在高并发场景下,为了保护系统的稳定性和可用性,需要对请求进行限流。本文介绍几种生产环境中常见的限流算法,并结合Java代码实现。
某天小明突然发现自己的接口请求突然之间涨到了原来的10倍,接口几乎不能使用,产生了一系列连锁反应,导致了整个系统崩溃。这就好比,老电闸中都安装了保险丝,一旦使用大功率设备,保险丝就会熔断,保证各个电器不被强电流烧坏,系统也同样安装保险丝,防止非预期请求过大,引起系统瘫痪。
常见的算法有 漏桶(leaky bucket)、 令牌桶(TokenBucket)、 计数器,本章通过最简单的代码和最直白的文字描述三种的实现方式(基于本地而不是分布式)...
RateLimiter.create(5) 指定每秒匀速产生 5 个令牌,且令牌桶中最多5个令牌。
作者:温安适 来源:https://my.oschina.net/floor/blog/4965200
在微服务架构中实现可靠且强大的安全实现非常重要。微服务的体系结构向应用程序公开了多个入口点,并且通信可能需要多个网络跃点,因此未授权访问的风险很高。这需要比传统应用程序更多的计划。此外,由于REST服务的以下功能,使用REST端点的微服务中的安全性很难实现:
系统在设计之初就会有一个预估容量,长时间超过系统能承受的TPS/QPS阈值,系统可能会被压垮,最终导致整个服务不够用。为了避免这种情况,我们就需要对接口请求进行限流。 限流的目的是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,一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待。 常见的限流模式有控制并发和控制速率,一个是限制并发的数量,一个是限制并发访问的速率,另外还可以限制单位时间窗口内的请求数量。 控制并发数量 属于一种较常见的限流手段,在实际应用中可以通过信号量机制(如J
以秒杀业务为例,10个iphone,100万人抢购,100万人同时发起请求,最终能够抢到的人也就是前面几个人,后面的基本上都没有希望了,那么我们可以通过控制并发数来实现,比如并发数控制在10个,其他超过并发数的请求全部拒绝,提示:秒杀失败,请稍后重试。
限流 简言之就是当请求达到一定的并发数或速率,就对服务进行等待、排队、降级、拒绝服务等操作。
在微服务架构中,鉴权是确保服务安全的重要环节。由于微服务往往由多个独立的服务组成,这些服务之间的通信需要一种高效、安全的鉴权机制。Token鉴权作为一种常用的鉴权方式,为微服务架构提供了简洁而有效的解决方案。本文将详细介绍几种Token鉴权方案,并通过实战示例展示其应用。
本节介绍的分布式令牌桶限流通过Lua+Java结合完成,首先在Lua脚本中完成限流的计算,然后在Java代码中进行组织和调用。
Java中对于生产者消费者模型,或者小米手机营销(1分钟卖多少台手机)等都存在限流的思想在里面。
缓存:缓存是提高系统访问速度,缓解CPU处理压力的关键,同时可以提高系统的处理容量。
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。
首先,什么是JSON Web令牌,或JWT(发音为“jot”)?简而言之,JWT是用于令牌认证的安全且值得信赖的标准。JWT允许您使用签名对信息(称为声明)进行数字签名,并且可以在以后使用秘密签名密钥进行验证。
Spring Boot - 利用Resilience4j-RateLimiter进行流量控制和服务降级
web应用采用browser/server架构,http作为通信协议。http是无状态协议,浏览器的每一次请求,服务器会独立处理,不与之前或之后的请求产生关联,这个过程用下图说明,三次请求/响应对之间没有任何联系
限流是保护高并发系统的三把利器之一,另外两个是缓存和降级。限流在很多场景中用来限制并发和请求量,比如说秒杀抢购,保护自身系统和下游系统不被巨型流量冲垮等。
Java对JWT(JSON Web Tokens)的支持过去需要大量的工作:广泛的自定义,几小时的解析依赖关系,以及仅用于组装简单JWT的代码页。不再!
web应用通常采用browser/server架构,http作为通信协议。http是无状态协议,浏览器的每一次请求,服务器会独立处理,不与之前或之后的请求产生关联,这个过程用下图说明,三次请求/响应对之间没有任何联系。
随着互联网的普及和应用程序的发展,数据安全和隐私保护成为了至关重要的问题。在开发Java应用程序时,保护传输的数据免受未经授权的访问变得尤为重要。本文将介绍如何使用Spring MVC和一些加密技术来保护您的RestAPI,以确保数据在传输过程中是安全的。
第三方认证技术方案最主要是解决认证协议的通用标准问题,因为要实现跨系统认证,各系统之间要遵循一定的接口协议。
来源:blog.csdn.net/jewelry008/article/details/72771489
查看源码 我们发现 Thread 类所有的方法参数都是 Runnable 那我们怎么样可以使用callble呢?
