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.

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

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

标题 随风倒十分 反对法

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

之前我们了解了 Sentinel 集成 SpringBoot实现限流,也探讨了Sentinel的限流基本原理,那么接下去我们来学习一下Sentinel整合Dubbo及 Nacos 实现动态数据源的限流以及分布式限流. 先来看一下我的工程目录: 单服务的限流: Provider : 首先从 api 模块开始: 其中只是定义了一个接口: public interface SentinelService { String sayHello(String txt); } 接下去来编写服务端的代码. 1.

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

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

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

纯洁的微笑的Spring Cloud系列博客终于学完了,也对Spring Cloud有了初步的了解. 修改请求路径的过滤器 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. - id: StripPrefix uri: http://www.cnblogs.com predicates: - Path=/name/** filters: - StripPrefix=2 StripPrefix是当请求路径匹配到/name/**会将包含name

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

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

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

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