我们在做跨境电商/外贸的时候,总是难免会遇到沟通交流的翻译问题,因为翻译人才人工成本高、小语种翻译招人困难等各种原因,许多跨境电商商家客服总是难以很好地解决与外国客户沟通的问题,客服销售总是依赖于复制粘贴翻译这种繁琐又效率低下的方式对客户提供服务。
今天来说说限流的相关内容,包括常见的限流算法、单机限流场景、分布式限流场景以及一些常见限流组件。
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。缓存、降级和限流是保护微服务系统运行稳定性的三大利器。
在日益增长的网络应用中,请求过多的情况是导致服务器崩溃或应用程序宕机的主要原因之一。流量控制技术是这种情况下的一种重要手段,其中限流算法是最常用的一种技术。限流算法不仅可以有效控制网络流量,还可以保障应用程序的可用性和稳定性。在本篇文章中,我们将探讨限流算法的相关概念、为什么我们需要限流以及可以选择哪些限流算法来帮助我们处理高并发的流量。
在众多HTTP CODE 里,作为一名程序员我们都喜欢200,但从不喜欢以5xx打头的HTTP返回码,比如502,注意不是520。发生大量502报警,你会不会紧张,比如下面这张图。平时为0,很短时间内达到3w+。
前面我们了解了什么是分布式限流,这一节我们就来细数一下分布式限流都有哪些常见方案。
上面两个维度结合起来看,限流就是在某个时间窗口对资源访问做限制,比如设定每秒最多100个访问请求。但在真正的场景里,我们不止设置一种限流规则,而是会设置多个限流规则共同作用,主要的几种限流规则如下:
有一定开发经验的研发人员都知道,缓存是高并发场景解决方案中的大杀器,应用中引入了缓存可以将大部分查询流量引入到缓存上,从而降低DB的qps来保护有限的底层存储资源。
随着微服务的流行,服务之间的依赖性和调用关系变得越来越复杂,服务的稳定性变得尤为重要。业务场景中经常会涉及到瞬时流量冲击,可能会导致请求响应超时,甚至服务器被压垮、宕机不可用。出于对系统本身和上下游服务的保护,我们通常会对请求进行限流处理,快速拒绝超出配置上限的请求,保证系统或上下游服务系统的稳定。合理策略能有效应对流量冲击,确保系统可用性和性能。本文详细介绍了几种限流算法,比较各个算法的优缺点,给出了限流算法选型的一些建议,同时对业务上常用的分布式限流也提出一些解决方案。
秒杀系统的设计是高级职位面试中非常高频的一道题目,它可以较好地考察候选人的知识体系情况。对于我们来说,学习秒杀系统的设计,能够让我们学以致用,设计系统的时候考虑得更加全面。今天就让树哥带你一起来看看怎么设计一个秒杀系统!
在现在的互联网系统中有很多业务场景,比如商品秒杀、下单、数据查询详情,其最大特点就是高并发,但是我们的系统通常不能承受这么大的流量,继而产生了很多的应对措施:消息队列、多级缓存、异地多活。但是无论如何优化,由于硬件的物理特性决定了我们系统性能的上限,如果强行接收所有请求,往往造成服务雪崩,导致服务的不可用,这个时候服务限流就成为我们必不可少的一个手段了。
一个大型的互联网公司或者平台,总是涉及到许许多多的微服务器管理,就拿一个公司网站来说,会员商品以及订单系统都是网站应用的一部分。应用访问和浏览器访问都需要访问后台的服务,在这一连串不同接入口的访问当中,就会产生一些需要重复操作的问题,因此api网关框架就产生了。
相信很多在中小型企业或者TO B企业的小伙伴们都未曾接触过限流。举个例子,小伙伴们就会发现,原来软件限流就在身边。相信很多小伙伴们都有12306买票回家的体验吧。如下图大家应该非常熟悉。
1)旅游景点;很多人去过故宫,每逢节假日都会迎来人流高峰,为了维护秩序和安全,每天限定售票数量
这三把"利器"各有其特点,通常会结合使用,以达到最佳的效果。例如,可以通过缓存来减少数据库的访问,通过降级来应对系统故障,通过限流来防止系统过载。在设计高并发系统时,需要根据系统的具体需求和特点,合理地使用这些技术。接下来本文会主要介绍一些业界常用的限流方法。
