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： 案例一:数据资源紧缺 对于互联网应用，数据库很多时候会变成稀缺资源，很多小公司架构模式是在应用层实现分布式架构，但是数据库层可能是单点或者简单的主从结构： ?...上边两个案例描述了分布式应用中需要限流的一些点，还有不同场景下限流的时机。对于案例一，目前可是基于redis实现接口限流，对于案例二，可以使用lua+redis实现在代理层限流。...总结 通过上述一系列描述，想必对分布式限流有了比较深刻的认识，使用Redis+lua脚本编码实现限流，首先实现了限流逻辑中对redis查询和更新操作的原子性，然后从效果层面看，也实现了对访问频率的限制...其实接口粒度的限流有很多时候并不能解决所有问题，首先既然能够走到接口限流，那么请求必然已经进入了服务器，就算在接口层面被拦截，但也势必占用一定的系统资源，对于限流有句话讲的特别好“限流越早越好”，也就是说能够在服务器外层拦截或者限制掉最好
经典限流算法 在介绍分布式限流之前，先介绍经典限流算法。...，显示加分布式锁的开销又是非常的巨大。...最终选择放弃阻塞式限流，而在分布式场景下，仅仅使用redis+lua脚本的方式来达到分布式-否决式限流的效果。...限制：单体应用下有效，分布式场景失效，显示加锁，开销大。...(); try{ count++; }finally { lock.unlock(); } } 分布式阻塞锁的实现，我的博客里曾经实现过，但生产中更多人自然是使用开源的分布式锁实现
对于现在普遍的分布式应用，简单开发了一个分布式限流的方案。...在 Order 应用提供的接口中采取了限流。...既然要达到分布式全局限流的效果，那自然需要一个第三方组件来记录请求的次数。 其中 Redis 就非常适合这样的场景。...比如第一步，如何构建一个限流对象。...@ControllerLimit 该注解可以作用于 @RequestMapping 修饰的接口中，并会在限流后提供限流响应。
限流，目的是通过对请求进行限速来保护系统，如果达到限速值就可以采取一定的手段，例如拒绝服务、排队、等待。 所以，限流是保证系统高可用的重要手段。...二、分布式限流 在单机系统中，限流逻辑直接放在服务接口中即可，Guava RateLimiter 可以方便的实现。 ?...但在分布式系统中，一个服务可能启动多个实例，需要对服务整体进行限流，就不能放在每个实例中进行限流判断了，需要统一管理，例如放到API网关中： ?...分布式限流最关键的是要将限流服务做成原子化，常见的方案是 Redis+Lua 和 Nginx+Lua。 三、Redis + Lua 实现方式 ?...Lua 代码： -- 获取调用脚本时传入的第一个key值（用作限流的 key） local key = KEYS[1] -- 获取调用脚本时传入的第一个参数值（限流大小） local limit = tonumber
前言 本文接着上文应用限流进行讨论。 之前谈到的限流方案只能针对于单个 JVM 有效，也就是单机应用。而对于现在普遍的分布式应用也得有一个分布式限流的方案。...在 Order 应用提供的接口中采取了限流。...既然要达到分布式全局限流的效果，那自然需要一个第三方组件来记录请求的次数。 其中 Redis 就非常适合这样的场景。...因此顺便将分布式锁的构建器方式也一并更新了： https://github.com/crossoverJie/distributed-redis-tool#features 更多内容可以参考 Effective...@ControllerLimit 该注解可以作用于 @RequestMapping 修饰的接口中，并会在限流后提供限流响应。
一、本地限流1 令牌桶 以固定的速率向桶中加入令牌，达到上限为止。拿到令牌的请求继续往下执行，没拿到令牌的请求则根据具体的拒绝策略来处理。...如果配置多种限流策略，则可以使用责任链设计模式，将每种限流策略作为一个节点，请求只有顺利通过每个节点的规则才能够继续往下执行业务逻辑。...二、分布式限流 分布式限流可以达到一个全局的限流控制，一般是增加一个中间组件，这个组件是全局且中心化的，以此达到全局限流，比如：nginx就可以。...比如，每个服务每次申请50个令牌，然后本地限流，令牌使用完再向中心组件申请。三、小结令牌桶能够支持突然流量，而漏桶比较平稳，相对来说令牌桶更适合真实场景。
以下只是一家之言： 分布式限流和单机限流在本质上没有太多区别，只不过依赖的数据结构和数据要放在类似 redis 这种支持分布式存储的存储容器上 redis 本身单线程对于办法请求的安全性，和基于内存和...CPU的高效性 使得 他成为分布式存储容器的不二之选 1....单窗口限流 即是简单的按时间单位计数，时间单位过完之后计数归零。...代表该 200 ms 中请求的 处理次数 当 count ，也就是总请求数 大于 500， 就限流。...具体令牌桶 可以用消息队列等支持分布式的中间件实现，或者直接嵌入到服务方代码中，视具体清空而定。 4.漏斗桶。让服务方处理请求的速度从之前的 山脉连连，到平原走马，达到削峰填谷的效果。 ?
