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Golang 限流器（3） - uber 开源限流器
https://github.com/uber-go/ratelimit uber的限流器也只有短短的不到200行。 1go_build_lab.exe lab #gosetup C:\Users\hanwei\AppData\Local\Temp\GoLand\___1go_build_lab.exe 0 0s 1 100ms 2 100ms 3 uber的限流器是用的原子操作，但代码中也保留了互斥锁限流器方法从而对接口方法的实现，只是该main方法这样写用的是默认的原子操作，没有实际用到互斥锁的限流器的代码。 1go_build_lab.exe lab #gosetup C:\Users\hanwei\AppData\Local\Temp\GoLand\___1go_build_lab.exe 0 0s 1 10ms 2 10ms 3 可见uber的限流器既能通过sleep实现限流需求，又能通过最大松弛量的配置，更好的应对突发请求，就是更好的应对波谷波峰，可以实现一定程度的平稳波谷波峰。实现资源的最大效率利用。
68920编辑于 2023-02-10 - 来自专栏java学习java
热点key限流（3）
基本介绍 何为热点 热点即经常访问的数据，很多时候我们希望统计或者限制某个热点数据中访问频次最高的TopN数据，并对其访问进行限流或者其它操作 兜底方法 分为系统默认和客户自定义，两种 之前的case ，限流出问题后，都是用sentinel系统默认的提示：Blocked by Sentinel (flow limiting) 我们能不能自定? （这才叫热点） @SentinelResource注解的方法参数索引，0代表第一个参数，1代表第二个参数，以此类推 单机阀值以及统计窗口时长表示在此窗口时间超过阀值就限流。 上面的抓图就是第一个参数有值的话，1秒的QPS为1，超过就限流，限流后调用dealHandler_testHotKey支持方法。 testHotKey没问题 同理带参数访问也没有问题 同理带参数访问也1s点个俩三次发现问题 参数例外项 上述案例演示了第一个参数p1，当QPS超过1秒1次点击后马上被限流
50520编辑于 2022-11-13 - 来自专栏程序猿DD
Redis 限流的 3 种方式
而在高并发场景下，限流又是非常重要的一块。今天就来聊聊限流的解决方案。 当然，限流有许多种实现的方式，Redis具有很强大的功能，我用Redis实践了三种的实现方式，可以较为简单的实现其方式。 Redis不仅仅是可以做限流，还可以做数据统计，附近的人等功能，这些可能会后续写到。 基于Redis的数据结构zset 其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口，上面也提到1-10怎么变成2-11。其实也就是起始值和末端值都各+1即可。 基于Redis的令牌桶算法 提到限流就不得不提到令牌桶算法了。 令牌桶算法提及到输入速率和输出速率，当输出速率大于输入速率，那么就是超出流量限制了。 AOP或者filter中加入以上代码，用来做到接口的限流，最终保护你的网站。
1.8K10编辑于 2022-03-04 - 来自专栏阿沐教你学知识
面试系列-3 限流场景实践
可是并不是很多公司都有一套这种规范流程，所以大部分还是基于redis做简单版的限流服务。 好吧，开始新的面试侧重点！ 2 什么是接口限流 面试官：“经验一年，不会不知道什么是限流操作吧”。 基本上说的还可以吧，可以简单说下你再实际项目中如何使用限流，限流的方案有哪些嘛？ 3 这个面试官肯定在搞我 目前限流常用的方式：计数器、滑动窗口、漏桶算法、令牌桶算法四种方案，下面我们逐一讲解下(ps：在之前公司已经实践过)。 fix_time + 1); // 批量执行 此操作是原子性的 $result = $redis->exec(); $current_count = isset($result[3] $result[3]:0; return $current_count < $this->request_limit; } 面试官：“必须给你一个赞，讲的确实明了，虽然还有一些瑕疵，但是细想更重要
