Java 8在一段时间内的滑动窗口计数_Apache Flink:在一段时间内未收到数据时如何关闭固定大小的窗口_在一段时间内获取Java中堆内存使用情况的可视化图表 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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滑动窗口模式在 TPS 限制中的应用

引言在我们构建和优化高并发系统时，往往会遇到需要对服务的请求数进行限制的需求。这是因为无论服务多么强大，其处理能力总是有限的。超出处理能力的请求可能会导致服务过载，进而影响到整个系统的稳定性。...在这篇文章中，我们将探讨滑动窗口模式，了解它的工作原理，以及如何在 Go Web 服务中实现滑动窗口模式的 TPS 限制。什么是滑动窗口模式？...在固定窗口模式中，窗口的更换可能导致突然大量的请求得到处理，进而导致服务压力的突然增加。而滑动窗口模式通过持续滑动的窗口，可以避免这种情况，实现更平滑的请求控制。...如何实现滑动窗口模式的 TPS 限制？实现滑动窗口模式的关键在于如何记录和计算每个时间窗口的请求数量。常见的方法是使用一个队列来记录每个请求的时间戳，队列的长度就代表了窗口内的请求数量。...，它可以保证服务在处理请求时的平稳性，避免因为窗口切换导致的服务压力突然增加。

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Java实现给定一个数组 nums 和滑动窗口的大小 k，请找出所有滑动窗口里的最大值

return result; } } 输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3 输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置...6 1 3 -1 -3 5 [3 6 7] 7 思路: 1 开一个新数组存放最大值 2 两个循环 ,第一个控制走到最后,第二个来实现寻找最大值,(k范围内的)

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Java双端队列给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。返回滑动窗口中的最大值。

双端队列实现给定一个数组 nums，有一个大小为 k 的滑动窗口从数组的最左侧移动到数组的最右侧。你只可以看到在滑动窗口内的 k 个数字。滑动窗口每次只向右移动一位。...返回滑动窗口中的最大值。...输入: nums = [1,3,-1,-3,5,3,6,7], 和 k = 3 输出: [3,3,5,5,6,7] 解释: 滑动窗口的位置最大值 ----...2 只需要把双端队列第一个设置为最大值 3 每一次满足窗口大小就返回第一个Nums[ 队列里面的第一个值] 4 刚开始的话是要满足队列里面填充k 个 5 满了之后,随着窗口易懂,移除第一个...,那么移除原来的 } stack.addLast(i); //添加新进的 if(stack.peekFirst()==i-k

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如何在国标协议视频云服务EasyGBS当中检查某个设备在一段时间内的流量消耗？

对于涉及到视频传输的项目团队，很多用户都会关心视频平台带宽消耗的问题。我们经常接到用户关于EasyGBS的带宽消耗问题。...而由于现在越来越多的用户使用4G流量摄像头进行数据传输，所以流量的消耗也是用户比较关心的内容之一。为了便于用户观测流量消耗，本文我们介绍下如何在EasyGBS服务器上观测设备一段时间内的流量消耗。...image.png 1、EasyGBS不能直接去查看流量，需要通过抓包去看，因此我们先抓一个小时的包，然后在生成包文件里找到设备的ip。...EasyGBS平台发送了55MB的流，因此可以判定这个设备在一个小时内的流量消耗为55MB。...image.png EasyGBS是一个开放性的平台，平台提供了丰富的二次开发接口，用户可以自由选择不同的接口调用并集成到自己的平台上，操作简单方便。

