也就是面对大流量时，如何进行流量控制？ 服务接口的流量控制策略：分流、降级、限流等。本文讨论下限流策略，虽然降低了服务接口的访问频率和并发量，却换取服务接口和业务应用系统的高可用。 服务端限流 数据库限流 红线区，力保数据库 漏桶算法(Leaky Bucket) 算法思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水(接口有响应速率),当水流入速度过大会直接溢出 一般开发高并发系统常见的限流有：限制总并发数（比如数据库连接池、线程池）、限制瞬时并发数（如nginx的limit_conn模块，用来限制瞬时并发连接数）、限制时间窗口内的平均速率（如Guava的RateLimiter 、nginx的limit_req模块，限制每秒的平均速率）；其他还有如限制远程接口调用速率、限制MQ的消费速率。 如果有的资源是稀缺资源（如数据库连接、线程），而且可能有多个系统都会去使用它，那么需要限制应用；可以使用池化技术来限制总资源数：连接池、线程池。
1 概述 限流算法主要有如下几种： 基于信号量Semaphore 只有数量维度，没有时间维度 基于fixed window 带上了时间维度，不过在两个窗口的临界点容易出现超出限流的情况，比如限制每分钟 10个请求，在00:59请求了10次，在01:01又请求了10次，而从00:30-01:30这个时间窗口来看，这一分钟请求了20次，没有控制好 基于rolling window 就是要解决fixed window没解决的窗口临界问题，主要有基于token bucket的算法，以及基于leaky bucket的算法 token bucket算法 token按指定速率添加到bucket中 一个bucket 有其容量限制，超过其容量则多余的token会被丢弃 当请求到来时，先试图获取token，如果剩余token足够则放行，不够则不允许放行(可能等待token足够再继续) 2 简单实现 2.1 Java版 算法，是基于QPS来限流，其简单的实现，就是计算单位时间补充token的速率，然后每次tryConsume的时候根据速率修正availableTokens。
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如何通过 Bucket4j 为您的项目提供基于令牌桶算法的速率限制？ 时不时地，我们所有人都面临着限制我们的外部 API 的问题——出于多种原因，我们应该限制对我们 API 的调用的某些功能。 对于每种资费，我们设置了每小时的通话次数限制（但您也可以将通话次数限制为每分钟、每秒、毫秒一次，也可以设置为每分钟一次。此外，您甚至可以设置多个限制限制 - 这称为“带宽管理”）。 大约 1 秒，我们消耗了 200 个代币，因此，我们超过了限制 x2 倍！ 但是，有问题吗？没有！如果我们要使用 Bucket 进行长期距离，问题就不是问题了。 Bucket4j 是 Java 世界中用于实现速率限制功能的最流行的库。 让我们想象一种情况，您需要考虑通过对某个 RESTful API 方法的请求计数来限制（需要通过来自某个用户对某个控制器的请求调用计数来限制，每个 Y 周期不超过 X 次）。
文章首发于：火线Zone云安全社区 01 Bucket 公开访问 腾讯云存储桶的访问权限默认为私有读写权限,且存储桶名称会带上一串时间戳： 账户中的访问策略包括用户组策略、用户策略、存储桶访问控制列表 当腾讯云 COS 收到请求时，首先会确认请求者身份，并验证请求者是否拥有相关权限。验证的过程包括检查用户策略、存储桶访问策略和基于资源的访问控制列表，对请求进行鉴权。 如果控制台配置了Policy权限，默认是对所有用户生效，并且允许所有操作，这时即使存储桶访问权限配置为私有读写，匿名用户也可通过遍历Bucket Object，获取对应的文件。 ，即-+http://cos.ap-nanjing.myqcloud.com： 而appid是在控制台用时间戳随机生成的，因此无法创建同名Bucket，故不存在Bucket 接管问题： 05 任意文件上传与覆盖 .9C-permission FULL_CONTROL代表匿名用户有完全控制权限，于是在通过PUT ACL写入策略，将存储桶的访问权限配置为公有读写：
序 本文主要研究一下token bucket算法的实现 限流算法概述 主要有如下几种： 基于信号量Semaphore只有数量维度，没有时间维度 基于fixed window带上了时间维度，不过在两个窗口的临界点容易出现超出限流的情况 ，比如限制每分钟10个请求，在00:59请求了10次，在01:01又请求了10次，而从00:30-01:30这个时间窗口来看，这一分钟请求了20次，没有控制好 基于rolling window就是要解决 fixed window没解决的窗口临界问题，主要有基于token bucket的算法，以及基于leaky bucket的算法 token bucket算法 token按指定速率添加到bucket中 一个 bucket有其容量限制，超过其容量则多余的token会被丢弃 当请求到来时，先试图获取token，如果剩余token足够则放行，不够则不允许放行(可能等待token足够再继续) 简单实现 /** * ，就是判断availableTokens与请求的numberTokens 小结 token bucket算法，是基于qps来限流，其简单的实现，就是计算单位时间补充token的速率，然后每次tryConsume
