废弃OAuth2TokenIntrospectionClaimAccessor，将使用Spring Security 5.6的实现。...废弃JwtEncoder相关的类，使用Spring Security jose库实现。...支持从当前请求中解析 Token的issuer。 客户端身份验证（Client authentication）现在支持JWT断言（JWT assertion）。...Bug修复 初始请求中缺少state和拒绝同意会导致异常。 使用 PKCE #581请求无效令牌时会抛出 invalid_grant。 默认的配置超出了Mysql行限制。...OAuth2ClientAuthenticationToken 不应跨请求保存。
授权码请求 Authorization Code Request 当应用程序为访问令牌交换授权代码时，将使用授权代码授予。...redirect_uri（可能需要） 如果重定向 URI 包含在初始授权请求中，则服务也必须在令牌请求中要求它。令牌请求中的重定向 URI 必须与生成授权代码时使用的重定向 URI 完全匹配。...如果可能，该服务应撤销以前从该授权代码发出的访问令牌。 Password Grant 密码授权 当应用程序将用户的用户名和密码交换为访问令牌时，将使用密码授权。...client-credentials 客户凭证 当应用程序请求访问令牌以访问其自己的资源而不是代表用户时，将使用客户端凭据授权。...invalid_grant– 授权代码（或密码授予类型的用户密码）无效或已过期。如果授权授予中提供的重定向 URL 与此访问令牌请求中提供的 URL 不匹配，这也是您将返回的错误。
= 10.1.1.1/24， WAN = 1.1.1.1，NAT设备兼任局域网的网关 内网IP访问 服务器A访问服务器B内网IP=10.1.1.3:80，直接通信，流量不经过NAT设备，实在没有什么值得可以写的...Internet用户访问服务器B公网IP 服务器B提供的服务在Internet的呈现形式是 1.1.1.1:80。...当Internet上的用户访问1.1.1.1:80的流量到达NAT设备时，NAT设备需要提前将NAT静态(static)映射表准备好，应该相这个样子的： Static Entry1.1.1.1:80 —...然后B正常回复消息，当回复消息到达NAT设备时，NAT再依据静态映射表将SourceIP从10.1.1.3改写为1.1.1.1，并对改写完的IP报文查询路由表，将IP报文转发到Internet上去。...但是服务器A与服务器B都处于LAN接口上，A使用公网IP访问服务器B，必然先将流量通过LAN接口发给NAT设备，NAT设备做了两次NAT变化之后，必然要把流量从LAN接口发回来，为了实现这种访问，这里打破了上文的限制
【摘要】 案例：程序逻辑在没有任何变更的情况下，研发耗费了12小时（20200610 02:00 ~ 20200610 14:00) 排查登录接口耗时长的问题。...":"invalid_grant","expiresIn":0} 接口调用无论是成功还是失败，耗时都比较短。...重新设置超时为3秒，发现耗时不稳定：一半请求是300ms，一半请求是3秒。 2. 怀疑链路有问题，进行全链路排查：ecdn -> waf -> clb -> nginx 首先怀疑ecdn。...把域名直接cname到waf的域名，绕过ecdn。发现延时并没有改善。从日志来看，存在请求时间3秒左右的情况，概率还很高。...更高效的排方式： 后类似问题再出现时，寻找最短恢复路径，可以按照业务访问路径端到端一段一段的，逐步缩小问题。
token_type 分发的令牌类型。令牌类型告诉客户端一个信息，即当访问一个受保护资源时访问令牌应该如何被使用。 expires_in 访问令牌生命周期的秒数。...例如，“3600”表示自响应被授权服务器产生的时刻起，访问令牌将在一小时后过期。...invalid_grant 提供的访问许可是无效的、过期的或已撤销的（例如，无效的断言，过期的授权令牌，错误的终端用户密码证书，或者不匹配的授权码和重定向URI）。...token_type 分发的令牌类型。令牌类型告诉客户端一个信息，即当访问一个受保护资源时访问令牌应该如何被使用。 expires_in 访问令牌生命周期的秒数。...例如，“3600”表示自响应被授权服务器产生的时刻起，访问令牌将在一小时后过期。
