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

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.

转自: http://blog.csdn.net/zl1zl2zl3/article/details/78683855 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

这一节我们通过一个简单的实例,学习Sentinel的基本应用. 一.Sentinel 限流核心概念 在学习Sentinel的具体应用之前,我们先来了解一下Sentinel中两个核心的概念,资源和规则. 资源 资源 是 Sentinel 中的核心概念之一.既然是限流,或者系统保护,那么是针对什么做限流?保护的是什么?就是我们所说的资源. 其实 Sentinel 对资源的定义,和并发编程中 Synchronized的使用很类似,这里的资源,可以是服务里的方法,也可以是一段代码. 规则 定义了资源之后

本文介绍spring boot集成swagger,自定义注解,拦截器,xss过滤,异步调用,定时任务案例 集成swagger--对于做前后端分离的项目,后端只需要提供接口访问,swagger提供了接口调用测试和各种注释的可视化web界面.配置swagger的扫描包路径,api信息等,见配置类SwaggerConfig.项目中遇到的下列注解都由swagger提供: @Api.@ApiOperation.@ApiModel.@ApiModelProperty访问http://localhost/sw

参考:https://blog.csdn.net/ErickPang/article/details/84680132 采用自带默认网关请参照微服务架构spring cloud - gateway网关限流,参数与其唯一的区别是header中多了参数userLevel,值为A或者B 此处实现按传入参数取到不同配置 userLvl.A.replenishRate: 10 userLvl.A.burstCapacity: 100 userLvl.B.replenishRate: 20 userLvl.

一,限流有哪些环节? 1,为什么要限流? 目的:通过对并发请求进行限速或者一个时间单位内的的请求进行限速,目的是保护系统可正常提供服务,避免被压力太大无法响应服务. 如果达到限制速率则可以采取预定的处理: 例如: 拒绝服务(定向到错误页面或返回错误提示信息) 排队或等待(秒杀/评论/下单) 降级(只返回兜底数据或默认数据) 2,需要应用限流的环节 防火墙:firewalld/iptables层的限流,针对每台机器 接入层:nginx的limit_req模块,对每单位时间的平均速率限流,针对某个站

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. GoogleGuava 为我们提供了限流工具类 RateLimiter ,于是乎,我们可以撸代码了. 简单示例 @

最近管点闲事浪费了不少时间,感谢网友libinwalan的留言提醒.及时纠正路线,继续跟大家一起学习Spring Cloud Alibaba. Nacos作为注册中心和配置中心的基础教程,到这里先告一段落,后续与其他结合的内容等讲到的时候再一起拿出来说,不然内容会有点跳跃.接下来我们就来一起学习一下Spring Cloud Alibaba下的另外一个重要组件:Sentinel. Sentinel是什么 Sentinel的官方标题是:分布式系统的流量防卫兵.从名字上来看,很容易就能猜到它是用来作服

转载请标明出处: https://www.fangzhipeng.com 本文出自方志朋的博客 在高并发的系统中,往往需要在系统中做限流,一方面是为了防止大量的请求使服务器过载,导致服务不可用,另一方面是为了防止网络攻击. 常见的限流方式,比如Hystrix适用线程池隔离,超过线程池的负载,走熔断的逻辑.在一般应用服务器中,比如tomcat容器也是通过限制它的线程数来控制并发的:也有通过时间窗口的平均速度来控制流量.常见的限流纬度有比如通过Ip来限流.通过uri来限流.通过用户访问频次来限流.

前言:在互联网应用中,特别是电商,高并发的场景非常多,比如:秒杀.抢购.双11等,在开始时间点会使流量爆发式地涌入,如果对网络流量不加控制很有可能造成后台实例资源耗尽.限流是指通过指定的策略削减流量,使到达后台实例的请求在合理范围内.本章将介绍spring cloud gateway如何实现限流. 前情回顾请参考: Spring Cloud 微服务一:Consul注册中心 Spring Cloud 微服务二:API网关spring cloud zuul Spring Cloud 微服务三: AP