理论上，如果公开权限文件的名称设置的很复杂，也能在一定程度上保证安全，但不建议这样做，对于敏感文件，设置为私有权限的安全性要更高。 控制台里创建一个名称为 test.teamssix.com 的 Bucket 就可以接管了 创建完 Bucket 后，再次访问发现就显示 AccessDenied 了，说明该 Bucket 已经被我们接管了 将该 Bucket 设置为公开，并上传个文件试试 在该子域名下访问这个 test.txt 文件 可以看到通过接管 Bucket 成功接管了这个子域名的权限 0x07 Bucket ACL 可写 列出目标 ： 通过官方文档，可以分析出这个策略表示任何人都可以访问、写入当前 Bucket 的 ACL 那么也就是说如果我们把权限修改为 FULL_CONTROL 后，就可以控制这个 Bucket 了，最后修改后的策略如下 当直接访问 teamssix/flag 的时候会提示 AccessDenied 而加上对应的 User-Agent 时，就可以正常访问了 在实战中，可以去尝试读取对方的策略，如果对方策略没做读取的限制
由于本人理解有限，如果有不正确的地方，希望大家能够留言讨论???。 计数器限流算法 我们可以直接通过一个计数器，限制每一秒钟能够接收的请求数。 * 在指定时间窗口，指定限制次数内，是否允许通过 * * @param listId 队列id * @param count 限制次数 )是网络世界中流量整形（Traffic Shaping）或速率限制（Rate Limiting）时经常使用的一种算法，它的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 VS 令牌桶 漏桶算法和令牌桶算法本质上是为了做流量整形或速率限制，避免系统因为大流量而被打崩，但是两者的核心差异在于限流的方向是相反的 漏桶：限制的是流量的流出速率，是相对固定的。 而令牌桶算法则不同，其在限制平均速率的同时，支持一定程度的突发流量。
在数字化时代，数据逐渐成为了公司的核心资产，存储到对象存储COS上的数据安全性也越来越受到了重视，COS本身提供了一系列高安全性的防护，包括：数据加密、链路加密、权限控制、版本控制、跨地域复制等等，详细请参考 在实践中，客户针对不同Bucket，或不同前缀的访问控制，都可以通过自定义策略来实现。 把握最小权限原则，可以从下面几个方面考虑： 指定用户：针对每个子用户授予权限 指定bucket：不要随便赋予所有bucket的访问权限 指定bucket里objects的前缀：能明确只有固定资源，就通过前缀规则限制 如若通过临时密钥方式，则可以方便、有效地解决权限控制问题。 例如，在客户端申请临时密钥过程中，可以通过设置权限策略policy字段，限制操作和资源范围，将权限限制在指定的范围内。 从Bucket的维度分析用户权限，请到COS控制台，选取bucket后，到权限管理页面查看 1、脚本概述 CAM和COS都提供了很多语言的SDK支持，这里选择Python语言的SDK，调用CAM和COS
3.8.1 版本控制查询 3.8.2 版本控制设置 3.9 桶的复制配置 3.9.1 复制查询 3.9.2 复制设置 3.9.3 复制删除 3.10 桶的生命周期 3.10.1 生命周期查询 3.10.2 对象锁删除 总结 一、python对接MinIO 1.首先执行命令安装包 pip install minio 2.创建客户端 from minio import Minio # 创建具有匿名访问权限的客户端 client = Minio("play.min.io") # 创建具有访问权限和密钥的客户端。 加密删除 client.delete_bucket_encryption("my-bucket") 3.8 桶的版本控制配置 3.8.1 版本控制查询 config = client.get_bucket_versioning (ENABLED)) 3.9 桶的复制配置 3.9.1 复制查询 config = client.get_bucket_replication("my-bucket") 3.9.2 复制设置 config