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接口限流常见的四种算法

考虑如下情况：限制 1 秒内最多通过 5 个请求，在第一个窗口的最后半秒内通过了 5 个请求，第二个窗口的前半秒内又通过了 5 个请求。这样看来就是在 1 秒内通过了10 个请求。 ?...滑动窗口计数器将时间划分为多个区间，在每个区间内每有一次请求就将计数器加一维持一个时间窗口，占据多个区间。每经过一个区间的时间，则抛弃最老的一个区间，并纳入最新的一个区间。...滑动窗口计数器是通过将窗口再细分，并且按照时间 " 滑动 "，这种算法避免了固定窗口计数器带来的双倍突发请求，但时间区间的精度越高，算法所需的空间容量就越大。 ?...漏桶算法的缺陷也很明显，当短时间内有大量的突发请求时，即便此时服务器没有任何负载，每个请求也都得在队列中等待一段时间才能被响应。 ?...接口限流具体实现：Sentinel 链接本文来源程序猿进阶，由javajgs_com转载发布，观点不代表Java架构师必看的立场，转载请标明来源出处

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Java - 深入四大限流算法：原理、实现与应用

简单计数器的工作原理如下：时间窗口设定：首先设定一个固定的时间窗口，比如1分钟。计数器初始化：在每个时间窗口开始时，将计数器重置为0。请求到达：每当一个请求到达时，计数器加1。...滑动窗口算法原理滑动窗口算法是实现限流的一种常用方法，它通过维护一个时间窗口来控制单位时间内请求的数量，从而保护系统免受突发流量或恶意攻击的影响。...滑动窗口通过跟踪和限制在一个连续的时间窗口内的请求来工作。与简单的计数器方法不同，它不是在窗口结束时突然重置计数器，而是根据时间的推移逐渐地移除窗口中的旧请求，添加新的请求。...举个例子：假设时间窗口为10s，请求限制为3，第一次请求在10:00:00发起，第二次在10:00:05发起，第三次10:00:11发起，那么计数器策略的下一个窗口开始时间是10:00:11，而滑动窗口是...相比于固定窗口算法，滑动窗口算法能够更精确地控制单位时间内的请求量，因为它考虑了时间窗口内请求的分布情况，而不仅仅是在窗口的开始和结束时刻的请求量。

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go-zero 是如何实现计数器限流的？

限流算法允许在给定时间段内，对服务的请求流量进行控制和调整，以防止资源耗尽和服务过载。计数器限流算法主要有两种实现方式，分别是：固定窗口计数器滑动窗口计数器下面分别来介绍。...滑动窗口计数器算法概念如下：将时间划分为多个区间；在每个区间内每有一次请求就将计数器加一维持一个时间窗口，占据多个区间；每经过一个区间的时间，则抛弃最老的一个区间，并纳入最新的一个区间；如果当前窗口内区间的请求计数总和超过了限制数量...图片滑动窗口计数器是通过将窗口再细分，并且按照时间滑动，这种算法避免了固定窗口计数器带来的双倍突发请求，但时间区间的精度越高，算法所需的空间容量就越大。...go-zero 实现 go-zero 实现的是固定窗口的方式，计算一段时间内对同一个资源的访问次数，如果超过指定的 limit，则拒绝访问。...当然如果在一段时间内访问不同的资源，每一个资源访问量都不超过 limit，此种情况是不会拒绝的。而在一个分布式系统中，存在多个微服务提供服务。

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计数器算法

滑动窗口滑动窗口，又称rolling window ? 在上图中，整个红色的矩形框表示一个时间窗口，在我们的例子中，一个时间窗口就是一分钟。...每一个格子都有自己独立的计数器counter，比如当一个请求在0:35秒的时候到达，那么0:30~0:39对应的counter就会加1。那么滑动窗口怎么解决刚才的临界问题的呢？...我再来回顾一下刚才的计数器算法，我们可以发现，计数器算法其实就是滑动窗口算法。只是它没有对时间窗口做进一步地划分，所以只有1格。...（只要存在足够请求数来使其饱和） SmoothBursty通过平均速率和最后一次新增令牌的时间计算出下次新增令牌的时间的，另外需要一个桶暂存一段时间内没有使用的令牌（即可以突发的令牌数）。...总结计数器 VS 滑动窗口计数器算法是最简单的算法，可以看成是滑动窗口的低精度实现。滑动窗口由于需要存储多份的计数器（每一个格子存一份），所以滑动窗口在实现上需要更多的存储空间。

