在上一篇文章中我们讲解了微服务中的熔断处理方式，在实际开发中和熔断相配的技术就是限流，那么这篇文章我们将着重讲解限流的的知识。
项目中用到了限流，受限于一些实现方式上的东西，手撕了一个简单的服务端限流器。 服务端限流和客户端限流的区别，简单来说就是： 1）服务端限流 对接口请求进行限流，限制的是单位时间内请求的数量，目的是通过有损来换取高可用。 例如我们的场景是，有一个服务接收请求，处理之后，将数据bulk到Elasticsearch中进行索引存储，bulk索引是一个很耗费资源的操作，如果遭遇到请求流量激增，可能会压垮Elasticsearch（队列阻塞，内存激增），所以需要对流量的峰值做一个限制。 2）客户端限流 限制的是客户端进
使用场景 最近，报告查询系统负载均衡集群相关配置已经完成，两种实现方式分别是基于Ehcache和Redis的session管理策略。 大家都知道服务器资源有限的，但是客户端来的请求是无限的(不排除恶意攻击)， 为了保证大部分的请求能够正常响应，不得不放弃一些客户端来的请求，所以我们会采用Nginx的限流操作， 这种操作可以很大程度上缓解服务器的压力， 使其他正常的请求能够得到正常响应。 如何使用Nginx实现基本的限流，比如单个IP限制每秒访问50次。通过Nginx限流模块，我们可以设置一旦并发连接数超过我
停更了很久的《面试补习》 ，随着最近的校招来临，也要提上日程了，在梳理八股文的同时，也能加深自己的理解，希望对各位童鞋有所帮助～
在开发十万博客系统的的过程中，前面主要分享了爬虫、缓存穿透以及文章阅读量计数等等。爬虫的目的就是解决十万+问题；缓存穿透是为了保护后端数据库查询服务；计数服务解决了接近真实阅读数以及数据库服务的压力。
小明今天上班，看到最近开的促销活动，发现后台日志有很多重复调用的请求数据，而且还是同个用户的，这个人也抢了很多活动商品，导致其他用户都没法购买到。很显热，活动接口被刷爆了，马上跟大佬商量，十分慌张，大佬说，要加一下限流，做一下防刷处理，缓解一下后台服务。但是，刚入职场的小明，还不了解限流是个啥，无从下手。
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上面两个维度结合起来看，限流就是在某个时间窗口对资源访问做限制，比如设定每秒最多100个访问请求。但在真正的场景里，我们不止设置一种限流规则，而是会设置多个限流规则共同作用，主要的几种限流规则如下：
使用Nginx可通过配置的方式完成接入层的限流，其ngx_http_limit_req_module模块所提供的limit_req_zone和limit_req两个指令使用漏桶算法进行限流。其中，limit_req_zone指令用于定义一个限流的具体规则（或者计数内存区），limit_req指令应用前者定义的规则完成限流动作。
限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务（定向到错误页）、排队等待（秒杀）、降级（返回兜底数据或默认数据）。 高并发系统常见的限流有：限制总并发数（数据库连接池）、限制瞬时并发数（如nginx的limit_conn模块，用来限制瞬时并发连接数）、限制时间窗口内的平均速率（nginx的limit_req模块，用来限制每秒的平均速率）。 另外还可以根据网络连接数、网络流量、CPU或内存负载等来限流。
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
相信很多在中小型企业或者TO B企业的小伙伴们都未曾接触过限流。举个例子，小伙伴们就会发现，原来软件限流就在身边。相信很多小伙伴们都有12306买票回家的体验吧。如下图大家应该非常熟悉。
本节分多个维度介绍crazy-springcloud开发脚手架的架构，包括分层架构、限流架构、分布式锁架构、削峰的架构。
burst=4，若同时有4个请求到达，Nginx 会处理第一个请求，剩余3个请求将放入队列，然后每隔500ms从队列中获取一个请求进行处理。若请求数大于4，将拒绝处理多余的请求，直接返回503.
