限流器是提升服务稳定性的非常重要的组件,可以用来限制请求速率,保护服务,以免服务过载。限流器的实现方法有很多种,常见的限流算法有固定窗口、滑动窗口、漏桶、令牌桶,我在前面的文章 「常用限流算法的应用场景和实现原理」 中给大家讲解了这几种限流方法自身的特点和应用场景,其中令牌桶在限流的同时还可以应对一定的突发流量,与互联网应用容易因为热点事件出现突发流量高峰的特点更契合。
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。
在我们进行系统开发设计中,要考虑服务器流量异常,负载过大等问题。对于大流量恶意的攻击访问,会带来带宽的浪费,服务器压力,影响业务,往往考虑对同一个ip的连接数,并发数进行限制。
随着业务的增长,Grab的基础设施已经从一个单一的服务变成了几十个微服务。这个数字很快就会以数百的形式出现。随着我们的工程团队并行发展,拥有一个微服务框架可以提供更高的灵活性、生产力、安全性和系统可靠性。团队与客户定义服务水平协议(SLA),即服务的API接口及其相关性能指标的规范。只要保持sla,各个团队就可以专注于他们的服务,而不必担心破坏其他服务。
API 限速的主要目的是控制对 API 的访问频率和数据使用量,以保护 API 和后端服务的稳定性和可靠性。当接收到大量请求时,可能导致服务器过载或响应时间变慢,限制 API 的访问速率可以避免这种情况的发生。此外,API 限速还可以保护 API 免受恶意攻击,如 DDoS 攻击和暴力攻击。另一个原因是,API 提供者可能想要限制 API 的数据使用量,以确保他们的 API 不被滥用或过度使用。可以通过限制每个用户可以请求的数据量,达到该目的,以便 API 提供者可以控制服务的成本和资源使用率。综上所述,API 限速是一种有效的措施,可以确保 API 的稳定性和可靠性,防止 API 被恶意攻击和滥用。Nginx 是当前非常受欢迎的 Web 服务器和反向代理服务器。在高并发、高负载的 Web 场景中,Nginx 的高性能、稳定性和可扩展性优势得到了广泛认可,因此 Nginx 在这些场景下往往是最佳选择。Nginx 也支持 HTTP、HTTPS、SMTP、POP3 等多种协议,以及负载均衡、缓存、反向代理、安全控制等多种功能,使得它可以适用于各种不同的 Web 代理场景。
前几天公司的统计出现了问题:大致是我们自己统计模块的数据和第三方的数据出现了比较大的偏差——公司的统计量级异常的大。我们怀疑有人直接拿上报接口去刷量,如果服务器性能撑的过去的话数据不准了还好,但万一刷量过大,击垮了服务器,这就是典型的ddos啊。于是我们把这个问题排上了日程。
默认情况下你的服务器有多少网络带宽(上行),Nginx就能消耗掉多少,来者不拒。
前面我们详细分析了 client-go 中的延迟队列的实现,接下来就是限速队列的实现,限速队列在我们日常应用中非常广泛,其原理也比较简单,利用延迟队列的特性,延迟某个元素的插入时间来达到限速的目的。
前提 业务背景 就拿前些天的双十一的 “抢券活动” 来说,一般是设置整点开始抢的,你想想,淘宝的用户群体非常大,可以达到亿级别,而服务接口每秒能处理的量是有限的,那么这个时候问题就会出现,我们如何通过程序来控制用户抢券呢,于是就必须加上这个限流功能了。 生产环境 1、服务接口所能提供的服务上限(limit)假如是 500次/s 2、用户请求接口的次数未知,QPS可能达到 800次/s,1000次/s,或者更高 3、当服务接口的访问频率超过 500次/s,超过的量将拒绝服务,多出的信息将会丢失 4、线上环境是
本文讲述基于 Redis 的限流系统的设计,主要会谈及限流系统中限流策略这个功能的设计;在实现方面,算法使用的是令牌桶算法来,访问 Redis 使用 lua 脚本。
root和alias都可以在配置静态服务时发挥重要的作用,二者可以达到相同的功能,但是也有很大的不同,每个都有其适应的场景。
尽管分布式熔断器在大多数情况下控制分布式系统中的吞吐量非常有效,但有时它的效果并不是很好,这时候便需要全局限速。最常见的情况是当大量主机转发到少量主机并且平均请求延迟很短时(例如,发送给数据库服务器的连接/请求)。若目标主机成为备机,则下游主机将压垮上游集群。在这种情况下,很难对每个下游主机配置足够严格的熔断器,使得系统可以平稳运行,同时,当系统开始出现故障时,仍然可以防止级联故障。对于这种情况,全局限速是一个很好的解决方案。
