在创建RateLimiter对象时,建议使用静态工厂方法来创建,因为它提供了更清晰的API,并且允许您使用不同的参数值来创建RateLimiter对象。以下是使用静态工厂方法创建RateLimiter对象的示例:
RateLimiter.create(5) 指定每秒匀速产生 5 个令牌,且令牌桶中最多5个令牌。
RateLimiter基于令牌桶算法(Token Bucket Algorithm)实现。该算法通过以恒定的速度向桶中添加令牌,并且每当有请求来时,需要从桶中取出一个或多个令牌才能继续执行。如果桶中没有足够的令牌,请求将被限流,即延迟处理或拒绝服务。
Guava提供的RateLimiter可以限制物理或逻辑资源的被访问速率,咋一听有点像java并发包下的Samephore,但是又不相同,RateLimiter控制的是速率,Samephore控制的是并发量。
限流 通过对某一时间窗口内的请求数进行限制,保持系统的可用性和稳定性,防止因流量暴增而导致的系统运行缓慢或宕机。常用的限流算法有令牌桶和和漏桶,而Google开源项目Guava中的RateLimite
RateLimiter有两个实现类:SmoothBursty和SmoothWarmingUp,其都是令牌桶算法的变种实现,区别在于SmoothBursty加令牌的速度是恒定的,而SmoothWarmingUp会有个预热期,在预热期内加令牌的速度是慢慢增加的,直到达到固定速度为止。其适用场景是,对于有的系统而言刚启动时能承受的QPS较小,需要预热一段时间后才能达到最佳状态。
限流是保护高并发系统的三把利器之一,另外两个是缓存和降级。限流在很多场景中用来限制并发和请求量,比如说秒杀抢购,保护自身系统和下游系统不被巨型流量冲垮等。
做为一个数据上报系统,随着接入量越来越大,由于 API 接口无法控制调用方的行为,因此当遇到瞬时请求量激增时,会导致接口占用过多服务器资源,使得其他请求响应速度降低或是超时,更有甚者可能导致服务器宕机。
首先你需要明白限流的概念,在高并发、高流量的场景中,我们的系统有时候会通过限流的手段来防止自己的系统被外部的流量打挂,是一种自我保护措施。
RateLimiter是guava提供的基于令牌桶算法的实现类,可以非常简单的完成限流特技,并且根据系统的实际情况来调整生成token的速率。
一. 概述 参考开源项目https://github.com/xkcoding/spring-boot-demo 在系统运维中, 有时候为了避免用户的恶意刷接口, 会加入一定规则的限流, 本Demo使用速率限制器com.xkcoding.ratelimit.guava.annotation.RateLimiter实现单机版的限流 二. SpringBootDemo 2.1 依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</grou
redis实现限流的核心思路是利用redis提供的key过期时间作为限流窗口期,key的值记录该窗口期内已经产生的访问资源次数,key本身记录限流的资源范围。
本文主要研究一下spring cloud的RequestRateLimiterGatewayFilter
RateLimiter是Google开源的实现了令牌桶算法的限流工具(速率限制器)。http://ifeve.com/guava-ratelimiter/
这个问题相对比较开放,如果确实不太清楚,自己可以假象如果你的接口被恶意攻击你会怎么办,讲清楚自己的思路就行(前提是不能瞎说,得有点道理,逻辑说得通)。
上篇详细介绍了Sentinel FlowSlot 限流实现原理(文末附流程图与总结)的限流实现机制,但主要介绍的策略限流的快速失败机制,在Sentinel 中除了快速失败,还提供了匀速排队,预热等限流策略,但我发现 Sentinel 的匀速排队、预热机制是基于 guava 的 RateLimiter,为了更加彻底的理解 Sentienl 限流相关的内容,从本文开始先来学习一下 RateLimiter 的相关实现原理。
如下图所示,我创建一个1秒产生0.1的RateLimiter(即10秒产生1个),左边是时间轴,现在有3个线程申请数据,nextFreeTicketMicros初始化为0(其实他的计算单位是微秒)
Java中对于生产者消费者模型,或者小米手机营销(1分钟卖多少台手机)等都存在限流的思想在里面。
Google Guava提供的RateLimiter使用的是令牌桶算法。令牌桶算法的基本思想是以固定的速率生成令牌,在执行请求之前都需要从令牌桶里获取足够的令牌。当令牌数量不足的时候,请求将被阻塞进入等待状态或者直接返回失败。RateLimiter常用于限制访问资源的速率。
高并发系统下, 有三把利器 缓存 降级 限流. 缓存: 将常用数据缓存起来, 减少数据库或者磁盘IO 降级: 保护核心系统, 降低非核心业务请求响应 限流: 在某一个时间窗口内对请求进行限速, 保护系统 本文主要介绍限流, 常见限流算法中又分为计数器算法, 漏桶算法, 令牌桶算法. 计数器算法 比较简单, 直接用一个map + counter即可实现. 请求来了, 以IP为key, 查询下之前响应次数, 如果调用次数超出MAX_COUT, 返回失败, 属于简单粗暴型选手. 漏桶算法 请求全部进入漏桶, 漏
在开发高并发系统时,有很多手段来保护系统,如缓存、降级、限流等。缓存可以提升系统的访问速度,降级可以暂时屏蔽掉非核心业务,使得核心业务不受影响。限流的目的是通过对并发访问进行限速,一旦达到一定的速率就可以拒绝服务(定向到错误页或告知资源没有了)、排队等待(如秒杀、评论、下单等)、降级(直接返回兜底数据,如商品库存默认有货)。
在高并发环境下,为了缓解数据库,服务器的压力,往往需要对一些接口进行限制操作。比如某个接口10s内只能调用5次,需要怎么做呢?
