通常在高并发和大流量的情况下,一般限流是必须的.为了保证服务器正常的压力.那我们就聊一下几种限流的算法. 计数器计数器是一种最常用的一种方法,在一段时间间隔内,处理请求的数量固定的,超的就不做处理. demo public function SpeedCounter() { $redis = new \Redis(); $redis->connect('127.0.0.1', 6379); // 最大请求数量 $maxCount = 100; //每分钟内,一个用户只能访问10次 $interv

漏桶算法是限流的四大主流算法之一,其应用场景各种资料中介绍的不多,一般都是说应用在网络流量控制中.这里举两个例子: 1.目前家庭上网都会限制一个固定的带宽,比如100M.200M等,一栋楼有很多的用户,那么运营商怎么保证某些用户没有使用过多的带宽,从而影响到别人呢?这时就可以使用漏桶算法,限制每个用户访问网络的最大带宽,当然实际会比这复杂很多. 2.有一个祖传接口,当时写的时候没有任何保护措施,现在访问量稍微大点就会崩溃,但是代码谁也改不动.这时候也可以用漏桶算法,把这个接口封装一下,将外部请求

在限流算法中有一种令牌桶算法,该算法可以应对短暂的突发流量,这对于现实环境中流量不怎么均匀的情况特别有用,不会频繁的触发限流,对调用方比较友好. 例如,当前限制10qps,大多数情况下不会超过此数量,但偶尔会达到30qps,然后很快就会恢复正常,假设这种突发流量不会对系统稳定性产生影响,我们可以在一定程度上允许这种瞬时突发流量,从而为用户带来更好的可用性体验.这就是使用令牌桶算法的地方. 令牌桶算法原理 如下图所示,该算法的基本原理是:有一个容量为X的令牌桶,每Y单位时间内将Z个令牌放入该桶.如

流量控制与令牌桶算法|James Pan's Blog  https://blog.jamespan.me/2015/10/19/traffic-shaping-with-token-bucket 服务治理---限流(令牌桶算法) - googlemeoften - 博客园  http://www.cnblogs.com/googlemeoften/p/6020718.html 一年一度的「双 11」又要到了,阿里的码农们进入了一年中最辛苦的时光.各种容量评估.压测.扩容让我们忙得不可开交.洛阳

1.漏桶算法 漏桶作为计量工具(The Leaky Bucket Algorithm as a Meter)时,可以用于流量整形(Traffic Shaping)和流量控制(TrafficPolicing),漏桶算法的描述如下: 一个固定容量的漏桶,按照常量固定速率流出水滴: 如果桶是空的,则不需流出水滴: 可以以任意速率流入水滴到漏桶: 如果流入水滴超出了桶的容量,则流入的水滴溢出了(被丢弃),而漏桶容量是不变的. 2. , 3.桶的容量代表最大并发量,如果桶满了,则请求被丢弃 固定速率流出

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

限流 限流又称为流量控制(流控),通常是指限制到达系统的并发请求数. 我们生活中也会经常遇到限流的场景,比如:某景区限制每日进入景区的游客数量为8万人:沙河地铁站早高峰通过站外排队逐一放行的方式限制同一时间进入车站的旅客数量等. 限流虽然会影响部分用户的使用体验,但是却能在一定程度上保障系统的稳定性,不至于崩溃(大家都没了用户体验). 而互联网上类似需要限流的业务场景也有很多,比如电商系统的秒杀.微博上突发热点新闻.双十一购物节.12306抢票等等.这些场景下的用户请求量通常会激增,远远超过平时

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

考虑到绝大部分写业务的程序员在实际开发中使用Redis时,只会Setvalue和Getvalue两个操作,对Redis整体缺乏一个认知.又恰逢笔者有同事下周要去培训Redis,所以笔者斗胆以Redis为主题,对Redis常见问题做一个总结,希望能够扫除大家的知识盲点. 本文围绕以下几点进行阐述: 1.为什么使用Redis 2.使用Redis有什么缺点 3.单线程的Redis为什么这么快 4.Redis的数据类型,以及每种数据类型的使用场景 5.Redis的过期策略以及内存淘汰机制 6.Redis

一 .场景描述 在开发接口服务器的过程中,为了防止客户端对于接口的滥用,保护服务器的资源, 通常来说我们会对于服务器上的各种接口进行调用次数的限制.比如对于某个 用户,他在一个时间段(interval)内,比如 1 分钟,调用服务器接口的次数不能够 大于一个上限(limit),比如说 100 次.如果用户调用接口的次数超过上限的话,就直接拒绝用户的请求,返回错误信息. 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

一 .场景描述 在开发接口服务器的过程中,为了防止客户端对于接口的滥用,保护服务器的资源, 通常来说我们会对于服务器上的各种接口进行调用次数的限制.比如对于某个 用户,他在一个时间段(interval)内,比如 1 分钟,调用服务器接口的次数不能够 大于一个上限(limit),比如说 100 次.如果用户调用接口的次数超过上限的话,就直接拒绝用户的请求,返回错误信息. 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