1、分布式限流的几种维度 2、限流方案常用算法讲解 3、分布式限流的主流方案 ---- 一、接口幂等性 接口幂等性就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用...1、分布式限流的几种维度 时间 限流基于某段时间范围或者某个时间点，也就是我们常说的“时间窗口”，比如对每分钟、每秒钟的时间窗口做限定 资源 基于可用资源的限制，比如设定最大访问次数，或最高可用连接数...4）分布式环境 所谓的分布式限流，其实道理很简单，一句话就可以解释清楚。分布式区别于单机限流的场景，它把整个分布式环境中所有服务器当做一个整体来考量。...将限流信息存储在分布式环境中某个中间件里（比如Redis缓存），每个组件都可以从这里获取到当前时刻的流量统计，从而决定是拒绝服务还是放行流量 2、限流方案常用算法讲解 1）令牌桶算法 Token Bucket...3、分布式限流的主流方案 这里主要讲nginx和lua的限流，gateway和hystrix放在后面springcloud中讲 1）Guava RateLimiter客户端限流 1.引入maven <dependency
1、分布式限流的几种维度 2、限流方案常用算法讲解 3、分布式限流的主流方案 ---- 一、接口幂等性 接口幂等性就是用户对于同一操作发起的一次请求或者多次请求的结果是一致的，不会因为多次点击而产生了副作用...“推荐下自己做的 Spring Boot 的实战项目： https://github.com/YunaiV/ruoyi-vue-pro 二、分布式限流 1、分布式限流的几种维度 时间 限流基于某段时间范围或者某个时间点...4）分布式环境 所谓的分布式限流，其实道理很简单，一句话就可以解释清楚。分布式区别于单机限流的场景，它把整个分布式环境中所有服务器当做一个整体来考量。...将限流信息存储在分布式环境中某个中间件里（比如Redis缓存），每个组件都可以从这里获取到当前时刻的流量统计，从而决定是拒绝服务还是放行流量 2、限流方案常用算法讲解 1）令牌桶算法 Token Bucket...3、分布式限流的主流方案 这里主要讲nginx和lua的限流，gateway和hystrix放在后面springcloud中讲 1）Guava RateLimiter客户端限流 1.引入maven <dependency
常见的分布式限流方案 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。...尽管Guava不是面对分布式系统的解决方案，但是其作为一个简单轻量级的客户端限流组件，非常适合来讲解限流算法，稍后的章节我们将使用Guava做一个热身，让大家对限流的算法理论有了大致的了解以后，再学习其他的分布式限流方案...网关层限流 在整个分布式系统中，如果有这么一个“一夫当关，万夫莫开”的角色，非网关层莫属。服务网关，作为整个分布式链路中的第一道关卡，承接了所有用户来访请求....我们有没有一个解决方案，将限流下沉到业务层来，让开发团队可以自行控制?我们来思考一下如何在分布式环境中引入服务层限流。 对于分布式环境来说，无非是需要一个类似中心节点的地方存储限流数据。...从架构维度考虑限流设计 在真实的大型项目里，不会只使用一种限流手段，往往是几种方式互相搭配使用，让限流策略有-种层次感，达到资源的最大使用率在这个过程中，限流策略的设计也可以参考前面提到的漏斗模型上宽下紧
为什么要限流 目标 学习在项目开发中为什么要使用限流技术，以及限流的作用。 概述 在分布式领域，我们难免会遇到并发量突增，对后端服务造成高压力，严重甚至会导致系统宕机。...SpringBoot结合Redis实现分布式限流演进 目标 为什么使用分布式限流解决方案，整个过程是如何来的。 ?...if(key + before < ckey){ this.map.remove(key); } } } } 分布式限流--Lua脚本 目标 使用lua脚本完成分布式限流 步骤 package com.itheima.limiting.web...总结 我们通过Redis的incr及expire功能特性，开发定义了一套基于注解的分布式限流操作，核心逻辑基于 Lua保证了原子性。...因在实际工作中遇到过许多人来问如何进行限流，因此本文会详细介绍各种限流手段。那么接下来我们 从限流算法、应用级限流、分布式限流、接入层限流来详细学习下限流技术手段。
image.png 1.3 分布式限流 分布式限流相比于单机限流，只是把限流频次分配到各个节点中，比如限制某个服务访问100qps，如果有10个节点，那么每个节点理论上能够平均被访问10次，如果超过了则进行频率限制...二、分布式限流常用方案 基于Guava的客户端限流 Guava是一个客户端组件，在其多线程模块下提供了以RateLimiter为首的几个限流支持类。...它只能对“当前”服务进行限流，即它不属于分布式限流的解决方案。 网关层限流 服务网关，作为整个分布式链路中的第一道关卡，承接了所有用户来访请求。我们在网关层进行限流，就可以达到了整体限流的目的了。...中间件限流 将限流信息存储在分布式环境中某个中间件里（比如Redis缓存），每个组件都可以从这里获取到当前时刻的流量统计，从而决定是拒绝服务还是放行流量。...还有就是，我们整个限流都是基于k8s的，如果k8s出现问题，那就是整个集群所有服务都有可能出现问题了。 参考 1.常见的分布式限流解决方案 2.分布式服务限流实战 3.高性能