01 介绍 为了保护业务系统不会在访问流量过载的情况下出现问题，我们就需要限流。常见的限流算法有：固定时间窗口限流算法，滑动时间窗口限流算法，漏桶限流算法，令牌桶限流算法。...02 漏桶 所谓漏桶算法，就像一个漏斗一样，把倒入的水比作访问流量，把流出的水比作业务系统处理的请求，当访问流量过大时，漏桶就会积水，甚至水会溢出。 ?...// 9 10ms } 03 令牌桶 所谓令牌桶算法，就是预先放入桶内一些 token，在业务系统处理访问请求时，需要拿到 token 之后才可以处理，如果拿不到 token 就不处理该请求。...，而放入令牌的速度决定了处理请求的平均速度。...但是他们也有一个共同点，就是在流量洪峰来临时，他们总是按照自己最大的处理能力来处理访问流量，漏桶是最大容量，令牌桶是最大令牌数量。
限流是对稀缺资源访问时，比如秒杀，抢购的商品时，来限制并发和请求的数量，从而有效的进行削峰并使得流量曲线平滑。...，但是在临界区地方会出现10ms，集中访问2000次的特例，这样就有可能造成系统瘫痪，因为在流量曲线上并不平滑。...即便滑动时间窗口限流算法可以保证任意时间窗口内接口请求次数都不会超过最大限流值，但是仍然不能防止在细时间粒度上面访问过于集中的问题，比如上面说的所有的请求集中在5ms的区间内，也就是说基于时间窗口的限流...，也就是每200ms放入一个令牌的令牌桶，然后limiter.acquire()代表取走一个令牌，如果令牌个数足够那么直接返回，如果令牌不够就会暂停一段时间，等待每隔200ms流入的令牌，如上面的例子，...关于令牌桶和漏桶算法的比较如下： （1）请求何时被拒绝 令牌桶：流入速率固定，请求时如果桶中令牌不够，则拒绝新请求 漏桶：流入速率任意，当流入请求数积累到漏桶容量时，则拒绝新请求。
限流的场景——12306图形验证码 ? 土是土了点，但是多少也能起到限流 限流的场景——双十一 ?...常见的限流方案——限流某个接口的总并发/请求数 如果接口可能会有突发访问情况，但又担心访问量太大造成崩溃，如抢购业务； 这个时候就需要限制这个接口的总并发请求数了； 因为粒度比较细，可以为每个接口都设置相应的阀值...(访问频率超过接口响应速率),然后就拒绝请求, 可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率 ?...限流算法——令牌桶算法(Token Bucket) 令牌桶算法(Token Bucket)： 随着时间流逝,系统会按恒定1/QPS时间间隔(如果QPS=100,则间隔是10ms)往桶里加入Token...漏桶算法VS令牌桶算法 ·令牌桶是按照固定速率往桶中添加令牌，请求是否被处理需要看桶中令牌是否足够，当令牌数减为零时则拒绝新的请求； ·漏桶则是按照常量固定速率流出请求，流入请求速率任意，当流入的请求数累积到漏桶容量时
我们再看下常用限流算法有哪些： 1、计数器算法 计数器算法是使用计数器在周期内累加访问次数，当达到设定的限流值时，触发限流策略。下一个周期开始时，进行清零，重新计数。...3、漏桶算法 漏桶算法是访问请求到达时直接放入漏桶，如当前容量已达到上限（限流值），则进行丢弃。漏桶以固定的速率进行释放访问请求（即请求通过），直到漏桶为空。...4、令牌桶算法 令牌桶算法是程序以r（r=时间周期/限流值）的速度向令牌桶中增加令牌，直到令牌桶满，请求到达时向令牌桶请求令牌，如获取到令牌则通过请求，否则触发限流策略 其中1和2实现起来比较简单...1000，即1秒内最多只能处理1000个请求，我们假设每个请求处理的时间为50ms，假如在第一个周期的前960ms只进来100个请求，最后40ms内瞬间进入900个请求，而在第2个周期头5ms内进来800...个请求，那在第2个周期的头10ms内服务器同时处理的请求有1700个请求，超出1000。
自包含样式中的繁琐之处在于，每次请求访问令牌撤销时，我们必须添加表示“已撤销”的记录，并且必须保留此类记录，直到访问令牌到期为止。...当我听到这个故事时，我猜想授权服务器会发出没有唯一标识符的自包含样式的访问令牌。...访问令牌删除 为防止数据库无限增长，应定期从数据库中删除过期的访问令牌。 请求授权服务器不必要地发出访问令牌的客户端应用程序是麻烦制造者。...虽然他们已经有一个尚未过期的访问令牌，但他们会重复丢弃这样一个有效的访问令牌并请求新的令牌。如果发生这种情况，则会在数据库中累积未使用但无法删除的访问令牌（因为它们尚未过期）。...他告诉我，系统的构建没有考虑访问令牌的删除，因此系统的数据库可能拥有数以亿计的访问令牌。吓人，可怕。当开发生成某个东西的系统时，应该同时考虑删除生成的东西的时间。 8.重定向URI 8.1。
