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相关内容

  • Guava RateLimiter

    来源:https:mrbird.ccGuava-RateLimiter.htmlGoogle Guava提供的RateLimiter使用的是令牌桶算法。RateLimiter常用于限制访问资源的速率。RateLimiter使用示例下面是一个RateLimiter的简单使用示例:public class RateLimiterTest { 1秒钟产生0.5张令牌 private final staticRateLimiter limiter = RateLimiter.create(0.5); public static void main(String waiting 0.0Thread waiting再来看一个RateLimiter的例子:public class RateLimiterTest { public static void main(String args) { RateLimiter
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  • 聊聊Guava的RateLimiter

    comgooglecommonutilconcurrentRateLimiter.java@Beta@GwtIncompatiblepublic abstract class RateLimiter {...... ** * Acquires the given number of permits from this {@code RateLimiter}, blocking until the request* microsToWait SECONDS.toMicros(1L); } ** * Reserves the given number of permits from this {@code RateLimiter
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  • 实战限流(guava的RateLimiter)

    常用的限流算法有漏桶算法和令牌桶算法,guava的RateLimiter使用的是令牌桶算法,也就是以固定的频率向桶中放入令牌,例如一秒钟10枚令牌,实际业务在每次响应请求之前都从桶中获取令牌,只有取到令牌的请求才会被成功响应本次实战,我们用的是guava的RateLimiter,场景是spring mvc在处理请求时候,从桶中申请令牌,申请到了就成功响应,申请不到时直接返回失败;对于的源码可以在我的git下载,地址是:httpsAccessLimitService,提供tryAcquire()方法,用来尝试获取令牌,返回true表示获取到,如下所示:@Servicepublic class AccessLimitService { 每秒只发出5个令牌 RateLimiterrateLimiter = RateLimiter.create(5.0); ** * 尝试获取令牌 * @return * public boolean tryAcquire(){ return rateLimiter.tryAcquire
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  • Google出品的限流术RateLimiter

    常用的限流算法有令牌桶和和漏桶,而Google开源项目Guava中的RateLimiter使用的就是令牌桶控制算法。RateLimiter方法摘要如下。修饰符和类型方法和描述doubleacquire()从RateLimiter获取一个令牌,该方法会被阻塞直到获取到令牌doubleacquire(int permits)从RateLimiter获取指定数量令牌方案:使用RateLimiter限制发送请求的频率,假设第三方服务每秒可处理5笔请求,示例代码如下。List queryNos = newArrayList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7); RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5); ExecutorService
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  • 使用Guava RateLimiter限流以及源码解析

    RatLimiter使用以及源码解析Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLimiter,该类基于令牌桶算法实现流量限制,使用十分方便,而且十分高效。RateLimiter使用首先简单介绍下RateLimiter的使用,public void testAcquire() { RateLimiter limiter = RateLimiter.create从输出来看,RateLimiter支持预消费,比如在acquire(5)时,等待时间是3秒,是上一个获取令牌时预消费了3个两排,固需要等待3*1秒,然后又预消费了5个令牌,以此类推RateLimiter()); } static RateLimiter create(double permitsPerSecond, SleepingStopwatch stopwatch) { RateLimiterrateLimiter = new SmoothBursty(stopwatch, 1.0 * maxBurstSeconds *); rateLimiter.setRate(permitsPerSecond
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  • 面试官:来谈谈限流-RateLimiter源码分析

    基本使用RateLimiter的使用很简单:create方法传入的是每秒生成令牌的个数RateLimiter rateLimiter= RateLimiter.create(1);for (int iRateLimiter rateLimiter= RateLimiter.create(1);double waitTime=rateLimiter.acquire(1000);System.out.println的创建先看创建RateLimiter的create方法。permitsPerSecond, SleepingStopwatch stopwatch) { 创建一个SmoothBursty RateLimiter rateLimiter = new SmoothBursty(stopwatch, 1.0 * maxBurstSeconds *); rateLimiter.setRate(permitsPerSecond); return rateLimiter;}create
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  • 面试官:来谈谈限流-RateLimiter源码分析

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  • 超详细的Guava RateLimiter限流原理解析

    RateLimiter的类图如上所示,其中RateLimiter是入口类,它提供了两套工厂方法来创建出两个子类。RateLimiter提供了两个工厂方法,最终会调用下面两个函数,生成RateLimiter的两个子类。static RateLimiter create(SleepingStopwatch stopwatch, double permitsPerSecond) { RateLimiter rateLimiter, unit, coldFactor); rateLimiter.setRate(permitsPerSecond); return rateLimiter;} 平滑突发限流  使用RateLimiterpublic void testSmoothwarmingUp() { RateLimiter r = RateLimiter.create(2, 3, TimeUnit.SECONDS); while
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  • Guava RateLimiter限流源码解析和实例应用

