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限流算法

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  • 简析限流算法

    综上,我们可以看出来限流的重要性。接下来,我将向大家介绍三种常用的限流算法,分别是计数器、漏桶算法和令牌桶算法。下面我们从最简单的计数器开始说起。2.限流算法2.1 计数器计数器算法的思想很简单,每当一个请求到来时,我们就将计数器加一,当计数器数值超过阈值后,就拒绝余下请求。一秒钟后,我们将计数器清零,开始新一轮的计数。漏桶算法除了具备限流能力,还具备流量整型功能。下面我们通过一张图来了解漏桶算法。?图片来源:未知如上图,流入漏桶流量的流速是不恒定的,经过漏桶限速后,流出流量的速度是恒定的。如果要找一种能够支持突发流量的限流算法,那么令牌桶算法可以满足需求。2.3 令牌桶算法令牌桶和漏桶颇有几分相似,只不过令牌通里存放的是令牌。本篇文章简单分析几种常见限流算法的运行过程,限于能力原因,文章若有错误不妥之处还请指明。除了文字性描述,这里也把三种算法的简单实现代码贴出来 RateLimiter,有兴趣的同学自取。
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  • 如何选择限流算法

    「服务限流」通过限制每个用户调用 API 的频率来保护服务不被过度调用。在没有限流的情况下,每个用户可以随意请求服务 API,这可能引起流量尖峰导致其他用户的请求无法被处理。启用服务限流后,可以限制 API 每周期可被调用的次数。不同的限流算法有其相应的优缺点。下面文章会详细描述它们各自的优缺点及适用场景。漏斗算法漏斗算法类似一个先进先出队列。固定窗口算法 image.png固定窗口算法可以部分解决流量突增的问题。它不像漏斗算法一样,按恒定的速率去处理请求,而是只要在固定的时间周期内不超过限额即可。这样可以应对流量突增的问题。滑动窗口算法image.png滑动窗口算法与固定窗口算法的不同点在于,滑动窗口的周期起止时间是浮动的。总结如果你的系统没有突增流量,对于流量绝对均匀有很强的要求,使用漏斗算法。如果你的系统有少量突增流量,同时你希望限流算法简单易实现,可以使用滑动时间窗口算法。
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  • 当高并发遇到限流算法

    下面我们就来详细的来介绍下什么是限流,以及它有那几种手段和其思想原理。单机限流算法常见的限流算法有,固定时间窗口,滑动时间窗口,令牌桶算法和漏桶算法等。(一)固定时间窗口和滑动时间窗口限流基于固定时间窗口的限流算法是非常简单的,从某一个时间点开始之后每次接口请求到来都累加计数器,如果在当前时间窗口内,根据限流规则(比如每秒钟最大允许 100 次接口请求这种固定时间窗口的限流算法的缺点在于,限制策略过于粗,没法很好的处理临界区。令牌桶:令牌桶算法可积累发送数,桶满时会丢失令牌而不会丢失包漏桶:当输入速率大于输出速率的时候,桶中会出现堆积,当堆积大于桶容量后会出现溢出现象,即数据丢包分布式限流算法前面介绍的都是单机版的限流策略,实际应用中常用的限流算法多为令牌桶和漏桶算法,回到文章开头,如果高并发真的遇到限流算法的时候,想我让起了,李白在《蜀道难》一文里面,描述剑阁时用的形容,真的是任你千军万马袭,我自“一夫当关,万夫莫开”。
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  • 接口限流算法

    限流的常见几种算法2.1. 固定窗口计数器2.2. 滑动窗口计数器2.3. 漏桶算法2.4. 令牌桶算法3. 单体应用实现4. 分布式限流4.1. Redis如何实现4.2. 开撸5.如何实现单机应用的限流?如何实现分布式应用的限流?本篇文章将会详细阐述。限流的常见几种算法常见的限流算法有很多,但是最常用的算法无非以下四种。固定窗口计数器?固定窗口计数器是最为简单的算法,但这个算法有时会让通过请求量允许为限制的两倍。令牌桶算法既能够将所有的请求平均分布到时间区间内,又能接受服务器能够承受范围内的突发请求,因此是目前使用较为广泛的一种限流算法。单体应用实现在传统的单体应用中限流只需要考虑到多线程即可,使用Google开源工具类guava即可。其中有一个RateLimiter专门实现了单体应用的限流,使用的是令牌桶算法。
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  • Go 并发实战--限流算法

