开发访问量比较大的系统是,爬虫的目的就是解决访问量大的问题:缓存穿透是为了保护后端数据库查询服务:计数服务解决了接近真实访问量以及数据库服务的压力. 架构图 限流 就拿十万博客来说,如果存在热点文章,可能会有数十万级别的并发用户参与阅读.如果想让这些用户正常访问,无非就是加机器横向扩展各种服务,但凡事都有一个利益平衡点,有时候只需要少量的机器保证大部分用户在大部分时间可以正常访问即可. 亦或是,如果存在大量爬虫或者恶意攻击,我们必须采取一定的措施来保证服务的正常运行.这时候我们就要考虑限流来保证

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>

目录 说明 生产端 消费端 说明 本文 SpringBoot 与 RabbitMQ 进行整合的时候,包含了三种消息的确认模式,如果查询详细的确认模式设置,请阅读:RabbitMQ的三种消息确认模式 同时消费端也采取了限流的措施,如果对限流细节有兴趣请参照之前的文章阅读:消费端限流 生产端 首先引入 maven 依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spr

前言 在开发十万博客系统的的过程中,前面主要分享了爬虫.缓存穿透以及文章阅读量计数等等.爬虫的目的就是解决十万+问题:缓存穿透是为了保护后端数据库查询服务:计数服务解决了接近真实阅读数以及数据库服务的压力. 架构图 限流 就拿十万博客来说,如果存在热点文章,可能会有数十万级别的并发用户参与阅读.如果想让这些用户正常访问,无非就是加机器横向扩展各种服务,但凡事都有一个利益平衡点,有时候只需要少量的机器保证大部分用户在大部分时间可以正常访问即可. 亦或是,如果存在大量爬虫或者恶意攻击,我们必须采取一

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

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

前面两篇文章nginx限流配置和SpringBoot进阶教程(六十七)RateLimiter限流,我们介绍了如何使用nginx和RateLimiter限流,这篇文章介绍另外一种限流方式---Sentinel. Sentinel 是阿里中间件团队开源的,面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件,主要以流量为切入点,从流量控制.熔断降级.系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性.历次在双十一大促等核心场景的应用更是使其大放异彩.今天就来介绍介绍Alibaba sentinel. vsen

由于hystrix的停止更新,以及阿里Sentinel在历年双十一的贡献.项目中使用了Sentinel,今天我们来讲讲Sentinel的入门教程,本文使用1.6.3版本进行讲解 本文通过Sentinel_dashBoard进行讲解,当然不引入监控看板也能实现限流熔断降级功能,但是监控看板能够直观的看到请求的QPS,成功率等等,同时可以实时的进行降级限流策略的修改与新建. 1.sentinel_dashboard的引入 https://github.com/alibaba/Sentinel/rel

大家好,我是飘渺.SpringBoot老鸟系列的文章已经写了四篇,每篇的阅读反响都还不错,那今天继续给大家带来老鸟系列的第五篇,来聊聊在SpringBoot项目中如何对接口进行限流,有哪些常见的限流算法,如何优雅的进行限流(基于AOP). 首先就让我们来看看为什么需要对接口进行限流? 为什么要进行限流? 因为互联网系统通常都要面对大并发大流量的请求,在突发情况下(最常见的场景就是秒杀.抢购),瞬时大流量会直接将系统打垮,无法对外提供服务.那为了防止出现这种情况最常见的解决方案之一就是限流,当请求

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

api限流的场景 限流的需求出现在许多常见的场景中 秒杀活动,有人使用软件恶意刷单抢货,需要限流防止机器参与活动 某api被各式各样系统广泛调用,严重消耗网络.内存等资源,需要合理限流 淘宝获取ip所在城市接口.微信公众号识别微信用户等开发接口,免费提供给用户时需要限流,更具有实时性和准确性的接口需要付费. api限流实战 首先我们编写注解类AccessLimit,使用注解方式在方法上限流更优雅更方便!三个参数分别代表有效时间.最大访问次数.是否需要登录,可以理解为 seconds 内最多访问

