目录令牌桶算法(Token Bucket)漏桶算法(Leaky Bucket)滑动窗口(Sliding Window)总结 限流器(Rate Limiter)是一种用于控制系统资源利用率和质量的重要机制。它通过限制单位时间内可以执行的操作数量,从而防止系统过载和保护服务的可靠性。在Java中,可以使
限流想必大家都不陌生，它是一种控制资源访问速率的策略，用于保护系统免受过载和崩溃的风险。限流可以控制某个服务、接口或系统在一段时间内能够处理的请求或数据量，以防止系统资源耗尽、性能下降或服务不可用。 常见的限流策略有以下几种： 令牌桶算法：基于令牌桶的方式，限制每个单位时间内允许通过的请求量，请求量
Redisson 限流器源码分析 对上篇文章网友评论给出问题进行解答：redis 的key 是否会过期，过期指的限流器 可以先阅读上篇文章： redis + AOP + 自定义注解实现接口限流 - 古渡蓝按 - 博客园 (cnblogs.com) 注解AOP 代码部分提取 // 调用Reids工具类
Redisson 限流器源码分析 对上篇文章网友评论给出问题进行解答：redis 的key 是否会过期 可以先阅读上篇文章： redis + AOP + 自定义注解实现接口限流 - 古渡蓝按 - 博客园 (cnblogs.com) 注解AOP 代码部分提取 // 调用Reids工具类的rateLim
本文主要从设计与原理方面分享优化过程中的思考，不涉及具体的代码实现。在分析过程中我会写一些当时思考的问题，在看后续答案时可以自己也先思考一下 老的限流方案 首先讲解一下原本网关限流功能的实现方案，省略其中的白名单，黑名单，令牌桶算法实现等一些细节 限流策略中包含多种策略，比如根据用户维度限流，ip维
本文详细介绍了Java Redis多限流的操作方法，并给出了使用Jedis库结合Redis的INCR和EXPIRE命令模拟一个基本的分布式多限流系统、基于Jedis和Lua脚本的限流示例两个代码示例，同时本文还介绍了Redis多限流的一些基本概述，干货满满。
API接口都是提供给第三方服务/客户端调用，所有请求地址以及请求参数都是暴露给用户的。 每次请求一个HTTP请求，用户都可以通过F12,或者抓包工具看到请求的URL链接，然后copy出来。这样是非常不安全的，有人可能会恶意的刷我们的接口，那这时该怎么办呢？ 增加一个全局过滤器 获取客户端的IP 限制
滑动窗口限流 滑动窗口限流是一种常用的限流算法，通过维护一个固定大小的窗口，在单位时间内允许通过的请求次数不超过设定的阈值。具体来说，滑动窗口限流算法通常包括以下几个步骤： 初始化：设置窗口大小、请求次数阈值和时间间隔。 维护窗口：将请求按照时间顺序放入窗口中，并保持窗口内请求数量不超过阈值。 检查
Spring Cloud Alibaba Sentinel限流功能概览，目前先整理一版，东西有点多，想慢慢打开；后续继续更新......
概述 在微服务、API 化、云原生大行其道的今天，服务治理不可或缺，而服务治理中限流几乎是必不可少的手段；微服务化往往伴随着分布式的架构，那么仅仅单机限流是不够的，还需要分布式的限流。 那么问题就来了：分布式限流中，往往会出现「限流不均衡」或「限流误差」的情况，这是为什么呢？ 限流 国庆假期，限流这
1 前言 在《微服务系列》中，我们讲过很多限流，熔断相关的知识。 老生长谈的一个话题，服务的能力终归是有限的，无论是内存、CPU、线程数都是，如果遇到突如其来的峰量请求，我们怎么友好的使用限流来进行落地，避免整个服务集群的雪崩。 峰量请求主要有两种场景： 1.1 突发高峰照成的服务雪崩 如果你的服务
# ★微服务系列 [微服务1：微服务及其演进史](https://www.cnblogs.com/wzh2010/p/14940280.html "微服务1：微服务及其演进史") [微服务2：微服务全景架构 ](https://www.cnblogs.com/wzh2010/p/15311192.h
前言 在构建API项目时，有时出于安全考虑，防止访问用户恶意攻击，希望限制此用户ip地址的请求次数，减轻拒绝服务攻击可能性，也称作限流。接下来，我们就来学习开源库DotNetRateLimiter 如何轻松实现限流。 项目使用配置 安装Nuget包 在新建立的WebAPI项目中，通过Nuget包管理
现代互联网很多业务场景，比如秒杀、下单、查询商品详情，最大特点就是高并发，而往往我们的系统不能承受这么大的流量，这时候限流熔断就发挥作用了，限制请求数，快速失败，保证系统满负载又不超限。本文为大家介绍几种常见的限流算法及方案
在系统高可用设计中，接口限流是一个非常重要环节，一方面是出于对自身服务器资源的保护，另一方面也是对依赖资源的一种保护措施。比如对于 Web 应用，我限制单机只能处理每秒 1000 次的请求，超过的部分直接返回错误给客户端。虽然这种做法损害了用户的使用体验，但是它是在极端并发下的无奈之举，是短暂的行为，因此是可以接受的。
摘要：本文将详细介绍下RRateLimiter的具体使用方式、实现原理还有一些注意事项。 本文分享自华为云社区《详解Redisson分布式限流的实现原理》，作者： xindoo。 我们目前在工作中遇到一个性能问题，我们有个定时任务需要处理大量的数据，为了提升吞吐量，所以部署了很多台机器，但这个任务在
Sentinel 以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性。
目标 保证系统不因流量过载而挂。 现状：人工限流 正常的微服务限流工具都需要人工配置：支持应用负责人事先配置限流规则（接口 + 调用方 + 限流阈值），流量在阈值以下可以正常响应，超过阈值的流量会快速失败。这种方案存在如下问题： 问题 1. 接口多，无法全面覆盖 要想保证系统不因流量过载而挂，那就需
测试场景：高可用场景--限流测试； 被测交易：查询类交易，HTTP协议； 交易链路：jmeter - web - coimpre(前置服务) -- coimbp -- cobp （coimbp 、coimpre 都会访问同一个数据库）； 注：cobp 为合肥机房，其他服务均为北京机房，要注意跨网段存
# 令牌桶算法 > 系统会维护一个令牌（token）桶，以一个恒定的速度往桶里放入令牌（token），这时如果有请求进来想要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌（token），当桶里没有令牌（token）可取时，则该请求将被拒绝服务。令牌桶算法通过控制桶的容量、发放令牌的速率，来达到对请求的限制。 >