秒杀活动是电商项目中常出现的活动。比如演唱会门票抢购，京东淘宝秒杀商品抢购。在抢购那一刻，会有大量用户同时高并发的请求应用系统，可能会达到每秒几万、几十万的请求。如果系统无法处理这么高的请求，那么就会崩溃，从而导致系统不可用。
—1— 文章目录 一、接口幂等性 1、Update操作的幂等性 1）根据唯一业务号去更新数据 2、使用Token机制，保证update、insert操作的幂等性 1）没有唯一业务号的update与insert操作 二、分布式限流 1、分布式限流的几种维度 1）QPS和连接数控制 2）传输速率 3）黑白名单 4）分布式环境 2、限流方案常用算法讲解
在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。本文结合作者的一些经验介绍限流的相关概念、算法和常规的实现方式。
当我们谈论Web应用或者服务，一个重要的话题就不能避免：「限流」。这是一种保护系统和维持服务稳定性的重要手段。
本节介绍的分布式令牌桶限流通过Lua+Java结合完成，首先在Lua脚本中完成限流的计算，然后在Java代码中进行组织和调用。
Nginx通过limit_conn_zone和limit_req_zone对同一个IP地址进行限速限流，可防止DDOS/CC和flood攻击，这类文章网上比较多，但是limit_req_zone中burst漏桶原理说得清楚的却很少。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Nginx为我们提供了请求限制模块（ ngx_http_limit_req_module）、基于令牌桶算法的流量限制模块（ ngx_stream_limit_conn_module），可以方便的控制令牌速率，自定义调节限流，实现基本的限流控制...
1. 首先我们需要在http模块中使用limitreqzone定义一个共享内存区域，该共享内存区域记录了限流key的访问频率：
前几天公司的统计出现了问题：大致是我们自己统计模块的数据和第三方的数据出现了比较大的偏差——公司的统计量级异常的大。我们怀疑有人直接拿上报接口去刷量，如果服务器性能撑的过去的话数据不准了还好，但万一刷量过大，击垮了服务器，这就是典型的ddos啊。于是我们把这个问题排上了日程。
Nginx为我们提供了请求限制模块（ngx_http_limit_req_module）、基于令牌桶算法的流量限制模块（ngx_stream_limit_conn_module），可以方便的控制令牌速率，自定义调节限流，实现基本的限流控制…
降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时，需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开限流限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理
本篇概览 本文是《Spring Cloud Gateway实战》系列的第八篇，经过前面的学习，咱们对过滤器已了解得差不多，今天来补全过滤器的最后一个版块：限流（RequestRateLimiter ） 默认的限流器是基于redis实现的，限流算法是大家熟悉的令牌桶（Token Bucket Algorithm）,关于令牌捅的原理就不在此展开了，聪明的您看一眼下图应该就懂了：装令牌的桶容量有限，例如最多20个，令牌进入桶的速度恒定（注意，这里是和漏桶算法的区别），例如每秒10个，底部每个请求能拿到令牌才会被处
降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时，需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开
秒杀活动主要涉及的前端页面有活动推广页、商品详情页，涉及到的后端服务主要有商品服务、库存服务、订单服务，简要流程图如下：
目前限流的解决方案有很多，从分布式角度来看，限流可分为分布式限流（比如基于Sentinel或者 Redis的集群限流）和单机限流。
很久没更新文章了，今天给大家介绍下什么限流。相信很多小伙伴都知道限流是保证系统高可用非常有效的一种手段。那到底什么是限流呢？
