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.常见的限流算法 目前常用的限流算法有两个:漏桶算法和令牌桶算法. 1.漏桶算法 漏桶算法的原理比较简单,请求进入到漏桶中,漏桶以一定的速率漏水.当请求过多时,水直接溢出.可以看出,漏桶算法可以强制限制数据的传输速度. 2.令牌桶算法 令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌,如果有请求时,请求会从桶中取出令牌,如果能取到令牌,则可以继续完成请求,否则等待或者拒绝服务.这种算法可以应对突发程度的请求,因此比漏桶算法好. 在 Wikipedia 上,令牌桶算法是这么描述的: 每秒会有 r

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

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

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,

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

转自:https://blog.csdn.net/tracy38/article/details/78685707 在高并发的应用中,限流往往是一个绕不开的话题.本文详细探讨在Spring Cloud中如何实现限流. 在Zuul 上实现限流是个不错的选择,只需要编写一个过滤器就可以了,关键在于如何实现限流的算法.常见的限流算法有漏桶算法以及令牌桶算法.这个可参考 https://www.cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html ,写得通俗易懂,你值得拥有,我就不拽文了.

什么是网关 API Gateway,是系统的唯一对外的入口,介于客户端和服务器端之间的中间层,处理非业务功能 提供路由请求.鉴权.监控.缓存.限流等功能 统一接入 * 智能路由 * AB测试.灰度测试 * 负载均衡.容灾处理 * 日志埋点(类似Nignx日志) 流量监控 * 限流处理 * 服务降级 安全防护 * 鉴权处理 * 监控 * 机器网络隔离主流的网关 zuul:是Netflix开源的微服务网关,和Eureka,Ribbon,Hystrix等组件配合使用,Zuul 2.0比1.0的性能提高

前言 分布式环境下应对高并发保证服务稳定几招,按照个人理解,优先级从高到低分别为缓存.限流.降级.熔断,每招都有它的作用,本文重点就讲讲限流这部分. 坦白讲,其实上面的说法也不准确,因为服务降级.熔断本身也是限流的一种,因为它们本质上也是阻断了流量进来,但是本文希望大家可以把限流当做一个单纯的名词来理解,看一下对请求做流控的几种算法及具体实现方式. 为什么要限流 其实很好理解的一个问题,为什么要限流,自然就流量过大了呗,一个对外服务有很多场景都会流量增大: 业务用户量不断攀升 各种促销 网络爬虫

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

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

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

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<

前因:因为本系统中,有大数据高并发的场景.在向下游系统发送请求的时候,需要限流.否则会造成下游系统的堵塞. 实现方案1: Thread.sleep(ms). 优点:简单粗暴,一行代码搞定 缺点:有点low,万一线程被抢了,无法唤醒怎么办 实现方案2: Guava的RateLimiter类 优点:简单实用,满足简单业务场景的需求.2行代码就能搞定 缺点:功能还是比较简单,限流方案限定在秒级 实现方案3: RXJava的flowable 说明:比RateLimiter复杂,但是功能强大.还没仔细研究

限流的一般思路: 1.随机丢弃一定规则的用户(迅速过滤掉90%的用户): 2.MQ削峰(比如设一个MQ可以容纳的最大消息量,达到这个量后MQ给予reject): 3.业务逻辑层使用RateLimiter进行限流: 4.最终可以承受的流量到达DB层. package ratelimiter; import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter; import org.springframework.stereotype.Component; i

错误使用 在实现限流时,网上的各种文章基本都会提到Guava的RateLimiter,用于实现单机的限流,并给出类似的代码: public void method() { RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10); if(rateLimiter.tryAcquire()){ // do business ...... } } 可是上面的代码真的能限流吗? 首先,从代码逻辑角度来讲,方法在每次被调用是都new一个RateLimiter,不同请

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

公司最近在推一个限流工具接入,提供的功能有单机限流.集群限流等.想了解一下限流的原理和设计,看了一下wiki里面有提到用了guava的ratelimiter工具,查了一些资料了解了一下 主要的限流算法有: 漏斗算法和令牌桶算法 漏斗算法: 往漏斗里面放请求,我的理解漏斗就是一个变量或者集合.在以固定的速率去消费这些请求,如果请求超过了漏斗的容量,就溢出,即被限流 令牌桶算法: 以一定的速度向一个桶(一个变量或者其他设计)放令牌(变量加1).请求来了,去桶里获取令牌,如果获取到,就执行.没有获取到

最近开发需求中有需要对后台接口进行限流处理,整理了一下基本使用方法. 首先添加guava依赖: <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>23.0</version> </dependency> 然后封装RateLimiter适用对多接口的限制: import com.goog