昨天跟高中同学聊天,大厂需要高并发经验进不去,只能进小作坊,小作坊里又不需要处理高并发,如此死循环。高并发的经验,在面试场景里永远不会过时,有着举足轻重的作用,秒杀场景流量削峰就是高并发之一。
上一篇《限流--单机限流》讲述了单机限流的原理和技术实现,那么在现在分布式架构盛行的互联网时代,对于资源紧俏或者出于安全防范的目的,对一些核心的接口会做限流,或者对于一些黑灰产业在应用入口处做拦截或者限流。先举两个例子让大家更有体感:
在讨论可用性和弹性时,我们通常是从基础设施和服务的角度来探讨的。我们很少考虑是否可以在客户端采用某种方法来提高后端服务的“实际感知可用性”(即在客户端测量到的服务的可用性)。这主要是因为我们在大部分情况下都无法控制客户端与服务的交互方式。但实际上我们有办法对客户端和服务之间的交互进行控制,从而提高客户端对服务的“实际感知可用性”。
限流,也叫速率限制(Rate Limiting),是一种限制请求速率的技术。通常用于保护服务自身,或在下游服务已知无法保护自身的情况下,保护下游服务
微服务架构下,会引入很多服务问题,所以少不了需要做服务治理,包括:服务注册与发现、服务配置、服务限流、服务熔断、服务降级、负载均衡、链路追踪等。
缓存比较好理解,在大型高并发系统中,如果没有缓存数据库将分分钟被爆,系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量,也是保护数据库、保护系统的有效方式。大型网站一般主要是“读”,缓存的使用很容易被想到。在大型“写”系统中,缓存也常常扮演者非常重要的角色。比如累积一些数据批量写入,内存里面的缓存队列(生产消费),以及HBase写数据的机制等等也都是通过缓存提升系统的吞吐量或者实现系统的保护措施。甚至消息中间件,你也可以认为是一种分布式的数据缓存。
如我们常见的双十一,京东618这些整点秒杀的业务,12306这些都会出现某段时间面临着大量的流量流入的情况。
一般的业务服务系统大体上就是通过网络远程对DB进行读写。如果流量突然飙大,总有一个资源会遇到瓶颈。按照经验大概出问题地方是DB磁盘io、CPU、带宽、连接数、内存其中的一个或几个。不同的业务,不同的系统设计,出问题的地方会有所不同。如果流量增大数倍,势必某个资源会在瞬间被榨干,然后所有的服务都会“开小差”,引起用户的抱怨。而解决问题的关键,是在问题发生时,尽量减少出问题的资源被访问。 对于这个问题,我这里给出两个回答,一个是应付面试的,一个面向实际的。大家各取所需。 面试中怎么回答 面试官其实就想听到几个术
在当今流量徒增的互联网时代,很多业务场景都会涉及到高并发。这个时候接口进行限流是非常有必要的,而限流是Nginx最有用的特性之一,而且也是最容易被错误配置的特性之一。本篇文章主要讲讲Nginx如何对接口进行限流。
应用微服务化场景下,随着服务个数的增加,服务之间的相互调用变得更加复杂,服务治理需求愈加突出,其中服务流量控制是服务治理中的重要一环。
想到漏桶,我们的流量就是从漏桶的下面那个口里面出去,而且出去的请求的速率是固定的,口就那么大已经固定。
计数器算法是在一定的时间间隔里,记录请求次数,当请求次数超过该时间限制时,就把计数器清零,然后重新计算。当请求次数超过间隔内的最大次数时,拒绝访问。
如果把深圳交通当做一个应用系统,从软件研发的角度来看,洪水就是意外攻击,深圳水库泄洪事件其实就是维持系统稳定进行批量数据删除。
四层负载均衡:首先DNS解析到LVS/F5,然后LVS/F5转发给Nginx,再由Nginx转发给后端Real Server
在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。本文结合作者的一些经验介绍限流的相关概念、算法和常规的实现方式。