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常见限流算法及其实现

基于滑动窗口的限流算法2.1 原理基于滑动窗口的限流算法是一种较为先进且灵活的流量控制技术，用于限制在一定时间窗口内某个资源的访问次数或流量。...平滑处理突发流量：相比固定窗口，滑动窗口的优势在于它能够更平滑地处理流量的变化，因为它总是考虑的是最近一段时间内的请求总量，而不是在固定的间隔点重置计数。...适应突发流量：对于短期的突发流量，滑动窗口限流算法相比于固定窗口更能合理地分配流量，因为它考虑到的是过去一段时间内整体的请求量，而非单一窗口内的绝对数量。...2.3.2 缺点复杂性提高：相较于固定窗口计数器，滑动窗口算法在实现上更为复杂，需要维护多个窗口及其计数器的状态，增加了系统的复杂性和实现成本。...Resilience4j Resilience4j 是一个轻量级的故障恢复库，提供了RateLimiter组件，实现基于令牌桶算法的限流功能，同时兼容Java 8的函数式编程风格。

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对高并发流量控制的一点思考

限流的常用方式限流的常用处理手段有：计数器、滑动窗口、漏桶、令牌。计数器计数器是一种比较简单的限流算法，用途比较广泛，在接口层面，很多地方使用这种方式限流。...在一段时间内，进行计数，与阀值进行比较，到了时间临界点，将计数器清0。 ? 计数器思想代码实例 ? 计数器代码实现这里需要注意的是，存在一个时间临界点的问题。...这里你应该能感受到，在这个临界点可能会承受恶意用户的大量请求，甚至超出系统预期的承受。滑动窗口由于计数器存在临界点缺陷，后来出现了滑动窗口算法来解决。 ?...滑动窗口原理图滑动窗口的意思是说把固定时间片，进行划分，并且随着时间的流逝，进行移动，这样就巧妙的避开了计数器的临界点问题。...也就是说这些固定数量的可以移动的格子，将会进行计数判断阀值，因此格子的数量影响着滑动窗口算法的精度。

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对高并发流量控制的一点思考前言应对大流量的一些思路限流的常用方式限流神器：Guava RateLimiter分布式场景下的限流

限流的常用方式限流的常用处理手段有：计数器、滑动窗口、漏桶、令牌。计数器计数器是一种比较简单的限流算法，用途比较广泛，在接口层面，很多地方使用这种方式限流。...在一段时间内，进行计数，与阀值进行比较，到了时间临界点，将计数器清0。 ? 计数器思想代码实例 ? 计数器代码实现这里需要注意的是，存在一个时间临界点的问题。...这里你应该能感受到，在这个临界点可能会承受恶意用户的大量请求，甚至超出系统预期的承受。滑动窗口由于计数器存在临界点缺陷，后来出现了滑动窗口算法来解决。 ?...滑动窗口原理图滑动窗口的意思是说把固定时间片，进行划分，并且随着时间的流逝，进行移动，这样就巧妙的避开了计数器的临界点问题。...也就是说这些固定数量的可以移动的格子，将会进行计数判断阀值，因此格子的数量影响着滑动窗口算法的精度。

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常见的限流方式

计数器算法；计数器是一种最简单限流算法，其原理就是：在一段时间间隔内，对请求进行计数，与阀值进行比较判断是否需要限流，一旦到了时间临界点，将计数器清零。...滑动窗口算法；滑动窗口是针对计数器存在的临界点缺陷，所谓滑动窗口（Sliding window）是一种流量控制技术，这个词出现在 TCP 协议中。...滑动窗口把固定时间片进行划分，并且随着时间的流逝，进行移动，固定数量的可以移动的格子，进行计数并判断阀值。...其实计数器就是滑动窗口啊，只不过只有一个格子而已，所以想让限流做的更精确只需要划分更多的格子就可以了，为了更精确我们也不知道到底该设置多少个格子，格子的数量影响着滑动窗口算法的精度，依然有时间片的概念，...在实际的限流场景中，我们也可以控制单个 IP、城市、渠道、设备 id、用户 id 等在一定时间内发送的请求数；如果是开放平台，需要为每个 appkey 设置独立的访问速率规则。 2.

