高并发下接口限流技术gauva(谷歌的框架) MySql最大连接数3000: 原理:框架每秒向桶里放100个令牌,接口请求来了先去拿令牌,拿到令牌后才能继续向后走,否则不允许向后执行:当接口请求太频繁的话就会拿不上令牌,此时就起到了限流的作用: 我们在网关层做一个限流: /** * 订单限流 */ @Component public class OrderRateLimiterFilter extends ZuulFilter { ​ ​ //每秒产生1000个令牌 private static

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

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

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

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 @

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

标题 随风倒十分 反对法

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

上文讲到了Zuul的基本使用: https://www.cnblogs.com/xuyiqing/p/10884860.html 自定义Zuul过滤器: package org.dreamtech.apigateway.filter; import com.netflix.zuul.ZuulFilter; import com.netflix.zuul.context.RequestContext; import com.netflix.zuul.exception.ZuulException;

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

zuul权限校验.接口限流 一.权限校验搭建 正常项目开发时,权限校验可以考虑JWT和springSecurity结合进行权限校验,这个后期会总结,这里做个基于ZuulFilter过滤器进行一个简单的权限校验过滤. 对于组件zuul中,其实带有权限认证的功能,那就是ZuulFilter过滤器.ZuulFilter是Zuul中核心组件,通过继承该抽象类,覆写几个关键方法达到自定义调度请求的作用 使用到的组件包括:Eureka.Feign.Zuul,包括以下四个项目: (1)Eureka-serve

<?php/** * Created by PhpStorm. * redis 销量超卖秒杀解决方案 * redis 文档:http://doc.redisfans.com/ * ab -n 10000 -c 3000 http://localhost/demo.php 模拟并发 */ $redis = new Redis();$redis->connect('127.0.0.1',6379); //1. 对某一个键加锁,这个键是我们自己设置,起到监视作业$redis->watch('s

代码心得: 一个基本的做法:对于用户身份认证做到拦截器里,针对HandlerMethod进行统一拦截认证,根据方法上的注解标识,判别是否需要身份验证,并将查找出来的User实体存入ThreadLocal,在本次请求中,以后的目标方法都可以从ThreadLocal里取出user,并在afterCompletion方法里,对ThreadLocal做清理,也可以通过HandlerMethodArgumentResolver针对某一种参数类型(UserParameter.class)编写统一的用户认证,

Dnc.Api.Throttle    适用于Dot Net Core的WebApi接口限流框架 使用Dnc.Api.Throttle可以使您轻松实现WebApi接口的限流管理.Dnc.Api.Throttle支持IP.用户身份.Request Header.Request QueryString等多种限流策略,支持黑名单和白名单功能,支持全局拦截和单独Api拦截. Dnc.Api.Throttle暂时只支持Redis作为缓存和存储库,后续会进行扩展. 开始使用 安装Dnc.Api.Thrott

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

使用google的guova开发高并发下的接口限流 使用google的guova进行限流 1.guova的限流方式,在定时产生定量的令牌,令牌的数量限制了流量 2.增加一个订单接口限流类OrderRateFilter,继承ZuulFilter,并重载方法:filterType.filterOrder.shouldFilter.run     filterType中return PRE_TYPE;     fileterOrder中应该优先级最高,设为-4     shouldFilter中设置限

写在前面 在互联网应用中,高并发系统会面临一个重大的挑战,那就是大量流高并发访问,比如:天猫的双十一.京东618.秒杀.抢购促销等,这些都是典型的大流量高并发场景.关于秒杀,小伙伴们可以参见我的另一篇文章<[高并发]高并发秒杀系统架构解密,不是所有的秒杀都是秒杀!> 关于[冰河技术]微信公众号,解锁更多[高并发]专题文章. 注意:由于原文篇幅比较长,所以被拆分为:理论.算法.实战(HTTP接口实战+分布式限流实战)三大部分. 理论篇:<[高并发]如何实现亿级流量下的分布式限流?这些理论你

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

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<

本文将介绍在spring项目中自定义注解,借助redis实现接口的限流 自定义注解类 import java.lang.annotation.ElementType; import java.lang.annotation.Retention; import java.lang.annotation.RetentionPolicy; import java.lang.annotation.Target; /** * 基于注解的请求限制 */ @Target({ElementType.TYPE,