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:

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

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.

前言 前面给大家介绍了Spring Cloud Gateway的入门教程,这篇给大家探讨下Spring Cloud Gateway的一些其他功能. Spring Cloud Gateway中的重试 我们知道Spring Cloud Gateway中的大多数操作都是使用过滤器模式实现的,该模式是Spring Framework的一种实现GatewayFilter.在这里,我们可以在发送下游请求之前或之后修改传入请求和传出响应. 与我之前关于Spring Cloud Gateway的前两篇文章中描述

前言 想要源码地址的可以加上此微信:Lemon877164954  前面给大家介绍了Spring Cloud Gateway的入门教程,这篇给大家探讨下Spring Cloud Gateway的一些其他功能. Spring Cloud Gateway中的重试 我们知道Spring Cloud Gateway中的大多数操作都是使用过滤器模式实现的,该模式是Spring Framework的一种实现GatewayFilter.在这里,我们可以在发送下游请求之前或之后修改传入请求和传出响应. 与我之前

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.

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

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

前言 在从0到1构建分布式秒杀系统和打造十万博文系统中,限流是不可缺少的一个环节,在系统能承受的范围内既能减少资源开销又能防御恶意攻击. 在前面的文章中,我们使用了开源工具包 Guava 提供的限流工具类 RateLimiter 和 OpenResty 的 Lua 脚本分别进行 API 和应用层面的限流.今天,我们来聊聊阿里开源的分布式系统的流量防卫兵 Sentinel. Sentinel 是什么? 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

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

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

目录 Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 服务限流基础篇 1. 简介 2. 定义资源 2.1 主流框架的默认适配 2.2 抛出异常的方式定义资源 2.3 返回布尔值方式定义资源 2.4 注解方式定义资源 2.5 异步调用支持 3. 规则的种类 3.1 流量控制规则 (FlowRule) 3.2 熔断降级规则 (DegradeRule) 3.3 系统保护规则 (SystemRule) 3.4 访问控制规则 (AuthorityRule) Spring Cloud Al

前言 为什么需要服务熔断和降级?微服务是当前业界的一大趋势,原理就是将单一职责的功能模块独立化为子服务,降低服务间的耦合,服务间互相调用.但是这样也会出现一些问题: 上图中大量微服务互相调用,存在大量的依赖关系,难免会出现某个服务故障,如ServiceD出现问题,导致ServiceG.ServiceF.ServiceA.ServiceB都出现问题,然后再会影响其他服务,变成级联故障,最终导致系统不可用的坍塌,也就是服务雪崩. 当然还有某些场景,在一些时间段某些服务会出现高并发的情况,而某些服务占

1 Sentinel主页 https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/主页 1.1 Sentinel介绍 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 是面向分布式服务架构的流量控制组件,主要以流量为切入点,从限流.流量整形.熔断降级.系统负载保护.热点防护等多个维度来帮助开发者保障微服务的稳定性. 1)Sentinel核心组件 1:核心库(Java 客户端):不依赖任何框架/库,能够运行于 Java 7 及以上的版本的运行时环境

整理了一些Java方面的架构.面试资料(微服务.集群.分布式.中间件等),有需要的小伙伴可以关注公众号[程序员内点事],无套路自行领取 一.什么是限流?为什么要限流? 不知道大家有没有做过帝都的地铁,就是进地铁站都要排队的那种,为什么要这样摆长龙转圈圈?答案就是为了限流!因为一趟地铁的运力是有限的,一下挤进去太多人会造成站台的拥挤.列车的超载,存在一定的安全隐患.同理,我们的程序也是一样,它处理请求的能力也是有限的,一旦请求多到超出它的处理极限就会崩溃.为了不出现最坏的崩溃情况,只能耽误一下大家

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

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

上篇文章介绍了 Gataway 和注册中心的使用,以及 Gataway 中 Filter 的基本使用,这篇文章我们将继续介绍 Filter 的一些常用功能. 修改请求路径的过滤器 StripPrefix Filter StripPrefix Filter 是一个请求路径截取的功能,我们可以利用这个功能来做特殊业务的转发. application.yml 配置如下: spring: cloud: gateway: routes: - id: nameRoot uri: http://nameser

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,