在高负载的网络环境下,为了保持服务的稳定性,限速 (download rate) 是一种必要的操控拜访量的手法。Nginx 是一款高性能的 Web 服务器和反向代理服务器,可以运用 limit_rate_after 和 limit_rate 两个首要指令来完结流量操控和限速。
漏桶算法比较好理解,假设我们现在有一个水桶,我们向这个水桶里添水,虽然我们我们无法预计一次会添多少水,也无法预计水流入的速度,但是可以固定出水的速度,不论添水的速率有多大,都按照固定的速率流出,如果桶满了,溢出的上方水直接抛弃。我们把水当作HTTP请求,每次都把请求放到一个桶中,然后以固定的速率处理请求,说了这么多,不如看一个图加深理解(图片来自于网络,手残党不会画,多多包涵):
Nginx的limit_req模块用于限制客户端对服务器的请求速率,以防止服务器过载或恶意攻击。这个模块允许你设置每个客户端可以发送的请求数的上限。
在分布式系统中,随着业务量的增长,如何保护核心资源、防止系统过载、保证系统的稳定性成为了一个重要的问题。限流算法作为一种有效的流量控制手段,被广泛应用于各类系统中。本文将详细介绍四种常见的限流算法、两种常用的限流器工具,从原理、源码的角度进行分析。
go-rate是速率限制器库,基于 Token Bucket(令牌桶)算法实现。 go-rate被用在LangTrend的生产中 用于遵守GitHub API速率限制。
限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务(定向到错误页)、排队等待(秒杀)、降级(返回兜底数据或默认数据)。 高并发系统常见的限流有:限制总并发数(数据库连接池)、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(nginx的limit_req模块,用来限制每秒的平均速率)。 另外还可以根据网络连接数、网络流量、CPU或内存负载等来限流。
我们会通过一些简单的示例展示Nginx限速限流模块是如何工作的,然后结合代码讲解其背后的算法和原理。
Nginx限速模块分为哪几种?按请求速率限速的burst和nodelay参数是什么意思?漏桶算法和令牌桶算法究竟有什么不同?本文将带你一探究竟。
一般来说Web应用程序的开发者不太关心网络限速的问题。所以通常写的程序逻辑基本认为用户提交上来的数据速率越快越好;用户下载文件时,下载越快越好。但现实情况是服务器的带宽不是无限的,通常我们并不希望某一个用户的极速下载导致其它用户感觉此Web应用程序不可用。这样就带来了网络速率的需求。我在实际工作中大概总结出好几种限速办法,在这里记录以备忘。 ngx_http_core_module限制下载速率 最简单是直接使用ngx_http_core_module中的limit_rate、limit_rate_after
在高并发业务场景下,保护系统时,常用的"三板斧"有:"熔断、降级和限流"。今天和大家谈谈常用的限流算法的几种实现方式,这里所说的限流并非是网关层面的限流,而是业务代码中的逻辑限流。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Nginx主要有两种限速方式:按连接数限速(ngx_http_limit_conn_module)、按请求速率限速(ngx_http_limit_req_module)。超出限制的请求会直接拒绝,可防御简单的cc攻击
限流是一个后台服务的重要组成部分,尤其是在应对大量并发请求时,将流量限制到系统能够承受的范围内,才能保证系统安全高效运行。 本文从nginx配置入手,先列举限流的几种场景和nginx限流配置的用法,结合实验验证,再详细分析nginx中的漏桶算法原理。
在网络爬虫的过程中,我们都会遇到各种各样的反爬虫,封禁IP和账号,设置验证码,前端加密,浏览器指纹,甚至输出假数据来等等都是可能出现的反爬手段,这些我们今天一个也不会谈及,而是谈谈一种叫访问速率限制的手段。
在Kubernetes集群中,可以使用Ingress控制器实现对应用程序的HTTP/HTTPS路由。除了路由外,Ingress控制器还可以实现流量控制,例如限制访问速率。
现实世界中的用户是残暴的,并且没耐心,充满着各种不确定性。在高并发系统中,可能会出现服务器被虚假请求轰炸的情况,因此您可能希望控制这种情况。
