作为流行的微服务框架,Spring Could实用但不完美,比如说它只针对Java语言,坚持REST协议做微服务间的通讯等. Spring Cloud虽然集成了众多组件,可以构建一个完整的微服务应用,但是其中的各个组件却并非完美无缺,很多组件在实际应用中都存在诸多不足和缺陷.因此,需要我们对其中的一些组件进行替换和修改,方能构建一个强大.灵活.健壮的微服务架构应用. 配置中心 Spring Cloud Config可以说是Spring Cloud家族中实现最Low的一个组件,直接采用了本地存储/

阅读目录: 介绍 基于IP全局限流 基于IP的端点限流 基于IP和客户端key的端点限流 IP和客户端key的白名单 IP和客户端key自定义限制频率 端点自定义限制频率 关于被拒请求的计数器 在web.config或app.config中定义限制策略 获取API的客户端key 存储限流的数据 运行期间更新限制频率 限流的请求日志 用ThrottlingFilter.EnableThrottlingAttribute特性配置限制频率 关于ThrottlingMiddleware限制频率 介绍 为

一.性能概述 WCF服务的性能取决于很多因素.出了CPU.RAM和网络性能等常见的因素外,实例上下文模式.并发模式.数据契约的设计或使用的绑定等与WCF有关的因素都起着重要的作用. 实例上下文模式用来控制服务对象的实例化行为有PerCall.PerSession和Singleton三种模式可供选择. 绑定决定了传输协议和编码格式.此外,通过绑定可以使用很多的WS*协议. 并发模式决定了是否允许多个线程同时访问同一个对象.并发模式是有[ServiceBehavior]特性来控制的,它的默认值为Co

这部分将介绍一些相对深入的知识点,包括通过并发限流来保证服务的可用性,通过可靠会话机制保证会话信息的可靠性,通过队列服务来解耦客户端和服务端,提高系统的可服务数量并可以起到削峰的作用,最后还会对之前的事务知识做一定补充. 对于WCF服务来说,其寄宿在一个资源有限的环境中,为了实现服务性能最大化,需要提高其吞吐量即服务的并发性.然而在不进行流量控制的情况下,并发量过多,会使整个服务由于资源耗尽而崩溃.因此为相对平衡的并发数和系统可用性,需要设计一个闸门(Throttling)控制并发的数量. 由于

WCF Throttling 限流的三道闸口 一.WCF Throttling  流量限制简介 我们期望WCF服务端能够处理尽可能多的并发请求,但是资源是有限的,服务不可能同时处理无限多的并发请求,如果WCF不控制进入消息处理系统的并发量,一旦超过临界值,整个服务端将会由于资源耗尽而崩溃,所以WCF提供了一个限流Throttling特性,让我们可以根据不同性能的服务器来配置最佳的并发流量限制,这三个值相当于WCF通道的三个闸口,每个值代表各自闸口的计数器,当各闸口监控的计数达到你所设置的阈值,后

ASP.NET MVC 实现 https://github.com/stefanprodan/MvcThrottle ASP.NET WEBAPI 实现 https://github.com/stefanprodan/WebApiThrottle Refer: Throttling ASP.NET Web API calls http://blog.maartenballiauw.be/post/2013/05/28/Throttling-ASPNET-Web-API-calls.aspx At

这里我们简单描述下如何通过Open vSwitch给虚拟机限流(出流量),同时测试限流效果.测试环境继续复用<整合Open vSwitch与DNSmasq为虚拟机提供DHCP功能>一文中描述的. 测试工具:假设两台虚拟机VM1.VM2都已经安装好 netperf 1.事先在VM1中启动 netserver: 2.由于VM2的虚拟网卡是tap1,这里先查看下当前tap1网卡的情况: ◄► sudo ovs-vsctl list interface tap1 _uuid : aa4b7e2b-44

一.前言 上一篇文章中粗浅的介绍使用Redis和基于令牌桶算法进行对服务接口API限流,本文介绍另一种算法---漏桶算法的应用.Nginx想必大家都有所了解是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器,优秀而强大的Nginx依然可以处理限制来自单个IP地址的请求处理频率.ngx_http_limit_conn_module模块可以限制请求数即通过定义的键值来限制请求处理的频率.该模块其采用漏桶算法,每秒固定处理请求数,推迟延迟请求. 二.ngx_http_limit_conn_module模块指令

一.场景描述 很多做服务接口的人或多或少的遇到这样的场景,由于业务应用系统的负载能力有限,为了防止非预期的请求对系统压力过大而拖垮业务应用系统. 也就是面对大流量时,如何进行流量控制? 服务接口的流量控制策略:分流.降级.限流等.本文讨论下限流策略,虽然降低了服务接口的访问频率和并发量,却换取服务接口和业务应用系统的高可用. 实际场景中常用的限流策略: Nginx前端限流 按照一定的规则如帐号.IP.系统调用逻辑等在Nginx层面做限流 业务应用系统限流 1.客户端限流 2.服务端限流 数据库限