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

本文档不会是最新的,最新的请看Github! 1.简介 基于令牌桶算法和漏桶算法实现的纳秒级分布式无锁限流插件,完美嵌入SpringBoot.SpringCloud应用,支持接口限流.方法限流.系统限流.IP限流.用户限流等规则,支持设置系统启动保护时间(保护时间内不允许访问),提供快速失败与CAS阻塞两种限流方案,开箱即用. 2.Maven <dependency> <groupId>cn.yueshutong</groupId> <artifactId>

1.实时同步  对强一致要求比较高的,应采用实时同步方案,即查询缓存查询不到再从DB查询,保存到缓存:      更新缓存时,先更新数据库,再将缓存的设置过期(建议不要去更新缓存内容,直接设置缓存过期).      为什么不去更新缓存内容,而是设置缓存过期呢?    答:我们先来了解两个概念   1.1. 缓存穿透       缓存穿透是指查询一个数据库中一定不存在的数据,由于缓存是不命中时需要从数据库中查询,查不到数据则不写入缓存,这就将导致这个不存在的数据每次请求都要到数据库中查询,造成缓存

目录 事务概念 事务命令 乐观锁 悲观锁 并发控制及过期时间 队列 队列防丢失 阻塞队列 时间区间控制 持久化 RDB AOF 命令追加 文件写入.同步 RDB.AOF优缺点 RDB优缺 AOF优缺 排序 redis禁用危险命令 redis配置 事务概念 参考: http://redis.cn/topics/transactions.html 事务是一个单独的隔离操作:事务中的所有命令都会序列化.按顺序地执行.事务在执行的过程中,不会被其他客户端发送来的命令请求所打断. 事务是一个原子操作:事务

以下文章来源于微信公众号:程序员内点事 ,作者:程序员内点事 请大家关注原作者 1. 什么是限流?为什么要限流? 限流是保证系统高可用的重要手段!!!由于互联网公司的流量巨大,系统上线会做一个流量峰值的评估,尤其是像各种秒杀促销活动,为了保证系统不被巨大的流量压垮,会在系统流量到达一定阈值时,拒绝掉一部分流量.限流会导致用户在短时间内(这个时间段是毫秒级的)系统不可用,一般我们衡量系统处理能力的指标是每秒的QPS或者TPS,假设系统每秒的流量阈值是1000,理论上一秒内有第1001个请求进来时,

一.前言 对于一个应用系统来说,我们有时会遇到极限并发的情况,即有一个TPS/QPS阀值,如果超了阀值可能会导致服务器崩溃宕机,因此我们最好进行过载保护,防止大量请求涌入击垮系统.对服务接口进行限流可以达到保护系统的效果,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. 二.常见限流方案 1.计数器法 原理:在单位时间段内,对请求数进行计数,如果数量超过了单位时间的限制,则执行限流策略,当单位时间结束后,计数器清零,这个过程周而复始,就是计数器法. 缺点:不能均衡限流,在一个单位时间的末

引言 在web开发中功能是基石,除了功能以外运维和防护就是重头菜了.因为在网站运行期间可能会因为突然的访问量导致业务异常.也有可能遭受别人恶意攻击 所以我们的接口需要对流量进行限制.俗称的QPS也是对流量的一种描述 针对限流现在大多应该是令牌桶算法,因为它能保证更多的吞吐量.除了令牌桶算法还有他的前身漏桶算法和简单的计数算法 下面我们来看看这四种算法 固定时间窗口算法 固定时间窗口算法也可以叫做简单计数算法.网上有很多都将计数算法单独抽离出来.但是笔者认为计数算法是一种思想,而固定时间窗口算法是

不知道ZSet(有序集合)的看官们,可以翻阅我的上一篇文章: 小白也能看懂的REDIS教学基础篇--朋友面试被SKIPLIST跳跃表拦住了 书接上回,话说我朋友小A童鞋,终于面世通过加入了一家公司.这个公司待遇比较丰厚,而且离小A住的地方也比较近,最让小A中意还是有个肯带他的大佬.小A对这份工作非常满意.时间一天一天过去,某个周末,小A来找我家吃蹭饭.在饭桌上小A给我分享了他上星期的一次事故经历. 上个星期,他们公司出了比较严重的一个事故,一个导出报表的后台服务拖垮了报表数据服务,导致很多查询该

阅读目录 背景 虚拟桶(virtual buckets) 实现 总结 背景 关于数据分片讨论最多的是一致性hash,然而它并不是分布式设计中的银弹百试百灵. 在数据稳定性要求比较高的场景下它的缺点是不能容忍的. 比如在Redis分布式缓存设计中,使用一致性Hash进行key分片存储,通过虚拟节点最大化降低添加或删除节点带来的影响.这里强调降低二字,即是它还是有影响的,在一般情况下我们还可以接受. 但是某些场景下要求动态扩容无影响就无法满足了. 上次(探索c#之一致性Hash详解)提到过Hash取