93110发布于 2021-05-28 - 来自专栏一个执拗的后端搬砖工
限流--单机限流
前边一篇《聊一聊限流》讲述了限流的原理和应用场景，以及两种常用的限流算法，此篇将详细讲一下限流的技术实现。 由于现在的系统架构大多都变成了分布式架构，而非传统的单机架构，限流也就分成了两个粒度，单机限流和分布式限流，所谓单机限流也就是jvm级别限流，是请求已经进入了具体某一台服务器上了采取的一种限流方式和自我保护措施 ，而分布式限流主要是对客户端请求的一种管控，在应用入口层对请求做的一种访问限制，两种限流方式的区别在于限流的作用时机和控制粒度，分布式限流主要是在应用入口拦截，控制的是服务器集群的访问(比如nginx代理层限流 )，单机限流大多是在接口访问 层拦截，控制的是请求对接口的访问频率(接口限流)，但是也不是绝对(分布式限流也可以做到接口限流)，作用时机和粒度如下图： ? 此篇我们的主题是单机限流，分布式限流在后续篇章中会提到和讲解，所谓单机限流是针对传统应用单体架构的一种限流方式，单机限流的目的是应用的自我保护，举个例子：大家都乘过地铁，早晚高峰入口都会限流，因为地铁每次的接待能力有限
2.8K30发布于 2020-11-19 - 来自专栏程序员奇点
什么是限流，如何限流
什么是限流 限流可以认为服务降级的一种，限流就是限制系统的输入和输出流量已达到保护系统 的目的。 限流方法 常用的限流算法有：计数法，滑动窗口计数法，漏桶算法和令牌桶算法。 漏桶算法思路 水（请求）进入到漏桶里，漏桶以一定的速度流出，当水流的速度过大会直接溢出， 漏桶是强行限制了数据的传输速率。 Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLimiter是基于令牌桶算法来实现的。 String[] args) { final TimeWindow timeWindow = new TimeWindow(10, 1); IntStream.range(0, 3) 令牌桶可以用来保护自己，主要用来对调用者频率进行限流，为的是不让自己的系统垮掉。
3.6K30发布于 2021-05-20 - 来自专栏一个执拗的后端搬砖工
限流--分布式限流
上一篇《限流--单机限流》讲述了单机限流的原理和技术实现，那么在现在分布式架构盛行的互联网时代，对于资源紧俏或者出于安全防范的目的，对一些核心的接口会做限流，或者对于一些黑灰产业在应用入口处做拦截或者限流 上边两个案例描述了分布式应用中需要限流的一些点，还有不同场景下限流的时机。对于案例一，目前可是基于redis实现接口限流，对于案例二，可以使用lua+redis实现在代理层限流。 lua.append("\nif tonumber(c) > tonumber(ARGV[3]) then");//ARGV[3]访问锁定次数 lua.append 总结 通过上述一系列描述，想必对分布式限流有了比较深刻的认识，使用Redis+lua脚本编码实现限流，首先实现了限流逻辑中对redis查询和更新操作的原子性，然后从效果层面看，也实现了对访问频率的限制 其实接口粒度的限流有很多时候并不能解决所有问题，首先既然能够走到接口限流，那么请求必然已经进入了服务器，就算在接口层面被拦截，但也势必占用一定的系统资源，对于限流有句话讲的特别好“限流越早越好”，也就是说能够在服务器外层拦截或者限制掉最好
1.3K30发布于 2020-11-19 - 来自专栏DDD
限流
为什么需要限流 如何限流 限流主要就是考虑这两点 为什么需要限流 之前已经介绍了熔断，降级，为什么还需要一个限流呢？是不是多此一举呢？ 要想速度达到最佳，就得让车开在一条笔直的高速公路上 系统就是一条河，服务就像行驶在河里的船，岸的两边，一边是熔断，另一边就是限流；一个保障系统安全，一个保持最大限度运转，让系统达到高可用 如何限流 限流如何实施 量化限流阀值 确定限流策略、算法 被限制流量的处理 限流阀值，这个其实就是通过系统压力测试来确定 这个工作其实在系统开发之初就需要有初步的估量，涉及到业务规模，增长速度，架构选择等等，根据现有资源及其服务能力 ，给出上限值 在《计数器算法》中已经说明了几种限流算法：固定窗口、滑动窗口、漏桶、令牌桶 有人总结为【两窗两桶】，很形象 固定窗口：临界问题，一旦流量波动，计数器提前计满，剩余时间都会被限流 滑动窗口： 因此一般都是在服务端进行限流 至于被限制的流量如何处理？