现在说到高可用系统,都会说到高可用的保护手段:缓存、降级和限流,本博文就主要说说限流。限流是流量限速(Rate Limit)的简称,是指只允许指定的事件进入系统,超过的部分将被拒绝服务、排队或等待、降级等处理。
—1— 文章目录 一、接口幂等性 1、Update操作的幂等性 1)根据唯一业务号去更新数据 2、使用Token机制,保证update、insert操作的幂等性 1)没有唯一业务号的update与insert操作 二、分布式限流 1、分布式限流的几种维度 1)QPS和连接数控制 2)传输速率 3)黑白名单 4)分布式环境 2、限流方案常用算法讲解
--without-http_limit_conn_module disable ngx_http_limit_conn_module
限制并发连接数的模块为:http_limit_conn_module,地址:http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_limit_conn_module.html
Nginx是一款常用的网站管理程序,在Windows系统服务器和Linux系统服务器中都可以安装。在Nginx使用过程中,为了避免一些网站占用过多资源,出现分配不均的现象,就需要限制访问频率、下载速率和并发连接数。下面是具体教程:
Nginx可以限制 每个键值(例如,每个IP地址)的连接数 每个键值的请求率(在一秒钟或一分钟内允许处理的请求数) 连接的下载速度 请注意,可以在NAT设备后面共享IP地址,因此应谨慎使用IP地址限制 限制并发 http { .......... #省略部分内容 limit_conn_zone $binary_remote_addr$uri zone=xzbf:10m; limit_conn_status 503; server { listen 80; location / {
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我们程序也是同样的道理,我们得根据服务器的配置,你程序的性能综合评定,你每秒钟能处理多少请求。
ngx_http_limit_req_module 用来限制单位时间内的请求数,即速率限制,采用的漏桶算法 “leaky bucket” ngx_http_limit_conn_module 用来限制同一时间连接数,即并发限制 limit_rate和limit_rate_after 下载速度设置
nginx可以通过ngx_http_limit_conn_module和ngx_http_limit_req_module配置来限制ip在同一时间段的访问次数.
从作用上来说,漏桶和令牌桶算法最明显的区别就是是否允许突发流量(burst)的处理,漏桶算法能够强行限制数据的实时传输(处理)速率,对突发流量不做额外处理;而令牌桶算法能够在限制数据的平均传输速率的同时允许某种程度的突发传输。
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。
Nginx通过limit_conn_zone和limit_req_zone对同一个IP地址进行限速限流,可防止DDOS/CC和flood攻击,这类文章网上比较多,但是limit_req_zone中burst漏桶原理说得清楚的却很少。
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令牌以固定的速率产生并放入令牌桶中,当令牌桶放满后,多余的令牌会被抛弃;请求会消耗等比例的令牌。当令牌不够用的时候,请求过来后没有拿到令牌,这个请求就会被拒绝服务;
桶具有一定的容量,即最多能容纳多少个请求排队,当桶满的时候,再进来的请求就直接过滤掉,不再被处理。
当我们谈论Web应用或者服务,一个重要的话题就不能避免:「限流」。这是一种保护系统和维持服务稳定性的重要手段。
对于一个请求来说,请求行、请求头、请求体共同构成了它的整体。不过如果仅仅是 GET 请求的话,其实一般会忽略掉请求体。但是,现在大部分的伪 RESTful 开发风格,基本上已经变成了全部都是 POST 的天下了。特别是小型公司,不管前后端分离还是小程序、APP,一套 POST 走天下。
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