比如QPS是5 次/秒，只需要确保两次请求时间经过了200ms即可，如果刚好在100ms到达，就会再等待100ms,也就是说，如果一次性需要15个令牌，需要的时间为为3s。...考虑一个场景：如果一个RateLimiter,每秒产生1个令牌,它一直没有使用过，突然来了一个需要100个令牌的请求，选择等待100s再执行这个请求，显得不太明智，更好的处理方式为立即执行它，然后把接下来的请求推迟...这种时候系统是能承受住一定量的请求的，当然希望在承受范围之内能够更快的提供请求，也就是说，如果有存储令牌，相比新产生令牌，此时希望能够更快的获取令牌，也就是此时从存储令牌中获取令牌的时间消耗要比产生新令牌要少...3倍和一半的位置 对函数做积分计算(图形面积)，刚好可以保证，超过一半的部分，如果要拿掉一半的存储令牌所需要的时间恰好是存储同样量（或者说是新令牌产生）时间花销的两倍，对应场景如果过了很长一段时间没有使用...，也就是说，如果立马有请求过来会放行，但是这个等待时间将会影响后续的请求访问，也就是说，这次的请求如果当前的特别的多，下一次能够请求的能够允许的时间必定会有很长的延迟 this.nextFreeTicketMicros
这种实现方式，相信大家都知道有一个弊端：如果我在单位时间1s内的前10ms，已经通过了100个请求，那后面的990ms，只能眼巴巴的把请求拒绝，我们把这种现象称为“突刺现象” 2、漏桶算法 为了消除"突刺现象...，桶中就已经有100个令牌了，这时服务还没完全启动好，等启动完成对外提供服务时，该限流器可以抵挡瞬时的100个请求。...所以，只有桶中没有令牌时，请求才会进行等待，最后相当于以一定的速率执行。...在上述例子中，创建了一个每秒生成10个令牌的限流器，即100ms生成一个，并最多保存10个令牌，多余的会被丢弃。...大概思路：每次有相关操作的时候，就向redis服务器发送一个incr命令，比如需要限 制某个用户访问/index接口的次数，只需要拼接用户id和接口名生成redis的key，每次该用户访问此接口时，只需要对这个
，当请求的并发大于此值（maxThreads）时，请求就会排队执行，这样就完成了限流的目的。...（清除老访问数据，比如 period=60 时，标识清除 60s 以前的请求记录） jedis.zremrangeByScore(key, 0, nowTs - period * 1000...，正常执行请求 此实现方式存在的缺点有两个： 使用 ZSet 存储有每次的访问记录，如果数据量比较大时会占用大量的空间，比如 60s 允许 100W 访问时； 此代码的执行非原子操作，先判断后增加，中间空隙可穿插其他业务逻辑的执行...100ms 产生一个，而 acquire() 方法为阻塞等待获取令牌，它可以传递一个 int 类型的参数，用于指定获取令牌的个数。...它的替代方法还有 tryAcquire()，此方法在没有可用令牌时就会返回 false 这样就不会阻塞等待了。
进行排序 #1424 修复spring.factories中带有空格的工厂名称 #1421 在 AOT 模式下正确禁用 devtools #1419 检测logback.xml时提供更有意义的错误消息...任务的类路径 #1466 通过AOT生成注册的bean，丢失dependsOn属性 #1458 扫描带有交叉引用的 ConfigurationProperties 提示时出现 StackOverflowError...- java.lang.IllegalArgumentException：指定的泛型数量不匹配 #1401 当 @ConfigurationProperties 包含通用属性时，AOT 生成期间的出现...支持从当前请求中解析 Token的issuer。 客户端身份验证（Client authentication）现在支持JWT断言（JWT assertion）。...Bug修复 初始请求中缺少state和拒绝同意会导致异常。 使用 PKCE #581请求无效令牌时会抛出 invalid_grant。 默认的配置超出了Mysql行限制。
