并发量,一旦超过临界值,整个服务端将会由于资源耗尽而崩溃,所以WCF提供了一个限流Throttling特性,让我们可以根据不同性能的服务器来配置最佳的并发流量限制,这三个值相当于WCF通道的三个闸口,每个值代表各自闸口的计数器,当各闸口监控的计数达到你所设置的阈值,后

ASP.NET MVC 实现 https://github.com/stefanprodan/MvcThrottle ASP.NET WEBAPI 实现 https://github.com/stefanprodan/WebApiThrottle Refer: Throttling ASP.NET Web API calls http://blog.maartenballiauw.be/post/2013/05/28/Throttling-ASPNET-Web-API-calls.aspx At

这里我们简单描述下如何通过Open vSwitch给虚拟机限流(出流量),同时测试限流效果.测试环境继续复用<整合Open vSwitch与DNSmasq为虚拟机提供DHCP功能>一文中描述的. 测试工具:假设两台虚拟机VM1.VM2都已经安装好 netperf 1.事先在VM1中启动 netserver: 2.由于VM2的虚拟网卡是tap1,这里先查看下当前tap1网卡的情况: ◄► sudo ovs-vsctl list interface tap1 _uuid : aa4b7e2b-44

一.前言 上一篇文章中粗浅的介绍使用Redis和基于令牌桶算法进行对服务接口API限流,本文介绍另一种算法---漏桶算法的应用.Nginx想必大家都有所了解是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器,优秀而强大的Nginx依然可以处理限制来自单个IP地址的请求处理频率.ngx_http_limit_conn_module模块可以限制请求数即通过定义的键值来限制请求处理的频率.该模块其采用漏桶算法,每秒固定处理请求数,推迟延迟请求. 二.ngx_http_limit_conn_module模块指令

一.场景描述 很多做服务接口的人或多或少的遇到这样的场景,由于业务应用系统的负载能力有限,为了防止非预期的请求对系统压力过大而拖垮业务应用系统. 也就是面对大流量时,如何进行流量控制? 服务接口的流量控制策略:分流.降级.限流等.本文讨论下限流策略,虽然降低了服务接口的访问频率和并发量,却换取服务接口和业务应用系统的高可用. 实际场景中常用的限流策略: Nginx前端限流 按照一定的规则如帐号.IP.系统调用逻辑等在Nginx层面做限流 业务应用系统限流 1.客户端限流 2.服务端限流 数据库限

并发 Single重入模式.对于每一个服务实例,同一时刻只能处理一个请求,其他对该实例的请求被排队. PerCall,每一线程会分配一个新的服务实例上.不会有并发性问题.不影响吞吐量. PerSession,保护服务实例不会受到多线程客户端的影响.多客户端可以并发访问,无并发性问题.减少单一客户端吞吐量. Singleton, 实例不受任何并发访问影响.多线程和多客户端都无法并发访问.吞吐量最小. Retrant重入模式. 客户端可以对同一服务实例,可以进行第2次或者多次的请求进入. 单线程,用

因为ORM的原因,对Attribute编程有一种情节..所以这节的出现,完全是因为在WCF对自定义Attribute的一种应用. WCF 项目应用连载[7] - 绑定.服务.行为 大数据传输与限流 - 上 前面一节已经讲得差不多够了. 对WCF的限流,这节,提供一个类.ServiceThrottlingAttribute 让你以硬编码方式使用WCF服务限流 [ServiceThrottling(50,200,100)] [ServiceContract(CallbackContract = ty

使用Reactive Extensions(Rx),对短时间内多次发生的事件限流 牛刀小试:使用Reactive Extensions(Rx),对短时间内多次发生的事件限流 我之前有一篇文章介绍到了Reactive Extension这个组件,请参考下面的文章,其中有一些基本的概念和相关的链接 牛刀小试:使用Reactive Extensions(Rx),一行代码实现多线程任务执行规定时间后自动停止 Rx 目前还没有直接整合到.NET Framework 中,仍然是作为单独的组件存在.至于以后会