在上一篇文章nginx限流配置中,我们介绍了如何使用nginx限流,这篇文章介绍另外一种限流方式---RateLimiter. v限流背景 在早期的计算机领域,限流技术(time limiting)被用作控制网络接口收发通信数据的速率. 可以用来优化性能,减少延迟和提高带宽等. 现在在互联网领域,也借鉴了这个概念, 用来为服务控制请求的速率, 如果双十一的限流, 12306的抢票等. 即使在细粒度的软件架构中,也有类似的概念. 系统使用下游资源时,需要考虑下游对资源受限.处理能力,在下游资源无法

为什么要限流 系统在设计的时候,我们会有一个系统的预估容量,长时间超过系统能承受的TPS/QPS阈值,系统有可能会被压垮,最终导致整个服务不可用.为了避免这种情况,我们就需要对接口请求进行限流. 所以,我们可以通过对并发访问请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求数量进行限速来保护系统或避免不必要的资源浪费,一旦达到限制速率则可以拒绝服务.排队或等待.    限流背景 系统有一个获取手机短信验证码的接口,因为是开放接口,所以为了避免用户不断的发送请求获取验证码,防止恶意刷接口的情况发生,于是用最简

在很多高并发请求的情况下,我们经常需要对系统进行限流,而且需要对应用集群进行全局的限流,那么我们如何类实现呢. 我们可以利用redis的缓存来进行实现,并且结合mysql数据库一起,先来看一个流程图. 这个就是一个典型的对http请求进行全局限流的流程图. 入口通过请求拦截器进行拦截(filter). 来看代码片段,这个代码片段就是一个标准的filter(我们这里基于springboot来定义filter) 我们需要做全局限流时,就需要用到redis了.在redis中,可以将限流配置定义为 re

Spring Cloud Gateway Spring Cloud Gateway 是 Spring Cloud 的一个全新项目,该项目是基于 Spring 5.0,Spring Boot 2.0 和 Project Reactor 等技术开发的网关,它旨在为微服务架构提供一种简单有效的统一的 API 路由管理方式. Spring Cloud Gateway 作为 Spring Cloud 生态系统中的网关,目标是替代 Netflix Zuul,其不仅提供统一的路由方式,并且基于 Filter

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

目录 Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 服务限流高级篇 1. 熔断降级 1.1 降级策略 2. 热点参数限流 2.1 项目依赖 2.2 热点参数规则 3. 系统自适应限流 3.1 背景 3.2 系统规则 3.3 原理 3.4 示例 4. 黑白名单控制 4.1 规则配置 4.2 示例 Spring Cloud Alibaba | Sentinel: 服务限流高级篇 Springboot: 2.1.6.RELEASE SpringCloud: Greenwich.SR

Sentinel 是阿里中间件团队开源的,面向分布式服务架构的轻量级高可用流量控制组件,主要以流量为切入点,从流量控制.熔断降级.系统负载保护等多个维度来帮助用户保护服务的稳定性. 大家可能会问:Sentinel 和之前常用的熔断降级库 Netflix Hystrix 有什么异同呢?Sentinel官网有一个对比的文章,这里摘抄一个总结的表格,具体的对比可以点此 链接 查看. 从对比的表格可以看到,Sentinel比Hystrix在功能性上还要强大一些,本文让我们一起来了解下Sentinel的源

前言 前阵子有网友询问,如何优化网站?这个问题真的很大,跟他简单的聊了一下,随便说了几点,觉得有必要整理一篇文章出来,正好前阵子在做爬虫博客,于是把大体思路分享出来,与大家互通有无,共同进步. 优化 版本一 系统开始是这样子的,一个 Tomcat 拖着一个 MySql 服务,跑在一个 2C 4G 的Linux服务器上,所有的请求都走 Tomcat,所有的查询都走 MySql,看起来像一句废话? 资源是有限的,那么如何有效的利用资源,提升服务性能?Tomcat 号称能抗住数十万并发访问,但是这事也

各位看官,先提个问题,如果让你设计一套秒杀系统,核心要点是啥???我认为有三点:缓存.限流和分离.想当年12306大面积崩溃,还有如今的微博整体宕机情况,感觉就是限流降级没做好,"用有限的资源响应过量请求"——这就是限流降级的核心.限流降级组件,当今开源界应该是Hystrix最为出名,这也得益于SpringCloud的流行,当然,挑战者总是有的,于是Sentinel横空出世,正因实际生产使用中似乎并不多见,所以才有必要拿来一用,不然就脱离了此系列文章的主旨了,就是要见些不一样的风景!