如果你觉得文字太长,可以直接先看文末思维导图总结,小编已为你整理了作者的主要观点,供你回顾与快速阅读~
JWT简称JSON Web Token,也就是用过JSON形式作为Web应用中的令牌,用于在各方之间(比如前后端之间、A系统与B系统之间)安全地将信息作为JSON对象传输。在数据传输过程中还可以完成数据加密、签名等相关处理。多用于Java Web以及前后端分离的项目
正所谓天下武学殊途同归,不管是Nginx限流还是Redis限流,也不管招式耍的再花哨,到了最后都是应用几种特定的限流算法。
在构建微服务系统中,必不可少的技术就是网关了,从早期的Zuul,到现在的Spring Cloud Gateway,网关我们用的不可少。
单点登录(Single Sign On),简称为 SSO,是目前比较流行的企业业务整合的解决方案之一。SSO的定义是在多个应用系统中,用户只需要登录一次就可以访问所有相互信任的应用系统。
我们都知道在做运动之前先得来几组拉伸之类的动作,给身体做个热身,让我们的身体平滑过渡到后面的剧烈运动中。流量预热也是一样的道理,对限流组件来说,流量预热就类似于一种热身运动,它可以动态调整令牌发放速度,让流量变化更加平滑。
转自互联网金融小站(internet-sky) 已获作者授权,拒绝二次转载 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,本文即对相关内容进行重点介绍。 一、漏桶和令牌桶算法的概念 漏桶算法(Leaky Bucket):主要目的是控制数据注入到网络的速率,平滑网络上的突发流量。漏桶算法提供了
在通信领域中,限流技术(Time Limiting)被用来控制网络接口收发通信数据的速率,实现通信时的优化性能、较少延迟和提高带宽等。
打开:Manage-Jenkins选项,配置Global-Tool-Configuration选项:
当在推送过程中提示输入凭据时,输入您的用户名(通常是您的电子邮件)并使用您的个人访问令牌作为密码。
阿粉的一个小学妹最近刚从某个小互联网公司跳槽,然后最近面试的挺多的,一个不善言语的小姑娘,技术还是 OK 的,本来之前是做 UI 的,但是时间长了,感觉没太大意思,所以就开始学了后端,然后从原有公司慢慢的转为了后端开发人,也就是我们所说的 “程序猿”,最近面试给阿粉谈了谈她的面试经验。阿粉比较印象深刻的一句话就是,我给你画个图,你看一下,这是对面试官说的,事情是什么样子的呢?
Java 9的 Reactive Streams是对异步流式编程的一种实现。它基于异步发布和订阅模型,具有非阻塞“背压”数据处理的特点。
将源代码从Git平台部署至组件容器有很多种可以选择的方法,包括重新部署整个容器,通过卷即时重新部署,或者使用“git clone”的方法。但是,当这个过程自动化并转向持续部署时,许多开发人员可能会面临复杂性,因为他们需要知道如何将所有应用程序组件与所需的对接点正确组合。
本文主要分享 RateLimiter 的代码实现和 RateLimiter 在 Eureka 中的应用。
一、单系统登录机制 1、http无状态协议 web应用采用browser/server架构,http作为通信协议。http是无状态协议,浏览器的每一次请求,服务器会独立处理,不与之前或之后的请求产
·acceptCount:如果Tomcat的线程都忙于响应,新来的连接会进入队列排队,如果超出排队大小,则拒绝连接
xx软件最终是通过访问令牌请求到我的公众号里的文章。访问令牌是通过授权码换来的。你有想过为何要用授权码换令牌,而不直接颁发访问令牌呢?
1. 在微服务父工程中pom文件中引入,jwtToken依赖 <dependency> <groupId>io.jsonwebtoken</groupId> <artifactId>jjwt</artifactId> <version>0.9.0</version> </dependency> 2. 配置创建JwtToken的工具类 package priv.kuki.utils; import io.
RateLimiter基于令牌桶算法(Token Bucket Algorithm)实现。该算法通过以恒定的速度向桶中添加令牌,并且每当有请求来时,需要从桶中取出一个或多个令牌才能继续执行。如果桶中没有足够的令牌,请求将被限流,即延迟处理或拒绝服务。
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