limiter

前言 本文接着上文 应用限流 进行讨论。 之前谈到的限流方案只能针对于单个 JVM 有效，也就是单机应用。而对于现在普遍的分布式应用也得有一个分布式限流的方案。 基于此尝试写了这个组件： https://github.com/crossoverJie/distributed-redis-tool DEMO 以下采用的是 https://github.com/crossoverJie/springboot-cloud 来做演示。 在 Order 应用提供的接口中采取了限流。首先是配置了限流工具的 Bean: @Configuration public class RedisLimitConfig { @Value("${redis.limit}") private int limit; @Autowired private JedisConnectionFactory jedisConnectionFactory; @Bean public RedisLimit build() { RedisClusterConnection clusterConnection = jedisConnectionFactory.getClusterConnection(); JedisCluster jedisCluster = (JedisCluster) clusterConnection

参考： https://blog.csdn.net/ErickPang/article/details/84680132 采用自带默认网关请参照 微服务架构spring cloud - gateway网关限流 ，参数与其唯一的区别是header中多了参数userLevel,值为A或者B 此处实现按传入参数取到不同配置 userLvl.A.replenishRate: 10 userLvl.A.burstCapacity: 100 userLvl.B.replenishRate: 20 userLvl .B.burstCapacity: 1000 自定义限流器 package com.gatewayaop.filter; import com.iot.crm.gatewayaop.common.config.UserLevelRateLimiterConf; import org.springframework.beans.BeansException; import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.AbstractRateLimiter; import org.springframework.cloud.gateway.filter.ratelimit.RateLimiter; import org

我们首先讲一个场景，假如一个接口只能支持每秒5次访问速率，假如要实现这个功能要如何实现？通用的方法我们知道有计数器，漏斗，令牌桶等方法，本文主要介绍Guava如何是如何实现限流的 Guava是使用令牌桶算法来实现限流功能的，但也有自己的一些特点： 在每次有请求来获取token的时候，会同时添加令牌到令牌桶中，并不是通过异步任务固定速率添加令牌到令牌桶中，是一个惰性的方法。 超额信用消费，即用将来时间产生的令牌，来满足当前的请求，这样能应对一定的瞬间流量 可以带着这两个特点来继续阅读下文，首先看下Guava是如何使用的，简单代码如下（创建每秒5次的限流器）： RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5.0); //创建每秒一次的限流器 double timeWaited = limiter.acquire(); //获取令牌，返回值为获取令牌等待的时间 System.out.println("time waited: " + timeWaited); 上面的代码使用时很简单的，下面来剖析下代码实现，Guava 中的限流器有两种实现， SmoothBursty，顾名思义，该实现主要通过令牌桶方法实现，能够应对突发流量 SmoothWarmingUp，实现也是通过令牌桶方法，但在应对突发流量与流量整形中取了折中，能应对一定的突发流量

@author：zxw @email：[502513206@qq.com](mailto:502513205@qq.com) @ Jishou University ------ ## 1.前言 限流可以说是高并发中比较重要的一个问题了，面试的时候也经常有关此类的问题，刚好最近在学习限流算法时，苦于找不到好的实现，想起以前用过的sentinel框架里面就有限流的功能，所以顺道来学习下sentinel中限流的实现。 ## 2.源码解析 我们先来看看Sentinel怎么配置限流策略，在FlowRule对象中，通过配置`controlBehavior`属性就可以指定限流策略了，默认使用默认的限流策略。 `private int controlBehavior = RuleConstant.CONTROL_BEHAVIOR_DEFAULT;` ```java private static void initFlowRules() { List<FlowRule> rules = new ArrayList<>(); FlowRule rule = new FlowRule(); rule.setResource("addUser"); // 默认填写qps的阈值控制方式 rule.setGrade(RuleConstant.FLOW_GRADE_QPS); // 配置限流策略 //

sentinel 结构 release-1.7 未完后续更新 sentinel-core 核心模块，限流、降级、系统保护等都在这里实现 sentinel-dashboard 控制台模块，可以对连接上的sentinel客户端实现可视化的管理 sentinel-transport 传输模块，提供了基本的监控服务端和客户端的API接口，以及一些基于不同库的实现 sentinel-extension 扩展模块，主要对DataSource进行了部分扩展实现 sentinel-adapter 适配器模块，主要实现了对一些常见框架的适配 sentinel-demo 样例模块，可参考怎么使用sentinel进行限流、降级等 sentinel-benchmark 基准测试模块，对核心代码的精确性提供基准测试 1、限流 qps (1) initFlowQpsRule 初始化加载qps 限流规则 FlowRuleManager.loadRules(rules); ————> 初始化 FlowPropertyListener ——>加入到 DynamicSentinelProperty add --> synchronizedSet ————> loadRules ————> DynamicSentinelProperty ————> updateValue && FlowPropertyListener