81440发布于 2021-03-23 - 来自专栏全栈程序员必看
lofter限流怎么解决_高并发限流
前言：学习本篇博客是有一些前提基础的 1、熟悉gateway网关使用 2、熟悉nginx使用 3、熟悉sentinel的应用，会涉及网关规则持久化改造 看不懂的童鞋们可以补一下微服务gateway 网关和Sentinel相关知识 秒杀链路兜底方案之限流&降级实战 一、秒杀场景介绍 1.1 秒杀场景的特点 1.2 流量消峰 1.3 兜底方案 二、限流实战 2.1 nginx限流（https: 限流既可以是在客户端限流，也可以是在服务端限流。限流的实现方式既要支持 URL 以及方法级别的限流，也要支持基于 QPS 和线 程的限流。 限流的方案 前端限流 接入层nginx限流 网关限流 应用层限流 2.1 nginx限流（https://nginx.org/en/docs） # window下nginx强制关闭命令 taskkill memberReceiveAddressService.getItem(id,memberId); return CommonResult.success(address); } 测试： memberId为3的用户压测
2.1K20编辑于 2022-11-08 - 来自专栏腾讯云中间件的专栏
限流系列之一：微服务常见限流方案及 TSF 限流原理
一般微服务容错组件都提供了限流的方式来保护我们的系统，本文主要介绍微服务限流的几种主流方案与适用的场景。 限流前考虑什么 限流的目的是什么 珍稀之物如星辰般散落，在广袤的大地上熠熠生辉。 针对什么来限流 从限流的对象来看，可以分为单机限流、集群限流和针对业务对象的限流。 单机限流：在单机上通过固定窗口或滑动窗口算法实现限流。 VIP 用户不限流而普通用户限流。 针对 IP 限流。用户登录或参与秒杀都可以使用这种限流，比如说设置一秒钟最多有50个请求。 针对业务 ID 限流，比如用户 ID。 一条限流规则主要包括以下几个元素： 限流粒度：通过标签表达式表示被调方的限流资源和调用来源。 限流阈值：单位时间和请求数，如果单位时间设置为1秒，则限流阈值为 QPS。 生效状态：限流规则是否生效。 应用示例: 不区分调用者：限流粒度选择全局限流时，来自任何调用者的请求都将进行限流统计。如果限流资源的调用总和超过了这条规则定义的阈值，则触发限流。
1K10编辑于 2025-03-18 - 来自专栏YG小书屋
Nginx限流
3 通过计数器限制每个业务的并发数。 local val, err = ngx.shared.dict:incr("draw", 1); #进来一个请求就加1 if val > 100 then #限流
2.5K21发布于 2018-05-23 - 来自专栏测试技术圈
Nginx限流
这个时候接口进行限流是非常有必要的，而限流是Nginx最有用的特性之一，而且也是最容易被错误配置的特性之一。本篇文章主要讲讲Nginx如何对接口进行限流。 Nginx限流主要分为两种方式： 1. 限制并发连接数 为什么需要限流？开源人员可以通过限流限制访问速度来防止外部暴力扫描，或者减少密码被暴力破解的可能性。也可以解决流量突发问题(如线上活动导致访问量突增)。 用一句话来概括就是说限流是用于保护服务器不会因为承受不住同一时刻的大量并发请求而宕机。 接下来我们看个简单的例子： http { limit_req_zone $binary_remote_addr zone=myLimit:10m rate=3r/s; } server { location 我们可以将之前的例子添加burst参数以及nodelay参数： http { limit_req_zone $binary_remote_addr zone=myLimit:10m rate=3r