    RateLimiter使用以及源码解析 Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLimiter,该类基于令牌桶算法实现流量限制,使用十分方便,而且十分高效。create(SleepingStopwatch stopwatch, double permitsPerSecond) { RateLimiter rateLimiter = new SmoothBursty(stopwatch, 1.0 * maxBurstSeconds *); 根据每秒向桶中放入令牌的数量来设置当前存储令牌数 rateLimiter.setRate(permitsPerSecond);rateLimiter = RateLimiter.create(Double.MAX_VALUE); ** * 带有指定注解切入 * @ResponseBody @Around(value = @annotationrateLimiter.tryAcquire(lxRateLimit.timeOut(), lxRateLimit.timeOutUnit())) return 服务器繁忙,请稍后再试!
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  • 限流原理解读之guava中的RateLimiter

    RateLimiter有两种新建的方式 创建Bursty方式 创建WarmingUp方式 以下源码来自 guava-17.0 Bursty初始化RateLimiter r = RateLimiter.create(1); 不阻塞r.tryAcquire();阻塞r.acquire()复制代码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RateLimiterrateLimiter = new Bursty(ticker, 1.0 * maxBurstSeconds *); ticker默认使用自己定义的rateLimiter.setRate(permitsPerSecond因而RateLimiter本身并不记下最后一次请求的时间,而是记下下一次期望运行的时间(nextFreeTicketMicros)。,并这只了对应的速率RateLimiter rateLimiter = new WarmingUp(ticker, warmupPeriod, unit);rateLimiter.setRate(permitsPerSecond
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  • 使用Guava的RateLimiter做限流

    -- 18-06-21 18:21:17Accessing: 6 --- 18-06-21 18:21:17Accessing: 7 --- 18-06-21 18:21:22六、Semaphore和RateLimiterRateLimiter:这是guava的,直译是速率限制器。其作用是 限制一秒内只能有N个线程执行,超过了就只能等待下一秒。注意,N是double类型。========================================Semaphore:从线程个数限流RateLimiter:从速率限流 目前常见的算法是漏桶算法和令牌算法令牌桶算法:相比漏桶算法而言区别在于RateLimiter来实现
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  • 使用guava提供的ratelimiter令牌桶

    简单使用demo:新建一个每秒限制3个的令牌桶RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(3.0); ThreadPoolExecutor executor< 10; i++) { executor.execute(new Runnable() { @Override public void run() { 获取令牌桶中一个令牌,最多等待10秒 if (rateLimiter.tryAcquire
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  • java高级进阶|单机版限流之Ratelimiter

    0x03,拦截器和限流组件的整合本文基于拦截器和guava提供的Ratelimiter进行请求的限流的示例程序的模拟的,文章整合起来很简单,限流主要为了防止过量的请求对服务器造成的压力而拒绝服务了,所以这里就简单模拟了一下HttpServletRequest request);}package com.wpw.springbootratelimiter; import com.google.common.util.concurrent.RateLimiterjavax.servlet.http.HttpServletRequest; @Componentpublic class RatelimiterInterceptor extends AbstractIntercepter { private static final RateLimiterrateLimiter = RateLimiter.create(1); @Override protected boolean preHandle(HttpServletRequest requestrateLimiter.tryAcquire()) { System.out.println(稍后重试); return false; } System.out.println(获取许可成功); return
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  • 注册中心 Eureka 源码解析 —— 基于令牌桶算法的 RateLimiter

    概述本文主要分享 RateLimiter 的代码实现和 RateLimiter 在 Eureka 中的应用。推荐 Spring Cloud 书籍:请支持正版。下载盗版,等于主动编写低级 BUG 。RateLimiter 目前支持分钟级和秒级两种速率限制。构造方法如下:public class RateLimiter { ** * 速率单位转换成毫秒 * private final long rateToMsConversion; public RateLimiter= new RateLimiter(TimeUnit.SECONDS); ** * Only full registry fetches. * private static final RateLimiter代码如下:class InstanceInfoReplicator implements Runnable { ** * RateLimiter * private final RateLimiter
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  • 限流算法简介及Guava RateLimiter令牌桶限流介绍