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对高并发流量控制的一点思考

限流的常用方式限流的常用处理手段有：计数器、滑动窗口、漏桶、令牌。计数器计数器是一种比较简单的限流算法，用途比较广泛，在接口层面，很多地方使用这种方式限流。...在一段时间内，进行计数，与阀值进行比较，到了时间临界点，将计数器清0。 ? ? 这里需要注意的是，存在一个时间临界点的问题。...这里你应该能感受到，在这个临界点可能会承受恶意用户的大量请求，甚至超出系统预期的承受。滑动窗口由于计数器存在临界点缺陷，后来出现了滑动窗口算法来解决。 ?...滑动窗口的意思是说把固定时间片，进行划分，并且随着时间的流逝，进行移动，这样就巧妙的避开了计数器的临界点问题。...也就是说这些固定数量的可以移动的格子，将会进行计数判断阀值，因此格子的数量影响着滑动窗口算法的精度。

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谈谈高并发之限流特技

限流的常用方式限流的常用处理手段有：计数器、滑动窗口、漏桶、令牌。计数器计数器是一种比较简单的限流算法，用途比较广泛，在接口层面，很多地方使用这种方式限流。...在一段时间内，进行计数，与阀值进行比较，到了时间临界点，将计数器清0。 ? ? 这里需要注意的是，存在一个时间临界点的问题。...这里你应该能感受到，在这个临界点可能会承受恶意用户的大量请求，甚至超出系统预期的承受。滑动窗口由于计数器存在临界点缺陷，后来出现了滑动窗口算法来解决。 ?...滑动窗口的意思是说把固定时间片，进行划分，并且随着时间的流逝，进行移动，这样就巧妙的避开了计数器的临界点问题。...也就是说这些固定数量的可以移动的格子，将会进行计数判断阀值，因此格子的数量影响着滑动窗口算法的精度。

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对高并发流量控制的一点思考

限流的常用方式限流的常用处理手段有：计数器、滑动窗口、漏桶、令牌。计数器计数器是一种比较简单的限流算法，用途比较广泛，在接口层面，很多地方使用这种方式限流。...在一段时间内，进行计数，与阀值进行比较，到了时间临界点，将计数器清0。 ? ? 这里需要注意的是，存在一个时间临界点的问题。...这里你应该能感受到，在这个临界点可能会承受恶意用户的大量请求，甚至超出系统预期的承受。滑动窗口由于计数器存在临界点缺陷，后来出现了滑动窗口算法来解决。 ?...也就是说这些固定数量的可以移动的格子，将会进行计数判断阀值，因此格子的数量影响着滑动窗口算法的精度。...也就是说这些固定数量的可以移动的格子，将会进行计数判断阀值，因此格子的数量影响着滑动窗口算法的精度。

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亿级流量架构服务限流，写得太好了！

接口限流接口限流分为两个部分,一是限制一段时间内接口调用次数,参照前面限流算法的计数器算法, 二是设置滑动时间窗口算法。...另外，架构系列面试题和答案全部整理好了，微信搜索Java技术栈，在后台发送：面试，可以在线阅读。接口总数控制一段时间内接口被调用的总数量,可以参考前面的计数器算法,不再赘述。...接口时间窗口固定时间窗口算法(也就是前面提到的计数器算法)的问题是统计区间太大，限流不够精确，而且在第二个统计区间时没有考虑与前一个统计区间的关系与影响（第一个区间后半段 + 第二个区间前半段也是一分钟...但是在中间区域,QPS达到了142,这明显超过了我们的允许的服务请求数目,所以固定窗口计数器不太可靠,需要滑动窗口计数器。...计数器算法其实就是固定窗口算法, 只是它没有对时间窗口做进一步地划分，所以只有1格；由此可见，当滑动窗口的格子划分的越多，也就是将秒精确到毫秒或者纳秒, 那么滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确