序 本文主要研究一下leaky bucket算法的实现 leaky bucket算法 bucket以一定速率滴水，相当于增加桶容量 bucket有其容量限制，请求过来时bucket满，则直接被抛弃 请求到来时 以及在这个时间段内需要漏水的数量 每次tryConsume的时候，方法内部首先调用leak，根据设定的速度以及时间差计算这个时间段需要漏水的数量，更新桶的当前使用量以及lastLeakTimestamp 之后限流判断 ，就是判断used与请求的drop是否会超过桶容量，超出则限流，否则放入桶中，更新桶容量 小结 leaky bucket与token bucket算法相反，前者是漏水，后者是添加token leaky bucket由于是漏水算法，所以不能像token bucket添加token那种可以累积，因此leaky bucket不能支持burst突发流量 doc Leaky Bucket Algorithm Leaky bucket algorithm for flow control Computer Network | Leaky bucket algorithm
hive中table可以拆分成partition， table和partition可以通过CLUSTERED BY 进一步分bucket，bucket中的数据可以通过SORT BY排序。 set hive.enforce.bucketing = true 可以自动控制上一轮reduce的数量从而适配bucket的个数，当然，用户也可以自主设置mapred.reduce.tasks去适配 例如，table总共分了64份，当y=32时，抽取(64/32=)2个bucket的数据，当y=128时，抽取(64/128=)1/2个bucket的数据。 2.x表示从哪个bucket开始抽取。 例如，table总bucket数为32，tablesample(bucket 3 out of 16)，表示总共抽取（32/16=）2个bucket的数据，分别为第3个bucket和第（3+16=）19 个bucket的数据。
由于这个项目要挂 Linux.cn 的二级域名，于是我便让老王(@wxy)创建了一个 Bucket，绑定域名，并通过七牛自带的权限控制机制，将其分发给我，让我来使用。 在我的个人控制台看到了这个 Bucket [ogw35.png] 发现问题 我通过控制台，手动上传了生成的文件后，确认没有问题，就将相应的功能写入到 Github Action 的 配置文件（配置文件点这里 在开启了 DEBUG 信息后发现，竟然是 Bucket 不存在（点我查看 CI 的构建信息）。 [pt098.png] 解决问题 和老王沟通以后才发现，是七牛的 Bucket 名机制的问题。 在七牛中进行权限分配的时候，会要求你为 Bucket 设定一个别名，而且名字和已有的名字必须是不同的，这导致我看到的 Bucket 的名和老王创建的 Bucket 名是不相同的。 你需要做的，就是将 index.html 复制一份，并重命名为 errno-404，并和其他文件一同上传，这样用户请求一些不存在的文件时，会自动将请求转发给 errno-404， 又因为这个文件的内容是
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进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务。 前几天在DD的公众号，看了一篇关于使用 瓜娃 实现单应用限流的方案 --》原文，参考《redis in action》 实现了一个jedis版本的，都属于业务层次限制。 实际场景中常用的限流策略： Nginx接入层限流 按照一定的规则如帐号、IP、系统调用逻辑等在Nginx层面做限流 业务应用系统限流 通过业务代码控制流量这个流量可以被称为信号量，可以理解成是一种锁 ，它可以限制一项资源最多能同时被多少进程访问。 当限制请求信号量为2，并发5个线程： ? 当限制请求信号量为5，并发10个线程： ?
关于S3 Account Search S3 Account Search可以帮助广大研究查找目标S3 Bucket属于哪一个账号ID。 为了实现这个功能，我们需要拥有至少下列权限之一： 从Bucket下载一个已知文件的权限（s3:getObject）； 枚举Bucket内容列表的权限（s3:ListBucket）； 除此之外，你还需要一个角色 ，能够包含上述之一权限。 arn:aws:iam::123456789012:role/s3_read s3://my-bucket/path/to/object.ext # Y还可以去掉s3:// s3-account-search arn:aws:iam::123456789012:role/s3_read s3://my-bucket 工具运行机制 S3中有一个IAM策略条件-s3:ResourceAccount，这个条件用来给指定账号提供目标
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