    高并发系统为了服务的可用性面对高流量及qps高峰时通常有三种常见的应对措施:缓存、降级和限流。这一篇我们来看一下限流及go相应的实现。限流算法通常有这么几种:计数器、令牌痛、漏桶,这几个算法的优缺点在这里就不多说了,网上有大量的文章介绍这几个算法,大家也可以借鉴我限流算法的那篇文章。这里就这几种算法的思想借助go的API来实现一下:计数器限流这里用到的并发相关的API 主要是sync.Mutex 我们通过设定一个计数器ReqCount,当ReqCount大于MaxCount(计数器最大值
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  • 常见限流算法探究

    前言限流,顾名思义就是对请求应用的流量进行限制,对于超过限流阈值的流量进行丢弃,用于保护系统处于一个合理的流量压力之下,不会因为突发的不可预知的大量请求打死。限流常见的应用场景是秒杀、下单和评论等 突发性 并发问题。典型的限流算法有漏桶(leaky bucket)算法和令牌桶(token bucket)算法。漏桶(leaky bucket)算法 漏桶.png具体算法:·一个固定容量的漏桶,按照常量固定速率流出水滴;·如果桶是空的,则不需流出水滴;·可以以任意速率流入水滴到漏桶;·如果流入水滴超出了桶的容量,令牌桶(Leaky Bucket)算法令牌桶算法基本思路是按照恒定的速率向桶中放入令牌,每当请求经过时则消耗一个或多个令牌。当桶中的令牌为 0 时,请求则会被阻塞。参考·常用限流方案的设计和实现·限流熔断技术选型:从Hystrix到Sentinel
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  • 高并发系统支撑---限流算法

    在实际应用时,不管是在七成模型的哪个层次进行限流,一些限流算法实现是一样的只是描述不一样;具体使用哪种限流技术还是要根据实际场景来选择,不要一味去找最佳模式,能解决问题就好。限流的技术大致从限流算法、应用级限流、分布式限流、接入层限流来实现,本次先讲讲底层的限流算法。限流算法常见的限流算法有:令牌桶、漏桶,计数器。1.令牌桶算法令牌桶算法比漏桶算法稍显复杂。3.计数器算法计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定,对于A接口来说,我们1分钟的访问次数不能超过100个。,那么就重置counter,具体算法的示意图如下:?用户有可能通过算法的这个漏洞,瞬间压垮我们的应用。
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  • 接口限流算法:漏桶算法&令牌桶算法。

    API限流的意义也是如此,如果API上的流量请求超过核定的数值我们就得对请求进行引流或者直接拒绝等操作。限流算法既然要限流,就得提到限流算法了,一般有漏桶算法和令牌桶算法两种限流算法。令牌桶算法令牌桶算法是网络流量整形(Traffic Shaping)和速率限制(Rate Limiting)中最常使用的一种算法。漏桶算法和令牌桶算法的选择漏桶算法与令牌桶算法在表面看起来类似,很容易将两者混淆。但事实上,这两者具有截然不同的特性,且为不同的目的而使用。漏桶算法与令牌桶算法的区别在于,漏桶算法能够强行限制数据的传输速率,令牌桶算法能够在限制数据的平均传输速率的同时还允许某种程度的突发传输。因此,漏桶算法对于存在突发特性的流量来说缺乏效率。而令牌桶算法则能够满足这些具有突发特性的流量。通常,漏桶算法与令牌桶算法结合起来为网络流量提供更高效的控制。
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  • 高并发之接口限流算法总结

    来源于: 公众号架构之路背景曾经在一个大神的博客里看到这样一句话:在开发高并发系统时,有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。那么何为限流呢?顾名思义,限流就是限制流量,就像你宽带包了1个G的流量,用完了就没了。通过限流,我们可以很好地控制系统的qps,从而达到保护系统的目的。本篇文章将会介绍一下常用的限流算法以及他们各自的特点。算法介绍计数器法计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定,对于A接口来说,我们1分钟的访问次数不能超过100个。每当一个请求过来的时候,counter就加1,如果counter的值大于100并且该请求与第一个请求的间隔时间还在1分钟之内,那么说明请求数过多;如果该请求与第一个请求的间隔时间大于1分钟,且counter的值还在限流范围内,那么就重置counter,具体算法的示意图如下:?
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  • 大型网站限流算法的实现和改造