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流量控制还能这么搞。。。

在一段时间内，进行计数，与阀值进行比较，到了时间临界点，将计数器清0。...如果不处于上次更新后的时间片内，则重置更新时间以及请求数。特点优点：实现简单，容易理解缺点：一段时间内（不超过时间窗口）系统服务不可用。...也就是说这些固定数量的可以移动的格子，将会进行计数判断阀值，因此格子的数量影响着滑动窗口算法的精度。在TCP中，也使用了滑动窗口来进行网络流量控制，感兴趣的同学可以阅读TCP之滑动窗口原理。...滑动窗口计数器方式是一种特殊的滑动窗口，其窗口大小为1个时间片; 原理滑动窗口算法在固定窗口的基础上，将一个计时窗口分成了若干个小窗口，然后每个小窗口维护一个独立的计数器。...计数器算法：该算法实现简单，容易理解。但是在时间片切换时刻，容易出现两倍于阈值的流量，也可以说是滑动窗口算法的简版(窗口只有一个)。

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Java8-Stream在集合中的8种应用案例

前言 Java8新特性我们使用的应该比较多了，今天这里整理了个人使用最多的8种场景，希望对大家有所帮助。...遍历遍历也许是我们使用最多的功能了，在Java8之前我们遍历集合通常会采用for循环，迭代器，而在Java8中有了更加简介的方法: public static void main(String...存储的线程局部变量，不能再并行流中获取过滤我们经常需要将集合中一些数据进行过滤，比如过滤集合中负数，过滤一些权限相关数据，在Java8之前我们更多的是使用迭代器进行remove操作，在Java8中有了两种更加简介的方法...但是在Java8中有更加简洁的方案，方案一：我们可以利用distinct()方法实现，如果去重元素不是基本类型而是对象的话，需要重写hashcode和equals方法，否则会去重失败。...，比如我们需要在集合中找到属性ID为10的对象，将其取出，Java8之前我们通常会遍历集合，使用if判断，然后匹配到使用break跳出循环，但是在Java8中，我们可以使用anyMatch达到相同的效果

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一文搞懂高频面试题之限流算法，从算法原理到实现，再到对比分析

原理就是对一段固定时间窗口内的请求进行计数，如果请求数超过了阈值，则舍弃该请求；如果没有达到设定的阈值，则接受该请求，且计数加1。当时间窗口结束时，重置计数器为0。...这样会有两个问题：一段时间内（不超过时间窗口）系统服务不可用。...计数器滑动窗口算法原理计数器滑动窗口算法是计数器固定窗口算法的改进，解决了固定窗口切换时可能会产生两倍于阈值流量请求的缺点。...滑动窗口算法在固定窗口的基础上，将一个计时窗口分成了若干个小窗口，然后每个小窗口维护一个独立的计数器。当请求的时间大于当前窗口的最大时间时，则将计时窗口向前平移一个小窗口。...而计数器滑动窗口算法作为计数器固定窗口算法的一种改进，有效解决了窗口切换时可能会产生两倍于阈值流量请求的问题。

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一文讲透自适应熔断的原理和实现

初步思路是：无论什么熔断器都得依靠指标统计来转换状态，而统计指标一般要求是最近的一段时间内的数据（太久的数据没有参考意义也浪费空间），所以通常采用一个滑动时间窗口数据结构来存储统计数据。...RollingWindow 滑动窗口滑动窗口属于比较通用的数据结构，常用于最近一段时间内的行为数据统计。它的实现非常有意思，尤其是如何模拟窗口滑动过程。...清理过期桶的数据更新 offset，更新 offset 的过程实际上就是在模拟窗口滑动添加数据 // 添加数据 func (rw *RollingWindow) Add(v float64) {...rw.offset + span + 1) % rw.size // 汇总数据 rw.win.reduce(offset, diff, fn) } } googleBreaker 判断是否应该熔断收集滑动窗口内的统计数据...计算熔断概率 // 按照最近一段时间的请求数据计算是否熔断 func (b *googleBreaker) accept() error { // 获取最近一段时间的统计数据 accepts, total

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