点击关注公众号，Java干货及时送达 问题背景 大家看看这个页面，有没有发现什么问题？ 主页：http://www.javastack.cn/ 是的，页面 CSS 样式全丢失了，导致页面混乱。。 这个页面是我人为删除了样式（为了演示），真正出现问题是另外一个页面，最近栈长发现有个页面时不时就会出现样式错乱的问题，很诡异！！ 于是这篇就记录下排查过程，和大家分享下解决方案，也许你会觉得这和 Nginx 有啥关系？？我也万万想不到，这的确是因为 Nginx 限流引起的。。 开始排查 页面样式错乱，那肯定是检
限流（Rate Limiting）是一种有效的系统保护机制，通过控制系统的输入和输出流量来缓解潜在的压力和风险。在网站运行于公网环境时，面对用户正常访问、网络爬虫、恶意攻击或突发大流量等情况，系统可能会面临过载的风险，从而导致响应延迟甚至系统崩溃的问题。
前段时间，博客和论坛都放到的阿里云新购的三年 T5 实例服务器上，等都转移过去才发现，所谓的 T5 实例只能满足10% 的 CPU 峰值。期间经历了各种卡顿、死机，最终又把博客单独迁移了回来。静态文件走 CDN，文章都 Redis，以为万事大吉了就。
本文介绍WINDOWS环境下，使用压力测试工具JMeter实现对网站的NGINX限流配置后，进行压力测试的方法和实践过程。
Nginx应该是现在最火的web和反向代理服务器，没有之一。她是一款诞生于俄罗斯的高性能web服务器，尤其在高并发情况下，相较Apache，有优异的表现。那除了负载均衡，它还有什么其他的用途呢，具体如下：
有些场景并不能用缓存和降级来解决，比如写服务、频繁的复杂查询，因此需有一种手段来限制这些场景的并发/请求量，即限流。
Zuul提供了熔断的功能，可以在服务出现故障时进行降级处理，防止故障扩散。可以通过下面的配置来开启Zuul的熔断功能：
鱼皮最新原创项目教程，欢迎学习 大家好，我是鱼皮。 今天给大家分享一道场景设计题目：如何设计一个高并发系统。并给大家整理了高并发系统设计的 15 个锦囊，相信大家看完会有帮助的。 如何理解高并发系统 所谓设计高并发系统，就是设计一个系统，保证它整体可用的同时，能够处理很高的并发用户请求，能够承受很大的流量冲击。 我们要设计高并发的系统，那就需要处理好一些常见的系统瓶颈问题，如内存不足、磁盘空间不足，连接数不够，网络宽带不够等等，以应对突发的流量洪峰。 1. 分而治之，横向扩展 如果你只部署一个应用，只
来源：gitee.com/jd-platform-opensource/hotkey JD-hotkey 是京东 APP 后台热数据探测框架，历经多次高压压测和 2020 年京东 618 大促考验。 在上线运行的这段时间内，每天探测的key数量数十亿计，精准捕获了大量爬虫、刷子用户，另准确探测大量热门商品并毫秒级推送到各个服务端内存，大幅降低了热数据对数据层的查询压力，提升了应用性能。 该框架历经多次压测，性能指标主要有两个： 1 探测性能： 8核单机worker端每秒可接收处理16万个key探测任务，1
俗话说的好，冰冻三尺非一日之寒，滴水穿石非一日之功，罗马也不是一天就建成的。两周前秒杀案例初步成型，分享到了中国最大的同性交友网站-码云。同时也收到了不少小伙伴的建议和投诉。我从不认为分布式、集群、秒杀这些就应该是大厂的专利，在互联网的今天无论什么时候都要时刻武装自己，只有这样，也许你的春天就在明天。
前言 俗话说的好，冰冻三尺非一日之寒，滴水穿石非一日之功，罗马也不是一天就建成的。两周前秒杀案例初步成型，分享到了中国最大的同性交友网站-码云。同时也收到了不少小伙伴的建议和投诉。我从不认为分布式、集群、秒杀这些就应该是大厂的专利，在互联网的今天无论什么时候都要时刻武装自己，只有这样，也许你的春天就在明天。 在开发秒杀系统案例的过程中，前面主要分享了队列、缓存、锁和分布式锁以及静态化等等。缓存的目的是为了提升系统访问速度和增强系统的处理能力；分布式锁解决了集群下数据的安全一致性问题；静态化无疑是减轻了缓存以
在开始做压测计划之前，一定要先明确压测的目标是什么，虽然最终的目标肯定都是优化系统的性能，但是不同的出发点，可能需要采取不同的方法。
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