导读:本文主要介绍了人人视频在微服务化和云原生领域的一些自己的探索,我们的内部技术栈也在朝着这些主流的方向发展演进,不至于在这波潮流中落后,当然任何技术的使用最后都是为业务服务的,所以我们在关注使用最新技术的过程中也会考虑自身现有系统的现状以及技术储备的情况。实践微服务和云原生的方式有多种,这里介绍的只是一种方式,希望可以给大家一个参考。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀,与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯云游戏后台开发工程师孙锦。 限流在确保现代分布式系统的稳定运行中,发挥了至关重要的作用。本文试图对这项技术做一个梳理,以便更好地了解并应用它。 什么是限流? 限流,也叫速率限制(Rate Limiting),是一种限制请求速率的技术。通常用于保护服务自身,或在下游服务已知无法保护自身
作者:邴越,某电商平台架构师,曾任阿里巴巴中台资深开发工程师,云栖社区专家,关注分布式系统和高可用架构。
最后总结归纳一套设计思想,也是万能模板,这样面试官问任何高并发系统,只需从这几个方向去考虑就可以了。
抛开互联网圈子,这几年和公众相关的app最出名的应该算是12306,从一用就崩到顺滑的支持每次节假日出行订票洪峰,逆袭的非常成功。当前它的成功也离不开四方支援,据我了解,起码前端的交互优化应该有蚂蚁同学的影子。
限流是限制系统的输入和输出流量,以达到保护系统的目的,而限流的实现主要是依靠限流算法,限流算法主要有4种:
在分布式系统中,如果某个服务节点发生故障或者网络发生异常,都有可能导致调用方被阻塞等待,如果超时时间设置很长,调用方资源很可能被耗尽。这又导致了调用方的上游系统发生资源耗尽的情况,最终导致系统雪崩。
做业务的同学都知道,在现实情况中,往往会出现流量暴增的情况。这些流量可能来自于黑客的爬虫,也可能来自于节日大促,或者其他一些渠道。当然业界都有对策,比如反爬、熔断、降级、限流等等不一而足。
在Web开发中,总有一些接口需要暴露在用户认证前访问,短信发送接口特别是短信验证码注册接口便是其中典型的一类,这类接口具有如下特点:
在一个高并发系统中对流量的把控是非常重要的,当巨大的流量直接请求到我们的服务器上没多久就可能造成接口不可用,不处理的话甚至会造成整个应用不可用。
除了客户端和服务器端的实现,还有另一种方式。我们不是在 API 服务器上设置速率限制器,而是创建一个速率限制器中间件,对你的 API 的请求进行限流。
目前限流的解决方案有很多,从分布式角度来看,限流可分为分布式限流(比如基于Sentinel或者 Redis的集群限流)和单机限流。
鱼皮最新原创项目教程,欢迎学习 大家好,我是鱼皮。 今天给大家分享一道场景设计题目:如何设计一个高并发系统。并给大家整理了高并发系统设计的 15 个锦囊,相信大家看完会有帮助的。 如何理解高并发系统 所谓设计高并发系统,就是设计一个系统,保证它整体可用的同时,能够处理很高的并发用户请求,能够承受很大的流量冲击。 我们要设计高并发的系统,那就需要处理好一些常见的系统瓶颈问题,如内存不足、磁盘空间不足,连接数不够,网络宽带不够等等,以应对突发的流量洪峰。 1. 分而治之,横向扩展 如果你只部署一个应用,只
随着互联网的发展,各项软件的客户量日益增多,当客户量达到一定峰值时,当数以万计的流量来临时,程序的顺利运行以及即时响应则显得尤为重要,就像双11那天的淘宝一样。那么,如何设计架构才能够抗住这千万级的流量。
一个位于客户端和原始服务器(origin server)之间的服务器,为了从原始服务器取得内容,客户端向代理发送一个请求并指定目标(原始服务器),然后代理向原始服务器转交请求并将获得的内容返回给客户端。
临近双十一,从 2009 年第一届双十一开始,成交量只有 5000 万,到去年 2019 年,成交量达到了 2684 亿。今年迎来了第十二届双十一,想想都挺激动。
今天想和大家聊聊削峰填谷,最近 B 站发生的机房断电事件,和A站的服务雪崩,让我们对高可用关注了起来,之前梳理了高可用三剑客 限流,熔断和降级,今天想继续聊聊削峰填谷,也为后面的高性能篇 做一下铺垫, 想回顾一下之前相关内容的童鞋,可以查看一下,下面文章,欢迎点赞,收藏,关注三连,感谢!
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