高并发系统限流-漏桶算法和令牌桶算法 参考： http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html https://blog.csdn.net/scorpio3k/article/details/53103239 https://www.cnblogs.com/clds/p/5850070.html http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/2305117 http://iamzhongyong.iteye.com/blog/1742829 一、问题描述 　　某天A君突然发现自己的接口请求量突然涨到之前的10倍，没多久该接口几乎不可使用，并引发连锁反应导致整个系统崩溃。如何应对这种情况呢？生活给了我们答案：比如老式电闸都安装了保险丝，一旦有人使用超大功率的设备，保险丝就会烧断以保护各个电器不被强电流给烧坏。同理我们的接口也需要安装上“保险丝”，以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪，当流量过大时，可以采取拒绝或者引流等机制。 二、常用的限流算法 常用的限流算法有两种：漏桶算法和令牌桶算法 。 漏桶算法思路很简单，水（请求）先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水流入速度过大会直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。 图1 漏桶算法示意图 对于很多应用场景来说

序 本文主要研究一下dubbo-go的TpsLimitFilter TpsLimitFilter dubbo-go-v1.4.2/filter/filter_impl/tps_limit_filter.go const ( // TpsLimitFilterKey key TpsLimitFilterKey = "tps" ) func init() { extension.SetFilter(TpsLimitFilterKey, GetTpsLimitFilter) } type TpsLimitFilter struct { } TpsLimitFilter的init设置了GetTpsLimitFilter GetTpsLimitFilter dubbo-go-v1.4.2/filter/filter_impl/tps_limit_filter.go // GetTpsLimitFilter ... func GetTpsLimitFilter() filter.Filter { return &TpsLimitFilter{} } GetTpsLimitFilter实例化TpsLimitFilter Invoke dubbo-go-v1.4.2/filter/filter_impl/tps_limit_filter.go // Invoke ... func (t

熔断 限流 重试 1. 限速路由器 限速在高并发场景中比较常用的手段之一，可以有效的保障服务的整体稳定性，Spring Cloud Gateway 提供了基于 Redis 的限流方案。所以我们首先需要添加对应的依赖包spring-boot-starter-data-redis-reactive <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis-reactive</artifactId> </dependency> 配置文件中需要添加 Redis 地址和限流的相关配置 server: port: 8080 spring: application: name: spring-cloud-gateway redis: host: localhost password: password port: 6379 cloud: gateway: discovery: locator: enabled: true routes: - id: requestratelimiter_route uri: http://example.org filters: - name: RequestRateLimiter args: redis-rate

一、高级篇幅之高并发情况下接口限流特技 1、nginx层限流 2、网关层限流 简介：谷歌guava框架介绍，网关限流使用 package net.xdclass.apigateway.filter; import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter; import com.netflix.zuul.ZuulFilter; import com.netflix.zuul.context.RequestContext; import com.netflix.zuul.exception.ZuulException; import org.springframework.http.HttpStatus; import org.springframework.stereotype.Component; import javax.servlet.http.HttpServletRequest; import static org.springframework.cloud.netflix.zuul.filters.support.FilterConstants.PRE_TYPE; /** * 订单限流 */ @Component public class OrderRateLimiterFilter extends ZuulFilter

FL Studio 简称FL，全称Fruity Loops Studio，因此国人习惯叫它"水果"。目前最新版本是FL Studio12，它让你的计算机就像是全功能的录音室，大混音盘，非常先进的制作工具，让你的音乐突破想象力的限制。 FL Studio 首先提供了音符编辑器，编辑器可以针对作曲者的要求编辑出不同音律的节奏，例如鼓，镲，锣，钢琴，笛，大提琴，筝，扬琴等等任何乐器的节奏律动。其次提供了音效编辑器，音效编辑器可以编辑出各类声音针对在不同音乐中所要求的音效，例如，各类声音在特定音乐环境中所要展现出的高，低，长，短，延续，间断，颤动，爆发等特殊声效。再次提供了方便快捷的音源输入，对于在音乐中所涉及的特殊乐器声音，只要通过简单外部录音后便可在FL Studio中方便调用，音源的方便采集和简单的调用造就了 FL Studio强悍的编辑功能。 FL Studio功能特性： 1、矢量界面 FL Studio 100% 矢量化，更好地用在4K、5K甚至8K显示器上，并保持锐利9 Mixer（混音器）。 — 完全重新设计混音器，动态缩放，具有 6 种布局风格，外加 3个用户自定义面板管理音轨。 — 多推子选择和调整。 — 混音器的音轨群组。 — 多点触摸支持。 — 每个音轨10个效果插槽。 2、电音必备 FL Studio水果无疑是制作电子音乐首选，内置众多电子合成音色