    参考常用4种限流算法介绍及比较超详细的Guava RateLimiter限流原理解析限流算法简介1.计数器(固定窗口)算法计数器算法是使用计数器在周期内累加访问次数,当达到设定的限流值时,触发限流策略。令牌桶算法令牌桶是按照固定速率往桶中添加令牌,请求是否被处理需要看桶中令牌是否足够,当令牌数减为零时则拒绝新的请求; 令牌桶限制的是平均流入速率,允许突发请求,只要有令牌就可以处理Guava RateLimiterDemo1.平滑突发限流public void testSmoothBursty() { RateLimiter r = RateLimiter.create(5); while (true) { System.out.println0.196048s * get 1 tokens: 0.197538s * get 1 tokens: 0.196049s *}2.平滑预热限流public void testSmoothwarmingUp() { RateLimiterr = RateLimiter.create(2, 3, TimeUnit.SECONDS); while (true) { System.out.println(get 1 tokens: + r.acquire
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  • 源码分析 RateLimiter SmoothBursty 实现原理(文末附流程图)

    1、RateLimiter 类设计图----?RateLimiter限流抽象类,定义限流器的基本接口。SmoothRateLimiter平滑限流实现器,也是一个抽象类。public void testSimple() { RateLimiter limiter = RateLimiter.create(stopwatch, 5.0); limiter.acquire(#createstatic RateLimiter create(SleepingStopwatch stopwatch, double permitsPerSecond) { @1 RateLimiterrateLimiter = new SmoothBursty(stopwatch, 1.0); @2 rateLimiter.setRate(permitsPerSecond); @3 return3.1.2 RateLimiter setRate 方法详解RateLimiter#setRatepublic final void setRate(double permitsPerSecond) {
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  • 使用RateLimiter完成简单的大流量限流,抢购秒杀限流

    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。rateLimiter = RateLimiter.create(0.5); List tasks = new ArrayList(); for (int i = 0; i < 10; i++) {rateLimiter = RateLimiter.create(10); @RequestMapping(miaosha) public Object miaosha(int count, String还好,RateLimiter有自己的方法去做判断。我们运行看结果?多执行几次,发现每次这个顺序都不太一样。使用RateLimiter非阻塞,超时和请求失败极少,总体QPS上升了不少。测试不太正规,就大概跑了跑。
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  • 源码分析RateLimiter SmoothWarmingUp 实现原理(文末附流程图)

    从上文也详细介绍了 RateLimiter 相关的类图,本文就不详细介绍。2、SmoothWarmingUp 创建流程----创建 SmoothWarmingUp 限速器的入口为 RateLimiter 的 create 方法,其代码如下:RateLimiter#createpublicRateLimiter#createstatic RateLimiter create( SleepingStopwatch stopwatch, double permitsPerSecond, longwarmupPeriod, TimeUnit unit, double coldFactor) { RateLimiter rateLimiter = new SmoothWarmingUp(stopwatch, warmupPeriod, unit, coldFactor); @1 rateLimiter.setRate(permitsPerSecond); @2 return rateLimiter;
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  • Spring Cloud 入门教程9、服务限流API限流(Zuul+RateLimiter)

    一、前言1、什么是RateLimiter、Spring Cloud Zuul RateLimiter?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.comguava-ratelimiterSpring Cloud Zuul RateLimiter结合Zuul对RateLimiter进行了封装,通过实现ZuulFilter提供了服务限流功能token=ken.io 会被作为同一个url进行限流如果zuul-ratelimiter的限流粒度方式不能满足你的需求,你可以选择自定义ZuulFilter集成RateLimiter去做限流。三、Zuul集群服务限流(Zuul+RateLimiter+Redis)RateLimiter的限流数据是默认以ConcurrentHashMap方式存储在内存中的,当我们部署了Zuul集群的时候,就会影响我们的限流策略了参数说明Zuul-RateLimiter基本配置项 配置项 可选值 说明 enabled truefalse 是否启用限流 behind-proxy truefalse 翻了源码,没发现有使用。。。
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  • 分布式环境下限流方案的实现redis RateLimiter Guava,Token Bucket, Leaky Bucket

    但调用的是同一个服务商接口鉴于业务方对短信发送接口的调用频率未知,而服务商的接口服务有上限,为保证服务的可用性,业务层需要对接口调用方的流量进行限制—–接口限流方案一、在提供给业务方的Controller层进行控制使用guava提供工具库里的RateLimiter类(内部采用令牌捅算法实现)进行限流**核心代码片段*private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(400);400表示每秒允许处理的量是400if(rateLimiter.tryAcquire()) { 短信发送逻辑可以在此处}使用Java自带delayqueue的延迟队列实现(编码过程相对麻烦,此处省略代码)使用Redis实现,存储两个key,cacheDao.incrBy(API_WEB_COUNTER_KEY, (long) 1) > (long) 400) { LOGGER.info(调用频率过快);}短信发送逻辑可行性分析 最快捷且有效的方式是使用RateLimiter实现,但是这很容易踩到一个坑,单节点模式下,使用RateLimiter进行限流一点问题都没有。
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