    最近写了一个限流的插件,所以避免不了的接触到了一些限流算法。本篇文章就来分析一下这几种常见的限流算法 1 ◆分析之前◆依我个人的理解来说限流的话应该灵活到可以针对每一个接口来做。比如说一个类里面有5个接口,那么我的限流插件就应该能针对每一个接口就行不同的限流方案。所以呢,既然针对的每个接口所以就需要一个可以唯一标示这个接口的key(我取的是类名+方法名+入参)。分布式限流强烈推荐使用redis+lua或者nginx+lua来实现。这里用2个限流条件来做示例讲一下常见的限流算法:接口1它10秒钟最大允许访问100次接口2它10秒钟最大允许每个人访问100次。2 ◆计数器算法◆这个算法可以说是限流算法中最简单的一种算法了。核心思想计数器算法的意思呢就是当接口在一个时间单位中被访问时,我就记下来访问次数,直到它访问的次数到达上限。算法升级参考漏桶算法升级实现。
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  • 高并发系统的限流算法与实现

    开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。缓存:缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量。限流:限流的目的是通过对并发请求进行限速,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进行拒绝服务、排队或等待、降级等处理。限流是限制系统的输入和输出流量,以达到保护系统的目的,而限流的实现主要是依靠限流算法,限流算法主要有4种:固定时间窗口算法(计数器)滑动时间窗口算法令牌桶算法漏桶算法1.固定时间窗口算法又称计数器算法。固定时间窗口算法就是统计记录单位时间内进入系统或者某一接口的请求次数,在限定的次数内的请求则正常接收处理,超过次数的请求则拒绝掉或者改为异步处理等限流措施。此算法在单机还是分布式环境下实现都非常简单,使用redis的incr原子自增性即可轻松实现。单机伪代码如下。
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  • 限流算法简介及Guava RateLimiter令牌桶限流介绍

    参考常用4种限流算法介绍及比较超详细的Guava RateLimiter限流原理解析限流算法简介1.计数器(固定窗口)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。滑动窗口算法滑动窗口算法是将时间周期分为N个小周期,分别记录每个小周期内访问次数,并且根据时间滑动删除过期的小周期。当滑动窗口的格子划分的越多,那么滑动窗口的滚动就越平滑,限流的统计就会越精确,此算法可以很好的解决固定窗口算法的临界问题。3.漏桶算法漏桶是按照常量固定速率流出请求,当流入的请求数累积到漏桶容量时,则新流入的请求被拒绝 漏桶限制的是常量流出速率4.tokens: 0.198072s * get 1 tokens: 0.196048s * get 1 tokens: 0.197538s * get 1 tokens: 0.196049s *}2.平滑预热限流
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  • 三种常见的限流算法

    1、计数器算法 计数器算法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定,对于A接口来说,我们1分钟的访问次数不能超过100个。每当一个请求过来的时候,counter就加1,如果counter的值大于100并且该请求与第一个 请求的间隔时间还在1分钟之内,那么说明请求数过多;如果该请求与第一个请求的间隔时间大于1分钟,且counter的值还在限流范围内,那么就重置 counter,具体算法的示意图如下: ?
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  • 接口限流算法:漏桶算法&令牌桶算法

    工作中对外提供的API 接口设计都要考虑限流,如果不考虑限流,会成系统的连锁反应,轻者响应缓慢,重者系统宕机,整个业务线崩溃,如何应对这种情况呢,我们可以对请求进行引流或者直接拒绝等操作,保持系统的可用性和稳定性: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、降级等处理限流算法常用的限流算法有令牌桶和和漏桶,而Google开源项目Guava中的RateLimiter使用的就是令牌桶控制算法。这时候漏桶算法可能就不合适了,令牌桶算法更为适合。本文讲的单机的限流,是JVM级别的的限流,所有的令牌生成都是在内存中,在分布式环境下不能直接这么用,可用使redis限流。
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  • Spring Boot 的接口限流算法优缺点深度分析

    那么何为限流呢?顾名思义,限流就是限制流量,就像你宽带包了1个G的流量,用完了就没了。通过限流,我们可以很好地控制系统的qps,从而达到保护系统的目的。本篇文章将会介绍一下常用的限流算法以及他们各自的特点。计数器法计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定,对于A接口来说,我们1分钟的访问次数不能超过100个。每当一个请求过来的时候,counter就加1,如果counter的值大于100并且该请求与第一个请求的间隔时间还在1分钟之内,那么说明请求数过多;如果该请求与第一个请求的间隔时间大于1分钟,且counter的值还在限流范围内,那么就重置counter,具体算法的示意图如下:?
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  • 技术分享 | 一文了解高并发限流算法

