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从构建分布式秒杀系统聊聊限流的多种实现

前言 俗话说的好,冰冻三尺非一日之寒,滴水穿石非一日之功,罗马也不是一天就建成的。两周前秒杀案例初步成型,分享到了中国最大的同性交友网站-码云。同时也收到了不少小伙伴的建议和投诉。我从不认为分布式、集群、秒杀这些就应该是大厂的专利,在互联网的今天无论什么时候都要时刻武装自己,只有这样,也许你的春天就在明天。 在开发秒杀系统案例的过程中,前面主要分享了队列、缓存、锁和分布式锁以及静态化等等。缓存的目的是为了提升系统访问速度和增强系统的处理能力;分布式锁解决了集群下数据的安全一致性问题;静态化无疑是减轻了缓存以

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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