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5种限流算法，7种限流方式，挡住突发流量？
其中限流是不可或缺的一环，这篇文章介绍限流相关知识。 1. 限流 限流顾名思义，就是对请求或并发数进行限制；通过对一个时间窗口内的请求量进行限制来保障系统的正常运行。 20:51:19.661629 做点什么 5. : 6379 host: 127.0.0.1 lettuce: shutdown-timeout: 100ms pool: min-idle: 5 滑动窗口限流 通过对上面的基于 incr 命令实现的 Redis 限流方式的测试，我们已经发现了固定窗口限流所带来的问题，在这篇文章的第三部分已经介绍了滑动窗口限流的优势，它可以大幅度降低因为窗口临界突变带来的问题 单机限流与分布式限流 上面演示的基于代码形式的窗口算法和桶算法限流都适用于单机限流，如果需要分布式限流可以结合注册中心、负载均衡计算每个服务的限流阈值，但这样会降低一定精度，如果对精度要求不是太高，可以使用
1.5K20编辑于 2022-03-22 - 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 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 首次同时5个线程进来获得访问许可，然后执行逻辑，每个执行完，释放许可，其他线程获得后可以继续执行，总之会保证最大并发为5的访问量，从而达到了限流的效果。 使用线程池创建了10个线程并发访问exec方法，发现只有5个访问成功，使用 AomicInteger 简单粗暴超过域值就拒绝请求，可能只是瞬时的请求量高，也会拒绝请求。
2.8K30发布于 2020-11-19 - 来自专栏【腾讯云开发者】
5大常见高并发限流算法选型浅析
在现代高并发系统中，随着用户访问量的激增和业务需求的不断扩展，限流作为一种至关重要的保护机制，被广泛应用于防止系统过载，确保系统的稳定性和可用性。 本文将深入剖析几种常见的限流算法，探讨它们的原理、优缺点并给出代码实例，帮助读者更好地理解和应用这些算法，从而在实际项目中构建更加高效、稳定的系统。 06、总结 每种限流算法都有其适用的场景和优缺点。在选择限流算法时，需要根据具体的业务需求和系统特性进行权衡。通过合理选择和组合这些算法，可以有效地保护系统免受过载的影响。
58010编辑于 2024-12-19 - 来自专栏小白晋级大师
分布式系统架构5：限流设计模式
这是小卷对分布式系统架构学习的第5篇文章，今天来学习限流器和限流设计模式1.为什么要限流？ 任何一个系统的运算、存储、网络资源都不是无限的，当系统资源不足以支撑外部超过预期的突发流量时，就应该要有取舍，建立面对超额流量自我保护的机制，而这个机制就是微服务中常说的“限流”2.四种限流设计模式说到限流 4种限流算法都只适用于单机限流，或者把系统当做整体来限流。 实际应用中仍然需要精细的每个服务的限流。概念：过将限流逻辑分散到多个节点，同时使用一致性算法保证全局限流的一致性。它结合了本地限流和集中式限流的优点。 当流量大时，限流本身会降低系统处理能力总结今天学习了4种限流设计模式：流量计数器模式、滑动窗口模式、漏桶模式、令牌桶模式，后面2种都是基于缓冲区的限流算法。简单了解了下分布式限流的概念。
45710编辑于 2024-12-22 - 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。 把一分钟分成了若干等份，比如分成6份， 每份10s， 在一份独立计数器上，在 00:00-00:09 之间计数器累加1， 当等份数量越大，限流统计越详细。 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 ，但是如果服务层暴露给上层应用的是一个通用的接口，那么此处限流粒度就有点粗，可能原本想对某一个业务场景限流，但是实际上影响了n个业务场景的访问。 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。 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luozhiyun的技术学习
5.Sentinel源码分析—Sentinel如何实现自适应限流？
---- 这篇文章主要学习一下Sentinel如何实现自适应限流的。 更加具体的原理解释可以看官方：系统自适应限流 所以看起来好像很厉害的样子，所以我们来看看具体实现吧。 statusListener = new SystemStatusListener(); scheduler.scheduleAtFixedRate(statusListener, 5, ，无论设置哪个属性都会设置checkStatus=true表示开启系统自适应限流。 在设置好限流规则后会进入到SphU.entry方法中，通过创建slot链调用到SystemSlot，这里是系统自适应限流的地方。
86310发布于 2019-09-29 - 来自专栏luozhiyun的技术学习
5.Sentinel源码分析—Sentinel如何实现自适应限流？
这篇文章主要学习一下Sentinel如何实现自适应限流的。 为什么要做自适应限流，官方给了两个理由： 保证系统不被拖垮 在系统稳定的前提下，保持系统的吞吐量 我再贴一下官方的原理： [自适应限流.png] 能够保证水管里的水量，能够让水顺畅的流动，则不会增加排队的请求 设置限流 我们先讲一下SystemRuleManager这个类在初始化的时候做了什么吧。 statusListener = new SystemStatusListener(); scheduler.scheduleAtFixedRate(statusListener, 5, 在设置好限流规则后会进入到SphU.entry方法中，通过创建slot链调用到SystemSlot，这里是系统自适应限流的地方。
85210发布于 2019-09-17 - 来自专栏全栈程序员必看
lofter限流怎么解决_高并发限流