首先通过RateLimiter.create(1);创建一个限流器,参数代表每秒生成的令牌数,通过limiter.acquire(i);来以阻塞的方式获取令牌,当然也可以通过tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit)来设置等待超时时间的方式获取令牌,如果超timeout为0,则代表非阻塞,获取不到立即返回。
注解用来给类声明附加额外信息,可以标注在类、字段、方法等上面,编译器、JVM以及开发人员等都可以通过反射拿到注解信息,进而做一些相关处理
Zuul是Netflix开源的一款基于JVM的网关服务,它提供了路由、限流、安全、监控等一系列功能,是微服务架构中常用的服务治理组件之一。其中,限流是Zuul的一个重要功能,可以有效地保护后端服务,避免由于流量过大导致服务崩溃,提高系统的稳定性和可用性。
接上篇。Guava的令牌桶的实现中,包括一条设计哲学,需要大家注意:它允许瞬间的流量波峰超过QPS,但瞬间过后的请求将会等待较长的时间来缓解上次的波峰,以使得平均的QPS等于预定值。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
guava-26.0-jre-sources.jar!/com/google/common/util/concurrent/RateLimiter.java
RateLimiter.create做了两件事情创建Bursty对象和设置了速率,至次初始化过程结束
一般来说Web应用程序的开发者不太关心网络限速的问题。所以通常写的程序逻辑基本认为用户提交上来的数据速率越快越好;用户下载文件时,下载越快越好。但现实情况是服务器的带宽不是无限的,通常我们并不希望某一个用户的极速下载导致其它用户感觉此Web应用程序不可用。这样就带来了网络速率的需求。我在实际工作中大概总结出好几种限速办法,在这里记录以备忘。 ngx_http_core_module限制下载速率 最简单是直接使用ngx_http_core_module中的limit_rate、limit_rate_after
resilience4j是一款受hystrix启发的容错组件,提供了如下几款核心组件:
workerqueue的限速队列RateLimitingQueue搞明白三件事就可以了。
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。
市面上很多介绍redis如何实现限流的,但是大部分都有一个缺点,就是只能实现单一的限流,比如1分钟访问1次或者60分钟访问10次这种,但是如果想一个接口两种规则都需要满足呢,我们的项目又是分布式项目,应该如何解决,下面就介绍一下redis实现分布式多规则限流的方式。
在网络爬虫的过程中,我们都会遇到各种各样的反爬虫,封禁IP和账号,设置验证码,前端加密,浏览器指纹,甚至输出假数据来等等都是可能出现的反爬手段,这些我们今天一个也不会谈及,而是谈谈一种叫访问速率限制的手段。
如果您打算在Spring Boot中使用它,可以使用Starter。请注意,Spring Boot 1.x和2.x系列之间的artifactId似乎有所不同。另外,上面只包含CircuitBreaker和RateLimiter,在使用其他功能时需要单独添加依赖项。(由于未准备好AutoConfigure,您还需要自己定义bean。)
最近在参与一个识别热点数据的需求开发。其中涉及了限流算法相关的内容。所以这里记录一下自己了解的各种限流算法,以及各个限流算法的实现。
Redis 除了做缓存,还能干很多很多事情:分布式锁、限流、处理请求接口幂等性。。。太多太多了~
本文主要分享 RateLimiter 的代码实现和 RateLimiter 在 Eureka 中的应用。
那么你就需要一个数据结构来存储"访问者A",同时记录“2秒”的过期时间,同时要记录在这2秒内的访问次数。
在和某学长炫耀在自己会用Redis+Lua实现滑动窗口限流时,他说现在都用RateLimiter,所以就我就想搞个Demo,但是度娘了一下,感觉我搜索到的博客有几个个人认为不太完善的地方,比如只贴了部分代码,没贴依赖。尤其是你用AOP实现的时候,其实依赖哪个还有有讲究的;还有一个问题就是大多都是基于AOP实现,拦截器实现也是一个不错的方式,所以此处用拦截器HandlerInterceptorAdapter实现。
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
令牌桶的图,网上到处可见,按图实现也非常简单,无非是定时添加令牌桶,并提供一个获取令牌的函数,博主实现了一遍代码如下:
你可能知道高并发系统需要限流这个东西,但具体是限制的什么,该如何去做,还是模凌两可。我们接下来系统性的给它归个小类,希望对你有所帮助。
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频~采用 Spring Boot+Vue3 技术栈,深度剖析若依脚手架,小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目,戳戳戳这里-->TienChin 项目配套视频来啦。 ---- Redis 除了做缓存,还能干很多很多事情:分布式锁、限流、处理请求接口幂等性。。。太多太多了~ 今天想和小伙伴们聊聊用 Redis 处理接口限流,这也是最近的 TienChin 项目涉及到这个知识点了,我就拎出来和大家聊聊这个话题,后面视频也会讲。 1. 准备工作 首先我们创建一
Tech 导读 在软件系统中,面对高并发的场景,经常需要通过限流来降低系统压力、保护系统不被压垮;另外在交易处理的场景中,也经常因下游要求或其他原因需控制处理速率。RateLimiter是谷歌开源的一款轻巧限流限速组件,简单实用,设计精妙,本文结合示例对其源码进行了相关分析解读,包括代码层级、处理流程、数据流转、计算逻辑等, 希望能够帮助大家了解和使用。
来源 | https://my.oschina.net/floor/blog/4965200
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
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