前面已经介绍了很多zuul的功能,本篇继续介绍它的另一大功能.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. GoogleGuava 为我们提供了限流工具类 Ra

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

spring cloud alibaba 集成了 他内部开源的 Sentinel 熔断限流框架 Sentinel 介绍 官方网址 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,从流量控制.熔断降级.系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性. Sentinel 具有以下特征: 丰富的应用场景:Sentinel 承接了阿里巴巴近 10 年的双十一大促流量的核心场景,例如秒杀(即突发流量控制在系统容量可以承受的范围).消息削峰填谷.集群流量控制.实时熔断下游不

前言 本文采用Spring cloud本文为2.1.8RELEASE,version=Greenwich.SR3 本文基于前两篇文章eureka-server.eureka-client.eureka-ribbon.eureka-feign和spring-gataway的实现. 参考 eureka-server eureka-client eureka-ribbon eureka-feign spring-gateway 概术 在高并发应用中,缓存.限流.降级,是我们保护系统应用的三大利器.在开

1.算法 在高并发的应用中,限流是一个绕不开的话题.限流可以保障我们的 API 服务对所有用户的可用性,也可以防止网络攻击. 一般开发高并发系统常见的限流有:限制总并发数(比如数据库连接池.线程池).限制瞬时并发数(如 nginx 的 limit_conn 模块,用来限制瞬时并发连接数).限制时间窗口内的平均速率(如 Guava 的 RateLimiter.nginx 的 limit_req 模块,限制每秒的平均速率):其他还有如限制远程接口调用速率.限制 MQ 的消费速率.另外还可以根据网络连

Sentinel是什么 Sentinel的官方标题是:分布式系统的流量防卫兵.从名字上来看,很容易就能猜到它是用来作服务稳定性保障的.对于服务稳定性保障组件,如果熟悉Spring Cloud的用户,第一反应应该就是Hystrix.但是比较可惜的是Netflix已经宣布对Hystrix停止更新.那么,在未来我们还有什么更好的选择呢?除了Spring Cloud官方推荐的resilience4j之外,目前Spring Cloud Alibaba下整合的Sentinel也是用户可以重点考察和选型的目标

一.什么是Sentinel Sentinel,中文翻译为哨兵,是为微服务提供流量控制.熔断降级的功能,它和Hystrix提供的功能一样,可以有效的解决微服务调用产生的“雪崩效应”,为微服务系统提供了稳定性的解决方案.随着Hystrix进入了维护期,不再提供新功能,Sentinel是一个不错的替代方案.通常情况下,Hystrix采用线程池对服务的调用进行隔离,Sentinel采用了用户线程对接口进行隔离,二者相比,Hystrix是服务级别的隔离,Sentinel提供了接口级别的隔离,Sentine

前言 Spring Cloud Gateway 目前,Spring Cloud Gateway是仅次于Spring Cloud Netflix的第二个最受欢迎的Spring Cloud项目(就GitHub上的星级而言).它是作为Spring Cloud系列中Zuul代理的继任者而创建的.该项目提供了用于微服务体系结构的API网关,并基于反应式Netty和Project Reactor构建.它旨在提供一种简单而有效的方法来路由到API并解决诸如安全性,监视/度量和弹性之类的普遍关注的问题. 基于R

Spring Cloud Gateway 限流 一.背景 二.实现功能 三.网关层限流 1.使用默认的redis来限流 1.引入jar包 2.编写配置文件 3.网关正常响应 4.网关限流响应 2.自定义限流算法和限流key 1.自定义限流key 2.自定义限流算法 3.配置文件中的写法 四.完成代码 五.参考文档 一.背景 在我们平时开发过程中,一般一个请求都是需要经过多个微服务的,**比如:**请求从A服务流过B服务,如果A服务请求过快,导致B服务响应慢,那么必然会导致系统出现问题.因为,我们

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 本文是<Spring Cloud Gateway实战>系列的第八篇,经过前面的学习,咱们对过滤器已了解得差不多,今天来补全过滤器的最后一个版块:限流(RequestRateLimiter ) 默认的限流器是基于redis实现的,限流算法是大家熟悉的令牌桶(Token Bucket