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。
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。
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。
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。
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。
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
作者：温安适 来源：https://my.oschina.net/floor/blog/4965200
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？
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。
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。
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）...
本文主要分享 RateLimiter 的代码实现和 RateLimiter 在 Eureka 中的应用。
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。
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。
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？
来源：blog.csdn.net/jewelry008/article/details/72771489
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
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。
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。
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.
陈某的《Spring Cloud Alibaba实战项目》 视频教程已经录完了，涉及到Alibaba的各种中间件实战，戳这里--->Spring Cloud Alibaba 实战 视频专栏 开放订阅~
因为专升本的学校让每天通过Q校园进行上报体温，并且要连续14天位置不能变化，才能到校报到。
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。
网络安全已成为每个企业都面临的关键问题。几乎每天都有关于黑客如何窃取公司数据的头条新闻。为了开发安全的软件并远离头条新闻，企业需要解决各种安全问题，包括硬件的物理安全性、传输和静态数据加密、身份验证、访问授权以及修补软件漏洞的策略，等等。无论你使用的是单体还是微服务架构，大多数问题都是相同的。本文重点介绍微服务架构如何影响应用程序级别的安全性。
网络安全已成为每个企业都面临的关键问题。几乎每天都有关于黑客如何窃取公司数据的头条新闻。
导读：网络安全已成为每个企业都面临的关键问题。几乎每天都有关于黑客如何窃取公司数据的头条新闻。为了开发安全的软件并远离头条新闻，企业需要解决各种安全问题，包括硬件的物理安全性、传输和静态数据加密、身份验证、访问授权以及修补软件漏洞的策略，等等。无论你使用的是单体还是微服务架构，大多数问题都是相同的。本文重点介绍微服务架构如何影响应用程序级别的安全性。
在传统的web项目中，防止重复提交，通常做法是：后端生成一个唯一的提交令牌（uuid），并存储在服务端。页面提交请求携带这个提交令牌，后端验证并在第一次验证后删除该令牌，保证提交请求的唯一性。
限流是解决高并发大流量的一种方案，至少是可以保证应用的可用性。 通常有以下两种限流方案： - 漏桶算法 - 令牌桶算法
RateLimiter是guava提供的基于令牌桶算法的实现类，可以非常简单的完成限流特技，并且根据系统的实际情况来调整生成token的速率。
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
PerfDogService也就是 PerfDog的SDK,拥有了这个东西我们就可以结合自己的实际需要，DIY出一些符合自己的需求的产品。
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。
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。
限流是保护高并发系统的三把利器（限流、缓存、降级）之一。限流在很多场景中用来限制并发和请求量，保护自身系统和下游系统不被巨型流量冲垮。比如秒杀业务或者一些访问量很高的基础性服务都会用到限流的技术。
比如最近就有个这样的需求，我作为客户端要向kafka生产数据，而kafka的消费者则再源源不断的消费数据，并将消费的数据全部请求到web服务器，虽说做了负载(有4台web服务器)但业务数据的量也是巨大的，每秒钟可能有上万条数据产生。如果生产者直接生产数据的话极有可能把web服务器拖垮。
截至目前，项目已经完成了在线学习功能，用户通过在线学习页面点播视频进行学习。如何去记录学生的学习过程呢？要想掌握学生的学习情况就需要知道用户的身份信息，记录哪个用户在什么时间学习什么课程；如果用户要购买课程也需要知道用户的身份信息。所以，去管理学生的学习过程最基本的要实现用户的身份认证。
降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时，需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开限流限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内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、排队或等待、降级等处理
到目前为止，我们使用的权限认证框架是 Shiro，虽然 Shiro 也足够好用并且简单，但对于 Spring 官方主推的安全框架 Spring Security，用户群也是甚大的，所以我们这里把当前的代码切分出一个 shiro-cloud 分支，作为 Shiro + Spring Cloud 技术的分支代码，dev 和 master 分支将替换为 Spring Security + Spring Cloud 的技术栈，并在后续计划中集成 Spring Security OAuth2 实现单点登录功能。
Spring Security 是 Spring 社区的一个顶级项目，也是 Spring Boot 官方推荐使用的安全框架。除了常规的认证（Authentication）和授权（Authorization）之外，Spring Security还提供了诸如ACLs，LDAP，JAAS，CAS等高级特性以满足复杂场景下的安全需求。另外，就目前而言，Spring Security和Shiro也是当前广大应用使用比较广泛的两个安全框架。
随着Web2.0、社交网络、微博等等一系列新型的互联网产品的诞生，基于Web环境的互联网应用越来越广泛，企业信息化的过程中各种应用都架设在Web平台上，Web业务的迅速发展也引起黑客们的强烈关注，接踵而至的就是Web安全威胁的凸显。 黑客利用网站操作系统的漏洞和Web服务程序的SQL注入漏洞等得到Web服务器的控制权限，轻则篡改网页内容，重则窃取重要内部数据，更为严重的则是在网页中植入恶意代码，使得网站访问者受到侵害。 如今，Web安全成为焦点，但网站的漏洞还是频频出现，在白帽子们进行网
降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时，需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开
以上是bucket4j给出的一个简单实现，用于理解token bucket算法。 这个算法没有采用线程去refill token，因为bucket太多的话，线程太多，耗cpu 这个算法没有存储每个period使用的token，设计了lastRefillTimestamp字段，用于计算需要填充的token 每次tryConsume的时候，方法内部首先调用refill，根据设定的速度以及时间差计算这个时间段需要补充的token，更新availableTokens以及lastRefillTimestamp 之后限流判断，就是判断availableTokens与请求的numberTokens
从性能上来说，内部网关Zuul限流理论上比外部网关Nginx限流的性能会差一些。和Zuul一样，外部网关Nginx也可以通过Lua脚本的形式执行缓存在Redis内部的令牌桶限流脚本来实现分布式限流。
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？
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。
一、Cookie,Session,Token简介 # 这三者都解决了HTTP协议无状态的问题 session ID or session token is a piece of data that is used in network communications (often over HTTP) to identify a session, a series of related message exchanges. Session identifiers become necessary in ca
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