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

自定义注解 封装 如果需要让接口实现限流RateLimiter使用 网关:一般拦截所有的接口 实现限流 秒杀 抢购 或者大流量的接口才会实现限流.灵活 不是所有接口都需要限流  秒杀等接口需要限流 设计: 加注解的才可以实现限流 注解形式而不是网关形式 只有需要限流的才加这个注解 传统的方式整合RateLimiter有很大缺点:代码重复量特别大,而且本身不支持注解方式 限流代码可以写在网关,相当于针对所有接口实现限流,维护性不强 不是所有的接口都需要限流 一般限流主要针对大流量,比如秒杀抢购 分

RateLimiter有两个实现类:SmoothBursty和SmoothWarmingUp,其都是令牌桶算法的变种实现,区别在于SmoothBursty加令牌的速度是恒定的,而SmoothWarmingUp会有个预热期,在预热期内加令牌的速度是慢慢增加的,直到达到固定速度为止.其适用场景是,对于有的系统而言刚启动时能承受的QPS较小,需要预热一段时间后才能达到最佳状态. 基本使用 RateLimiter的使用很简单: //create方法传入的是每秒生成令牌的个数 RateLimiter ra

RateLimiter是Guava的concurrent包下的一个用于限制访问频率的类 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>18.0</version> </dependency> 限流: 每个API接口都是有访问上限的,当访问频率或者并发量超过其承受范围时候,我们就必须

1. 令牌桶限流算法 令牌桶会以一个恒定的速率向固定容量大小桶中放入令牌,当有浏览来时取走一个或者多个令牌,当发生高并发情况下拿到令牌的执行业务逻辑,没有获取到令牌的就会丢弃获取服务降级处理,提示一个友好的错误信息给用户. 2. RateLimiter简单实现 maven依赖   <!-- guava --> <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava<

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

RateLimiter类似于JDK的信号量Semphore,他用来限制对资源并发访问的线程数. RateLimiter limiter = RateLimiter.create(4.0); //每秒不超过4个任务被提交 limiter.acquire();  //请求RateLimiter, 超过permits会被阻塞 executor.submit(runnable); //提交任务也可以以非阻塞的形式来使用: If(limiter.tryAcquire()){ //未请求到limiter则立

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

转载自并发编程网 – ifeve.com RateLimiter 从概念上来讲,速率限制器会在可配置的速率下分配许可证.如果必要的话,每个acquire() 会阻塞当前线程直到许可证可用后获取该许可证.一旦获取到许可证,不需要再释放许可证. 校对注:RateLimiter使用的是一种叫令牌桶的流控算法,RateLimiter会按照一定的频率往桶里扔令牌,线程拿到令牌才能执行,比如你希望自己的应用程序QPS不要超过1000,那么RateLimiter设置1000的速率后,就会每秒往桶里扔1000个

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

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

Yii2 restful api创建,认证授权以及速率控制 下面是对restful从创建到速率控制的一个详细流程介绍,里面的步骤以及截图尽可能详细,熟悉restful的盆友可能觉得过于繁琐,新手不妨耐心仔细看一下. 一．Api的创建 1.复制一个frontend或者backend,将其重命名为api放在同级目录下 2.然后删除controllers和views文件夹,然后将api文件中的frontend替换为api(比如命名空间,相关配置等),这点非常重要!!! 3.打开cmd命令行,cd进入项

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

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

RateLimiter是Guava的concurrent包下的一个用于限制访问频率的类. 限流算法 常用的更平滑的限流算法有两种:漏桶算法和令牌桶算法. 很多传统的服务提供商如华为中兴都有类似的专利,参考: http://www.google.com/patents/CN1536815A?cl=zh 漏桶算法 漏桶(Leaky Bucket)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(接口有响应速率),当水流入速度过大会直接溢出(访问频率超过接口响应速率),然后就拒绝请求,可

需求:接口每秒最多只能相应1个请求 1.创建 全局类对象 import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter; import org.springframework.stereotype.Service; /** * @Auther: 011336 * @Date: 2019/4/29 17:31 */ @Service public class AccessLimitService { /** * 每秒只发出1个令牌 */ RateLimi

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

原文链接 作者:Dimitris Andreou  译者:魏嘉鹏 校对:方腾飞 RateLimiter 从概念上来讲,速率限制器会在可配置的速率下分配许可证.如果必要的话,每个acquire() 会阻塞当前线程直到许可证可用后获取该许可证.一旦获取到许可证,不需要再释放许可证. 校对注:RateLimiter使用的是一种叫令牌桶的流控算法,RateLimiter会按照一定的频率往桶里扔令牌,线程拿到令牌才能执行,比如你希望自己的应用程序QPS不要超过1000,那么RateLimiter设置100

Guava官方文档-RateLimiter类 原文链接 作者:Dimitris Andreou  译者:魏嘉鹏 校对:方腾飞 RateLimiter 从概念上来讲,速率限制器会在可配置的速率下分配许可证.如果必要的话,每个acquire() 会阻塞当前线程直到许可证可用后获取该许可证.一旦获取到许可证,不需要再释放许可证. 校对注:RateLimiter使用的是一种叫令牌桶的流控算法,RateLimiter会按照一定的频率往桶里扔令牌,线程拿到令牌才能执行,比如你希望自己的应用程序QPS不要超过

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