之前分享过 一篇 <Spring Cloud Gateway 原生的接口限流该怎么玩>, 核心是依赖Spring Cloud Gateway 默认提供的限流过滤器来实现 原生RequestRateLimiter 的不足 配置方式 spring: cloud: gateway: routes: - id: requestratelimiter_route uri: lb://pigx-upms order: 10000 predicates: - Path=/admin/** filters:

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: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

标题 随风倒十分 反对法

序 本文主要研究下spring cloud gateway的stripPrefix配置 使用zuul的配置 zuul: routes: demo: sensitiveHeaders: Access-Control-Allow-Origin,Access-Control-Allow-Methods path: /demo/** stripPrefix: true url: http://demo.com.cn/ 这里的stripPrefix默认为true,也就是所有/demo/xxxx的请求转发给

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>系列的第三篇,前文介绍了多种路由配置方式,它们存在一个共同问题:路由配置变更后必须重启Gateway应用才能生效,聪明的您一下就看出了问题关键:这样不适合生产环境! 如何让变动后的路由立即生效,而无需重启应用呢?这就是今天的主题

想写Spring的源码方面的东西想了好久了,之前花了一段时间学习了SpringCloud,现在总算对SpringCloud有了一个大概的了解,从今天开始好好读一篇Spring的源码,结合书本跟网上的一些资料,希望能坚持下去,完成这一系列的文章,给自己加油!!!! 版本是基于5.1.X的,大家在阅读的时候请注意,不过因为是Spring的一些基础流程,估计版本间差异也不会太大 关于配置的加载主要可以分为两种: 注解式配置的加载 XML配置加载 注解配置相对于XML更加简单,其过程主要在于注解的解析,

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

使用Spring Cloud Config我们能实现服务配置的集中化管理,在服务启动时从Config Server获取需要的配置属性.但如果在服务运行过程中,我们需要将某个配置属性进行修改,比如将验证码的失效时间从五分钟调整为十分钟,如何将这个更新在服务端不重启服务就能动态生效,是本文讨论的内容. Spring Cloud Bus Spring Cloud Bus可以理解为Spring Cloud体系架构中的消息总线,通过一个轻量级的Message Broker来将分布式系统中的节点连接起来.可

1. 话不多少 先上代码:  route.js  // 引用模板 分模块编译 const main = r => require.ensure([], () => r(require('../page/main.vue')), 'main') const home = r => require.ensure([], () => r(require('../page/main.home.vue')), 'home') const userSpace = r => require

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.

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

说明: sentinel可以作为各微服务的限流,也可以作为gateway网关的限流组件. spring cloud gateway有限流功能,但此处用sentinel来作为替待. 说明:sentinel流控可以放在gateway网关端,也可以放在各微服务端. 1,以父工程为基础,创建子工程 2,添加pom依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>sprin

通常我们如果有一个服务,会部署到多台服务器上,这些微服务如果都暴露给客户,是非常难以管理的,我们系统需要有一个唯一的出口,API网关是一个服务,是系统的唯一出口.API网关封装了系统内部的微服务,为客户端提供一个定制的API.客户端只需要调用网关接口,就可以调用到实际的微服务,实际的服务对客户不可见,并且容易扩展服务. API网关可以结合ribbon完成负载均衡的功能,可以自动检查微服务的状况,及时剔除或者加入某个微服务到可用服务列表.此外网关可以完成权限检查.限流.统计等功能.下面我们将一一完

Spring Cloud Gateway路由配置的两种形式 Spring Cloud Gateway的路由配置有两种形式,分别是路由到指定的URL以及路由到指定的微服务,在上文博客的示例中我们就已经使用过路由到微服务的这种配置形式了.在这两种形式中,均支持访问路径的通配及精确匹配,在之前的示例中我们只使用了通配.所以本文将给出具体的配置示例,以此直观的了解这两种形式及不同匹配方式在配置上的区别. 路由配置必须与predicates配套使用才会生效! 路由到指定的URL 通配 使用通配符/**进行

一.前言 又到周末了,时间过的很快,今天我们来看一下Android中插件开发篇的最后一篇文章的内容:动态加载Activity(免安装运行程序),在上一篇文章中说道了,如何动态加载资源(应用换肤原理解析),没看过的同学,可以转战: http://blog.csdn.NET/jiangwei0910410003/article/details/47679843 当然,今天说道的内容还这这篇文章有关系.关于动态加载Activity的内容,网上也是有很多文章介绍了.但是他们可能大部分都是介绍通过代理的方

前言 这篇文章源于一位问我的童鞋:在EntityFramework Core中如何动态加载模型呢?在学习EntityFramwork时关于这个问题已有对应园友给出答案,故没有过多研究,虽然最后解决了这位童鞋提出的问题,但是当我再次深入研究时,发现原来问题远没有这么简单,由此而引申出来的问题值得我花了一点时间去思考,个人感觉很有价值和必要,所以在此做下记录或许能够帮助到有需要的童鞋,研究EntityFramework Core动态加载模型的历程由此而开始,接下来跟随我的脚步一起去瞧瞧. Entit

前言 上篇文章我讲过复杂的限流场景可以通过扩展RedisRateLimiter来实现自己的限流策略. 假设你领导给你安排了一个任务,具体需求如下: 针对具体的接口做限流 不同接口限流的力度可以不同 可以动态调整限流配置,实时生效 如果你接到上面的任务,你会怎么去设计+实现呢? 每个人看待问题的角度不同,自然思考出来的方案也不同,正所谓条条大路通罗马,能到达目的地的路那就是一条好路. 如何分析需求 下面我给出我的实现方式,仅供各位参考,大牛请忽略. 具体问题具体分析,针对需求点,分别去做分析. 需