并发 Single重入模式.对于每一个服务实例,同一时刻只能处理一个请求,其他对该实例的请求被排队. PerCall,每一线程会分配一个新的服务实例上.不会有并发性问题.不影响吞吐量. PerSession,保护服务实例不会受到多线程客户端的影响.多客户端可以并发访问,无并发性问题.减少单一客户端吞吐量. Singleton, 实例不受任何并发访问影响.多线程和多客户端都无法并发访问.吞吐量最小. Retrant重入模式. 客户端可以对同一服务实例,可以进行第2次或者多次的请求进入. 单线程,用

因为ORM的原因,对Attribute编程有一种情节..所以这节的出现,完全是因为在WCF对自定义Attribute的一种应用. WCF 项目应用连载[7] - 绑定.服务.行为 大数据传输与限流 - 上 前面一节已经讲得差不多够了. 对WCF的限流,这节,提供一个类.ServiceThrottlingAttribute 让你以硬编码方式使用WCF服务限流 [ServiceThrottling(50,200,100)] [ServiceContract(CallbackContract = ty

使用Reactive Extensions(Rx),对短时间内多次发生的事件限流 牛刀小试:使用Reactive Extensions(Rx),对短时间内多次发生的事件限流 我之前有一篇文章介绍到了Reactive Extension这个组件,请参考下面的文章,其中有一些基本的概念和相关的链接 牛刀小试:使用Reactive Extensions(Rx),一行代码实现多线程任务执行规定时间后自动停止 Rx 目前还没有直接整合到.NET Framework 中,仍然是作为单独的组件存在.至于以后会

原文链接:http://colobu.com/2015/10/26/nginx-limit-modules/?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 电商平台营销时候,经常会碰到的大流量问题,除了做流量分流处理,可能还要做用户黑白名单.信誉分析,进而根据用户ip信誉权重做相应的流量拦截.限制流量.Nginx自身有的请求限制模块ngx_http_limit_req_module.流量限制模块ngx_stream_limit_conn_module基于令牌桶算法

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概要 在大数据量高并发访问时,经常会出现服务或接口面对暴涨的请求而不可用的情况,甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃.此时你需要使用的技术手段之一就是限流,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.在限流时,常见的两种算法是漏桶和令牌桶算法算法. 限流算法 令牌桶(Token Bucket).漏桶(leaky bucket)和计数器算法是最常用的三种限流的算法. 1. 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

前言 每逢大促必压测,每逢大促必限流,这估计是电商人的常态.每次大促期间,业务流量是平时的几倍十几倍,大促期间大部分业务都会集中在购物车结算,必须限流,才能保证系统不宕机. 限流算法 限流算法一般有三种:令牌桶,漏桶,计数器.本文介绍最粗暴的计数器算法,其他算法请自行google.百度,讲的应该比我好.(能解决问题的算法都是好算法) lua 限流 业务结构 在大促期间由于流量过高,现有服务器无法承受那么大的流量,租用云服务是很好的选择. 业务架构图可以看出 ,我们的服务器有自有服务器,首都在线云

最近群里聊起秒杀和限流,我自己没有做过类似应用,但是工作中遇到过更大的数据和并发. 于是提出了一个简单的模型: var count = rds.inc(key); if(count > 1000) throw "已抢光!" 借助Redis单线程模型,它的inc是安全的,确保每次加一,然后返回加一后的结果.如果原来是234,加一了就是235,返回的一定是235,在此中间,不会有别的请求来打断从而导致返回236或者其它. 其实我们可以理解为inc的业务就是占坑排队,每人占一个坑,拿到

Nginx 限流 电商平台营销时候,经常会碰到的大流量问题,除了做流量分流处理,可能还要做用户黑白名单.信誉分析,进而根据用户ip信誉权重做相应的流量拦截.限制流量.Nginx自身有的请求限制模块ngx_http_limit_req_module.流量限制模块ngx_stream_limit_conn_module基于令牌桶算法,可以方便的控制令牌速率,自定义调节限流,实现基本的限流控制. 对于提供下载的网站,肯定是要进行流量控制的,例如软件下载站.视频服务等.它也可以减少一些爬虫程序或者DDO

高并发系统下, 有三把利器 缓存 降级 限流. 缓存: 将常用数据缓存起来, 减少数据库或者磁盘IO 降级: 保护核心系统, 降低非核心业务请求响应 限流: 在某一个时间窗口内对请求进行限速, 保护系统 本文主要介绍限流, 常见限流算法中又分为计数器算法, 漏桶算法, 令牌桶算法. 计数器算法 比较简单, 直接用一个map + counter即可实现. 请求来了, 以IP为key, 查询下之前响应次数, 如果调用次数超出MAX_COUT, 返回失败, 属于简单粗暴型选手. 漏桶算法 请求全部进入

在互联网应用中,流量洪峰是常有的事情.在应对流量洪峰时,通用的处理模式一般有排队.限流,这样可以非常直接有效的保护系统,防止系统被打爆.另外,通过限流技术手段,可以让整个系统的运行更加平稳.今天要与大家分享一下限流算法和C#版本的组件. 一.令牌桶算法: 令牌桶算法的基本过程如下: 假如用户配置的平均发送速率为r,则每隔1/r秒速率将一个令牌被加入到桶中: 假设桶最多可以存发b个令牌.当桶中的令牌达到上限后,丢弃令牌. 当一个有请求到达时,首先去令牌桶获取令牌,能够取到,则处理这个请求 如果桶中

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 @