本文讨论常见的限流算法，以及对比一些开源实现。 一. 常用的限流算法 计数器：一种比较简单的限流算法，核心是INCRBY和EXPIRE指令。...prefix 缺点：适用于服务端，把限流器注册到服务中间件里面。...tollbooth 缺点：HTTP服务端限流，也不支持分布式 beefsack/go-rate 优点：阻塞式和非阻塞的都有，实现简单 缺点：不支持分布式 vearne/ratelimit 优点：支持Redis...，并且是非阻塞的 缺点：试了一下有问题，Git上给作者提了issues speedbump 优点：支持Redis 缺点：近四年没有更新 redis_rate 优点：go-redis官方实现，支持分布式，...非阻塞，使用简单 缺点：只支持漏桶算法 经过对开源项目的对比和测试，redis_rate支持分布式，是redis官方实现的，版本也一直再更新 ，使用也很方便。
任何限流都不是漫无目的的，也不是一个开关就可以解决的问题，常用的限流算法有：令牌桶，漏桶。在之前的文章中，也讲到过，但是那是基于单机场景来写。...分布式限流 单机限流，可以用到 AtomicInteger、 RateLimiter、 Semaphore 这些。但是在分布式中，就不能使用了。...常用分布式限流用 Nginx 限流，但是它属于网关层面，不能解决所有问题，例如内部服务，短信接口，你无法保证消费方是否会做好限流控制，所以自己在应用层实现限流还是很有必要的。...本文不涉及 nginx+lua，简单介绍 redis+lua分布式限流的实现。如果是需要在接入层限流的话，应该直接采用nginx自带的连接数限流模块和请求限流模块。...112] at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498) ~[na:1.8.0_112] 往期精彩 Dubbo 整合 Pinpoint 做分布式服务请求跟踪
前言 今天讲的 redis+lua 解决分布式限流 任何框架都能用，只要能集成 redis就可以，不管是微服务 dubbo、springcloud，还是直接用 springboot或者 springMVC...前面我们已经讲了三篇关于 网关做限流的解决方案了，可查看链接 https://blog.csdn.net/weixin_38003389/article/details/88992478 https:...KEYS[1] --限流KEY local limit = tonumber(ARGV[1]) --限流大小 local current = tonumber(redis.call('get...，返回0 如果未超过，那么该key的缓存值+1，并设置过期时间为1秒钟以后，并返回缓存值+1 限流注解 我们自定义一个注解，用来其他服务做限流使用的。...，判断是否超过限流次数， 我们这里 execution 参数 在你们实际项目中需要变更，一半都会定位到你们 controller层。
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。 当然在介绍限流算法和具体场景之前我们先得明确什么是限流，为什么要限流？。...非常的简单粗暴，计数器的值要是存内存中就算单机限流算法。存中心存储里，例如 Redis 中，集群机器访问就算分布式限流算法。...单机限流和分布式限流 本质上单机限流和分布式限流的区别其实就在于 “阈值” 存放的位置。 单机限流就上面所说的算法直接在单台服务器上实现就好了，而往往我们的服务是集群部署的。...因此需要多台机器协同提供限流功能。 像上述的计数器或者时间窗口的算法，可以将计数器存放至 Tair 或 Redis 等分布式 K-V 存储中。...当然分布式限流还有一种思想是平分，假设之前单机限流 500，现在集群部署了 5 台，那就让每台继续限流 500 呗，即在总的入口做总的限流限制，然后每台机子再自己实现限流。
我们做这样一个场景假设，在某个限流策略中我们设置了10r/s(每秒十个请求)的限流速率，在令牌桶算法的实现中，令牌生成器每秒会产生10个新令牌放入令牌桶。...，再牛的系统也不能保证100%的可用性，限流组件也不意外。...我们可以参考SpringCloud和其他限流开源方案的做法，当限流组件失效的时候，默认不启用限流服务。...大家在设计自己的限流方案的同时，一定要记得考虑异常情况，如果是限流组件自身不可用的问题，那么就放弃限流，选择直接放行服务。...架构思考-如何确定限流上界 对限流组件来说，如果能“卡在”系统处理能力的上限附近，那是再好不过的了。因此这个数值不能靠猜，而必须基于事实依据。那么事实从哪里来?压力测试!
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进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务。...前几天在DD的公众号，看了一篇关于使用 瓜娃 实现单应用限流的方案 --》原文，参考《redis in action》 实现了一个jedis版本的，都属于业务层次限制。...实际场景中常用的限流策略： Nginx接入层限流 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 通过业务代码控制流量这个流量可以被称为信号量，可以理解成是一种锁...资料 基于reids + lua的实现 张开涛-聊聊高并发系统之限流特技-1 总结 对于信号量的操作，使用事务操作。...不要使用时间戳作为信号量的排序分数，因为在分布式环境中，各个节点的时间差的原因，会出现不公平信号量的现象。
limit_counter =ngx.shared.limit_counter --计数器 local key = "ip:" ..os.time() local limit = 5 --限流大小...local current =limit_counter:get(key) if current ~= nil and current + 1> limit then --如果超出限流大小
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