3K20发布于 2019-09-03 - 来自专栏Node开发
Nginx限流
这个时候接口进行限流是非常有必要的，而限流是Nginx最有用的特性之一，而且也是最容易被错误配置的特性之一。本篇文章主要讲讲Nginx如何对接口进行限流。 Nginx限流主要分为两种方式： 1. 限制并发连接数 为什么需要限流？开源人员可以通过限流限制访问速度来防止外部暴力扫描，或者减少密码被暴力破解的可能性。也可以解决流量突发问题(如线上活动导致访问量突增)。 用一句话来概括就是说限流是用于保护服务器不会因为承受不住同一时刻的大量并发请求而宕机。 接下来我们看个简单的例子： http { limit_req_zone $binary_remote_addr zone=myLimit:10m rate=3r/s; } server { location 我们可以将之前的例子添加burst参数以及nodelay参数： http { limit_req_zone $binary_remote_addr zone=myLimit:10m rate=3r
1.8K21发布于 2019-09-03 - 来自专栏小白鼠
集群限流
准备工作 基于sentine-1.4.2，在dashboard想要更好的查看集群限流相关配置，需要一些小修改 你也可以直接从github上拉取我的代码： git@github.com:spilledyear 但这时候还没有server和client的概念，需要简单配置:点击集群限流菜单项，然后点击右上角的"新增Toeken Server" ? 为了观察限流效果光差，新建的资源名与测试案例中的资源名一致：点击流控规则菜单项，然后点击右上角的回到集群界面： 为什么这里要在集群界面新建规则呢？ 以上操作完成之后，会发现nacos中多了一条配置，具体内容就是规则的具体信息 查看限流效果 通过jmeter测试，让两个请求都分别请求不同的实例各20次： 发现每个请求都通过了10次，加起来刚好20次， 多出来的请求抛出了FlowException异常，执行了blockHandler对应的逻辑，初步符合集群限流的效果 推送原理 在保存规则信息的时候，发现请求了以下接口：http://localhost:
1.3K20发布于 2019-03-19 - 来自专栏开源部署
限流措施
所以在高并发的应用中，需要通过限流来保障服务对所有用户的可用性。限流和缓存、降级一样，也是保护高并发系统的利器。 2、常见的限流措施 高并发系统常采用以下限流措施： 限制总并发数。 3、限流算法 3.1、计算器算法 算法原理：从第一个请求进来开始计时，在接下来时间内(如1s)，每来一个请求就把计数加1；如果累加的数字达到了设定的值，则后续的请求就会被全部拒绝；等单位时间结束后把计数恢复为 4、用Spring Cloud Gateway内置的限流工厂实现限流 4.1、添加依赖 Spring Cloud Gateway内置了限流工厂"RequestRateLimiterGatewayFilterFactory spring.cloud.gateway.routes[0].filters[0].args.key-resolver=#{@ipKeyResolver} 4.4、测试 步骤： 1、启动服务中心 2、启动服务提供者 3、 启动服务消费者 4、启动网关工程 5、访问：http://localhost:50024/hello 当快速发送请求时，会进行限流服务不可用
1K30编辑于 2022-09-15 - 来自专栏crossoverJie
应用限流
对此就必须要做限流处理，每秒钟生产一定限额的数据到 kafka，这样就能极大程度的保证 web的正常运转。 其实不管处理何种场景，本质都是降低流量保证应用的高可用。 常见算法 对于限流常见有两种算法: 漏桶算法 令牌桶算法 漏桶算法比较简单，就是将流量放入桶中，漏桶同时也按照一定的速率流出，如果流量过快的话就会溢出( 漏桶并不会提高流出速率)。 总结 针对于单个应用的限流 RateLimiter够用了，如果是分布式环境可以借助 redis来完成。具体实现在接下来讨论。