    我们在开发设计高并发海量业务请求的系统时,通常利用三板斧:缓存、降级和限流来保障系统稳定性。缓存:使业务数据更靠近数据的使用者,提升程序访问数据速度和增大系统QPS容量。限流: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稳定可用,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。本文聊聊限流的常用算法,并且通过案例测试验证令牌桶算法。 二、限流算法目前程序开发过程常用的限流算法有两个:漏桶算法和令牌桶算法。这种算法可以应对突发程度的请求,因此比漏桶算法好。?图片来自网络漏桶算法和令牌桶算法的选择两者的主要区别漏桶算法能够强行限制处理数据的速率,不论系统是否空闲。漏桶算法,比如系统吞吐量是 120s,业务请求 130s,使用漏斗限流 100s,起到限流的作用,多余的请求将产生等待或者丢弃。对于令牌桶算法,每秒产生 100 个令牌,系统容量 200 个令牌。
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  • 再谈高并发下限流算法的设计

    TL;DR(too long dont read) 限流算法:计数器、滑动窗口、漏桶、令牌桶。常见的限流算法有:计数器、滑动窗口、漏桶、令牌桶。方案和算法基本上就说完了,现在聊聊限流关于现有的实现,我们当然是非常希望可以不做过多的开发,开箱即用完事,幸运的是,我们已经有不少的开源实现,就算自己实现也不会特别难。使用限流的代码非常简单,只需要定义一个 String 类型的资源,作为唯一标识,Sentinel 会根据规则进行限流。最后总结一下今天的结论限流算法:计数器、滑动窗口、漏桶、令牌桶。限流方案:Guava的RateLimiter、基于分布式锁的令牌桶、Alibaba Sentinel
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  • 搞懂限流算法这一篇就够了 No.154

    全文长度: 3210字阅读时间: 9分钟TL;DR(too long dont read) 限流算法:计数器、滑动窗口、漏桶、令牌桶。常见的限流算法有:计数器、滑动窗口、漏桶、令牌桶。方案和算法基本上就说完了,现在聊聊限流关于现有的实现,我们当然是非常希望可以不做过多的开发,开箱即用完事,幸运的是,我们已经有不少的开源实现,就算自己实现也不会特别难。使用限流的代码非常简单,只需要定义一个 String 类型的资源,作为唯一标识,Sentinel 会根据规则进行限流。最后总结一下今天的结论限流算法:计数器、滑动窗口、漏桶、令牌桶。限流方案:Guava的RateLimiter、基于分布式锁的令牌桶、Alibaba Sentinel
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  • 三种常见的限流算法

    介绍 一般做接口限流主要是为了应对突发流量,避免突发流量拖垮服务。如下面一些场景就有可能发生突发流量微博热搜恶意刷单恶意爬虫促销活动接口限流的算法有如下几种计数器算法 这是最容易理解和实现的算法,假设一个接口1s中最多请求100次。此时我们就可以用滑动窗口算法来解决这个问题,例如把1s分成5个时间段,每个时间段能正常请求20次。漏桶算法 ?实现:用队列保存请求,用ScheduledThreadPoolExecutor(支持定时任务的线程池)来定时从队列中取请求来执行令牌桶算法 令牌桶算法可以说是对漏桶算法的改进。漏桶算法能限制请求的速率。而令牌桶算法在限制请求速率的同时还允许一定程度的突发调用?
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  • Java并发编程(8)- 应用限流及其常见算法

    ----应用限流在开发高并发系统时,有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流:缓存:缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量降级: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、降级等处理本文仅针对限流做一些简单的说明,那么何为限流呢?顾名思义,限流就是限制流量,就像你宽带包了1个G的流量,用完了就没了。通过限流,我们可以很好地控制系统的qps,从而达到保护系统的目的。本篇文章将会介绍一下常用的限流算法以及他们各自的特点。应用限流的常用算法:计数器法滑动窗口漏桶算法令牌桶算法----计数器法计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定,对于A接口来说,我们1分钟的访问次数不能超过100个。,那么就重置 counter,具体算法的示意图如下: ?
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