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保护微服务(第一部分)

面向服务的体系结构(SOA)引入了一种设计范式,该技术讨论了高度分离的服务部署,其中服务间通过标准化的消息格式在网络上通信,而不关心服务的实现技术和实现方式。每个服务都有一个明确的,公开的服务描述或服务接口。实际上,消息格式是通过SOAP进行标准化的,SOAP是2000年初由W3C引入的标准,它也基于XML--服务描述通过WSDL标准化,另一个W3C标准和服务发现通过UDDI标准化--另一个W3C标准。所有这些都是基于SOAP的Web服务的基础,进一步说,Web服务成为SOA的代名词 - 并导致其失去作为一种架构模式的本义。SOA的基本原则开始淡化。WS- *栈(WS-Security,WS-Policy,WS-Security Policy,WS-Trust,WS-Federation,WS-Secure Conversation,WS-Reliable Messaging,WS-Atomic Transactions,WS-BPEL等)通过OASIS,进一步使SOA足够复杂,以至于普通开发人员会发现很难消化。

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分布式环境下限流方案的实现redis RateLimiter Guava,Token Bucket, Leaky Bucket

对于web应用的限流,光看标题,似乎过于抽象,难以理解,那我们还是以具体的某一个应用场景来引入这个话题吧。在日常生活中,我们肯定收到过不少不少这样的短信,“双11约吗?,千款….”,“您有幸获得唱读卡,赶快戳链接…”。这种类型的短信是属于推广性质的短信。为什么我要说这个呢?听我慢慢道来。一般而言,对于推广营销类短信,它们针对某一群体(譬如注册会员)进行定点推送,有时这个群体的成员量比较大,甚至可以达到千万级别。因此相应的,发送推广短信的量也会增大。然而,要完成这些短信发送,我们是需要调用服务商的接口来完成的。倘若一次发送的量在200万条,而我们的服务商接口每秒能处理的短信发送量有限,只能达到200条每秒。那么这个时候就会产生问题了,我们如何能控制好程序发送短信时的速度昵?于是限流这个功能就得加上了

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领券