普通时间窗口有一个问题，比如窗口期内请求的上限是100，假设有100个请求集中在前1s的后100ms，100个请求集中在后1s的前100ms，其实在这200ms内就已经请求超限了，但是由于时间窗每经过1s...例如保护数据库的限流，先把对数据库的访问加入到木桶中，worker再以db能够承受的qps从木桶中取出请求，去访问数据库。 存在的问题 木桶流入请求的速率是不固定的，但是流出的速率是恒定的。...服务收到请求时尝试从木桶中取出一个令牌，如果能够得到令牌则继续执行后续的业务逻辑。如果没有得到令牌，直接返回访问频率超限的错误码或页面等，不继续执行后续的业务逻辑。...假设加入令牌的速度为 1token/10ms，桶的容量为500，在请求比较的少的时候（小于每10毫秒1个请求）时，木桶可以先"攒"一些令牌（最多500个）。...当有突发流量时，一下把木桶内的令牌取空，也就是有500个在并发执行的业务逻辑，之后要等每10ms补充一个新的令牌才能接收一个新的请求。
后端服务的接口都是有访问上限的，如果外部QPS或并发量超过了访问上限会导致应用瘫痪。所以一般都会对接口调用加上限流保护，防止超出预期的请求导致系统故障。...从限流类型来说一般来说分为两种:并发数限流和qps限流，并发数限流就是限制同一时刻的最大并发请求数量，qps限流指的是限制一段时间内发生的请求个数。...假如在第一秒的后500ms来了100个请求，第2秒的前500ms来了100个请求，那在这1秒内其实最大QPS为200。...，比如初始时桶中没有水，这时1ms内来了100个请求，这100个请求是不会被限流的，但之后每ms最多只能接受10个请求（比如下1ms又来了100个请求，那其中90个请求是会被限流的）。...比如初始时桶是空的，这时1ms内来了100个请求，那只有前10个会被接受，其他的会被拒绝掉。注意与上文中as a meter实现的区别。
这种实现方式，相信大家都知道有一个弊端：如果我在单位时间1s内的前10ms，已经通过了100个请求，那后面的990ms，只能眼巴巴的把请求拒绝，我们把这种现象称为“突刺现象” 2、漏桶算法 为了消除"突刺现象...，桶中就已经有100个令牌了，这时服务还没完全启动好，等启动完成对外提供服务时，该限流器可以抵挡瞬时的100个请求。...所以，只有桶中没有令牌时，请求才会进行等待，最后相当于以一定的速率执行。 ?...在上述例子中，创建了一个每秒生成10个令牌的限流器，即100ms生成一个，并最多保存10个令牌，多余的会被丢弃。...大概思路：每次有相关操作的时候，就向redis服务器发送一个incr命令，比如需要限 制某个用户访问/index接口的次数，只需要拼接用户id和接口名生成redis的key，每次该用户访问此接口时，只需要对这个
令牌桶算法 算法思想是： 令牌以固定速率产生，并缓存到令牌桶中； 令牌桶放满时，多余的令牌被丢弃； 请求要消耗等比例的令牌才能被处理； 令牌不够时，请求被缓存。 漏桶算法 ?...这个算法的核心是：缓存请求、匀速处理、多余的请求直接丢弃。 相比漏桶算法，令牌桶算法不同之处在于它不但有一只“桶”，还有个队列，这个桶是用来存放令牌的，队列才是用来存放请求的。...如果单个IP在非常短的时间内并发发送多个请求，结果会怎样呢？ ? 单个IP 10ms内发送6个请求 我们使用单个IP在10ms内发并发送了6个请求，只有1个成功，剩下的5个都被拒绝。...当然不是，是因为Nginx的限流统计是基于毫秒的，我们设置的速度是2r/s，转换一下就是500ms内单个IP只允许通过1个请求，从501ms开始才允许通过第二个请求。...实例二中，有4个请求被放到burst队列当中，工作进程每隔500ms(rate=2r/s)取一个请求进行处理，最后一个请求要排队2s才会被处理；实例三中，请求放入队列跟实例二是一样的，但不同的是，队列中的请求同时具有了被处理的资格
算法思想是： 令牌以固定速率产生，并缓存到令牌桶中； 令牌桶放满时，多余的令牌被丢弃； 请求要消耗等比例的令牌才能被处理； 令牌不够时，请求被缓存...burst和nodelay的作用稍后解释。 使用上述规则，对于/search/目录的访问，单个IP的访问速度被限制在了2请求/秒，超过这个限制的访问将直接被Nginx拒绝。...当然不是，是因为Nginx的限流统计是基于毫秒的，我们设置的速度是2r/s，转换一下就是500ms内单个IP只允许通过1个请求，从501ms开始才允许通过第二个请求。 ?...LRU是如何实现的 LRU算法的实现很简单，如果一个节点被访问了，那么就把它移到队列的头部，当空间不足需要淘汰节点时，就选出队列尾部的节点淘汰掉，主要体现在如下代码中： ?...时，调度函数会计算一个延迟处理的时间，同时把这个请求放入到共享的timer队列中（一棵按等待时间从小到大排序的红黑树）。
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