83110编辑于 2022-08-19 - 来自专栏java 成神之路
java 限流策略
此时你需要使用的技术手段之一就是限流，当请求达到一定的并发数或速率，就进行等待、排队、降级、拒绝服务等。在限流时，常见的两种算法是漏桶和令牌桶算法算法。 限流算法 令牌桶(Token Bucket)、漏桶(leaky bucket)和计数器算法是最常用的三种限流的算法。 1. 令牌桶算法 ? 3. 计数器限流算法 计数器限流算法也是比较常用的，主要用来限制总并发数，比如数据库连接池大小、线程池大小、程序访问并发数等都是使用计数器算法。 使用计数器限流示例1 public class CountRateLimiterDemo1 { private static AtomicInteger count = new AtomicInteger 使用计数器限流示例2 public class CountRateLimiterDemo2 { private static Semaphore semphore = new Semaphore
1.9K70发布于 2018-05-18 - 来自专栏【腾讯云开发者】
微服务常见限流方案及TSF限流原理
1.3 针对什么来限流 从限流的对象来看，可以分为单机限流、集群限流、针对业务对象的限流。 单机限流：在单机上通过固定窗口或滑动窗口算法实现限流。 集群限流：一般需要借助 Redis 之类的中间件来记录流量和阈值，来实现前面的限流算法。 针对业务对象限流：如针对 IP、用户 ID 或业务 ID 进行限流。 VIP 用户不限流而普通用户限流。 一条限流规则主要包括以下几个元素： 限流粒度：通过标签表达式表示被调方的限流资源和调用来源。 限流阈值：单位时间和请求数，如果单位时间设置为1秒，则限流阈值为 QPS。 生效状态：限流规则是否生效。 不区分调用者：限流粒度选择全局限流时，来自任何调用者的请求都将进行限流统计。如果限流资源的调用总和超过了这条规则定义的阈值，则触发限流。 不区分调用者：限流粒度选择全局限流时，来自任何调用者的请求都将进行限流统计。如果限流资源的调用总和超过了这条规则定义的阈值，则触发限流。
1.4K21编辑于 2025-01-15 - 来自专栏后端云
Golang 限流器（1） - Golang 标准库限流器
github.com/golang/time 上图可以看出 client-go 用到了 workqueue 队列 来处理 从 DeltaFIFO pop 出来的内容，workqueue 队列用到了限流队列 在分析workqueue前，需要了解下实现限流队列的限流器。 限流器有多种实现方式，client-go用了其中一种，client-go用的限流器是 Golang 标准库限流器（Golang 的 timer/rate）。 本篇是关于 Golang 标准库限流器。 Golang 标准库限流器通过令牌桶实现。令牌桶可以想象有一个固定大小的桶，通过有取有放，实现了限流目的。 放：系统会以恒定速率向桶中放 Token，桶满则暂时不放。 相当于没有限流器，限流器功能disable。
57630编辑于 2023-02-10 - 来自专栏MyBlog-Karos
平稳限流？突发限流？还是时间窗口？三种限流算法分析与对比
漏桶限流算法和令牌桶限流算法是两种常见的限流算法，它们的原理和实现方式有所不同。漏桶限流算法漏桶限流算法是一种固定容量的桶，水以恒定的速率流出，来限制请求的流量。 以下是漏桶限流算法的流程图：图片漏桶限流算法的优点是可以平滑限制请求的流量，缺点是在处理突发流量时效果不佳。 令牌桶限流算法令牌桶限流算法也是一种固定容量的桶，但它的工作方式略有不同。 时间窗口限流算法时间窗口限流算法是一种基于时间窗口的限流算法，其主要思想是将请求的流量限制在每个时间窗口内的一定数量。算法过程如下：初始化一个时间窗口和一个计数器，计数器初始值为0。 通过这些时序图，我们可以更好地了解漏桶限流算法和令牌桶限流算法的区别。
1.6K32编辑于 2023-05-07
腾讯云开发者
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