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。 server { ... location /search/ { # 允许超出频率限制的请求数为5，默认会被延迟处理，如果不希望延迟处理，可以使用nodelay参数 limit_req zone=one burst=5 nodelay; } 区域名称为one，大小为10m，平均处理的请求频率不能超过每秒一次。 比如降级方案可以这样设计：当秒杀流量达到 5w/s 时，把成交记录的获取从展示 20 条降级到只展示 5 条。 “从 20 改到 5”这个操作由一个开关来实现，也就是设置一个能够从开关系统动态获取的系统参数。 降级的核心目标是牺牲次要的功能和用户体验来保证核心业务流程的稳定，是一个不得已而为之的举措。
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
location /search/ { limit_req zone=one burst=5; } } $binary_remote_addr：IP地址。 burst=5：令牌桶中保存的令牌最多有5个。 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)。 rate设置IP访问频率，rate=5r/s表示每秒只能处理每个IP地址的5个请求。Nginx限流是按照毫秒级为单位的，也就是说1秒处理5个请求会变成每200ms只处理一个请求。 nodelay，如果没有添加nodelay参数，则可以理解为预先在内存中占用了5个请求的位置，如果有5个突发请求就会按照200ms去依次处理请求，也就是1s内把5个请求全部处理完毕。 这样实际上就会将额外的5个突发请求以200ms/个去依次处理，保证了处理速率的稳定，所以在处理突发流量的时候也一样可以正常处理。如果添加了nodelay参数则表示要立即处理这5个突发请求。
3K20发布于 2019-09-03 - 来自专栏DotNet NB && CloudNative
.NET 5 中使用 Consul+Ocelot+Polly缓存、限流、熔断、降级
测试：访问 http://172.16.2.9:5200/T1/Test/GetName 刷新后还是5201端口数据，说明是从缓存取的 10s后刷新端口变成5202 2.2、Ocelot限流 为什么要限流呢 ，防止请求过多把程序搞宕机了，也可以有效防止爬虫和ddos攻击，预估出服务的处理能力，然后设置限流，可以限制单位时间内的访问量（失败一部分请求比整个服务挂掉强）。 可以看到，在10s内请求了5次之后的请求就失败了，返回的状态码是自定义的666，然后等10s过后又恢复访问，上面设置的白名单在Headers加上就可以 不受限流影响，可以无限访问。 TimeSpan.FromSeconds(10));//连续出错5次后熔断10秒，不会在进到业务代码 } 测试结果： 5次前的返回： 熔断后返回： 3.3、Polly重试 把OrderService 测试结果： 可以看到，第一次执行因为有异常，然后分别隔5s,10s,15s重试，最后才抛出了异常。
2.3K20发布于 2021-11-10 - 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)。 rate设置IP访问频率，rate=5r/s表示每秒只能处理每个IP地址的5个请求。Nginx限流是按照毫秒级为单位的，也就是说1秒处理5个请求会变成每200ms只处理一个请求。 nodelay，如果没有添加nodelay参数，则可以理解为预先在内存中占用了5个请求的位置，如果有5个突发请求就会按照200ms去依次处理请求，也就是1s内把5个请求全部处理完毕。 这样实际上就会将额外的5个突发请求以200ms/个去依次处理，保证了处理速率的稳定，所以在处理突发流量的时候也一样可以正常处理。如果添加了nodelay参数则表示要立即处理这5个突发请求。
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
1、为什么要限流 一般而言，正常的流量越多越好，比如用户快速增长、热点事件带来的蜂拥的人流。但在实际的网络流量中，除正常的流量外，还有很多非正常的流量，比如网络攻击、恶意爬虫。 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。 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 [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 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
涨薪5K必学高并发核心编程，限流原理与实战，分布式计数器限流
分布式计数器限流 分布式计算器限流是使用Redis存储限流关键字key的统计计数。 这里介绍两种限流的实现方案：Nginx Lua分布式计数器限流和RedisLua分布式计数器限流。 实战：Nginx Lua分布式计数器限流 本小节以对用户IP计数器限流为例实现单IP在一定时间周期（如10秒）内只能访问一定次数（如10次）的限流功能。 seckillGoodId=1 10秒内连续刷新，第6次的输出如图9-5所示。 图9-5 自验证时第6次刷新的输出 10秒之内连续刷新，发现第10次之后请求被限流了，说明Lua限流脚本工作是正常的，被限流后的输出如图9-6所示。 本文给大家讲解的内容是高并发核心编程，限流原理与实战，分布式计数器限流 下篇文章给大家讲解的是高并发核心编程，限流原理与实战，Nginx漏桶限流详解； 觉得文章不错的朋友可以转发此文关注小编； 感谢大家的支持
54420编辑于 2022-10-28 - 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 ? 令牌桶算法示例 public class RateLimiterDemo { private static RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5) 该示例为每秒中产生5个令牌，每200毫秒会产生一个令牌。 limiter.acquire() 表示消费一个令牌。 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。
1.9K70发布于 2018-05-18
腾讯云开发者
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