分布式---基于Redis进行接口IP限流 场景 为了防止我们的接口被人恶意访问，比如有人通过JMeter工具频繁访问我们的接口，导致接口响应变慢甚至崩溃,所以我们需要对一些特定的接口进行IP限流,即一定时间内同一IP访问的次数是有限的。 实现原理 用Redis作为限流组件的核心的原理,将用
摘要：在互联网应用中，高并发系统会面临一个重大的挑战，那就是大量流高并发访问，比如：天猫的双十一、京东618、秒杀、抢购促销等，这些都是典型的大流量高并发场景。 本文分享自华为云社区《【高并发】如何实现亿级流量下的分布式限流？这些理论你必须掌握！！》，作者：冰 河。 在互联网应用中，高并
Sentinel 介绍 随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。Sentinel 是面向分布式服务架构的流量控制组件，主要以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统自适应保护等多个维度来帮助您保障微服务的稳定性。 Sentinel 的历史 2012 年，Sentinel 诞生，主要功能为入口流量
文章目录 第一章 微服务简介1.1 从单体架构到微服务架构的演进1.1.1 单体架构1.1.2 集群和垂直化 1.2 微服务简介1.3 微服务框架 第二章 服务的注册和发现Eureka第三章 客户端服务间的通讯RestTemplate、LoadBalancer、openFeign3.2 RestTemplate3.3 LoadBalancer3.4 openF
随着现在更多环境的服务进行上云，对网关这块能实现的功能也比较关注，除了能正常的实现代理的作用，还需要可以进行比如：熔断，链路追踪，限流等，这里主要操作下对ingress的限流。 首先还是需要在k8s集群上部署一个服务用来进行测试，我这里部署了一个nginx的pod，然后用ingress代理这个ngin
1.起因 项目是微服务开发的，在正式项目的上线中遭遇了其他服务的恶意攻击。参考了网上的资料。大部分都是在gateway做了请求限流。我的方法也是一样的。 参考链接：https://www.jianshu.com/p/2ba07a16efa8?utm_campaign=hugo 2.准备阶段 1.拥有gateway的微服务 2.拥有redis服务 3.执
目录一、背景：二、限流：1、压测：2、压测最主要解决的问题：3、压测之后：4、如何限流：三、熔断：1、为什么需要熔断：2、使用场景：3、实现：四、降级：1、实现降级：五、资源隔离：1、对比：六、报警：1、应用告警：2、业务告警：3、微服务指标告警：4、慢SQL告警：七、监控：1、业务数据看板：2、应用监控：3、系统指标：4
一、背景 vivo评论中台通过提供评论发表、点赞、举报、自定义评论排序等通用能力，帮助前台业务快速搭建评论功能并提供评论运营能力，避免了前台业务的重复建设和数据孤岛问题。目前已有vivo短视频、vivo浏览器、负一屏、vivo商城等10+业务接入。这些业务的流量大小和波动范围不同，如
限流中间件的话,为啥不使用这个呢? https://github.com/stefanprodan/AspNetCoreRateLimit .NET6运行时动态更新限流阈值 昨天博客园撑不住流量又崩溃了，很巧正在编写这篇文章，于是产生一个假想：如果博客园用上我这个限流组件会怎么样呢？ 用户会收到几个429错误，并且多刷新几次
文章目录 15. SpringCloud Alibaba Sentinel实现熔断与限流15.1 概述15.1.1 官网15.1.2 介绍15.1.3 去哪下15.1.4 能干嘛15.1.5 怎么玩 15.2 安装Sentinel控制台15.2.1 sentinel组件由2部分构成15.2.2 安装步骤 15.3 初始化演示工程15.3.1 前提条件15.3.2 建立sentinel8041
使用了AspNetCoreRateLimit三方库，starup.cs配置如下。 using AspNetCoreRateLimit; using Microsoft.AspNetCore.Builder; using Microsoft.AspNetCore.Hosting; using Microsoft.AspNetCore.Http; using Microsoft.Extensions.Configuration; using Microsoft.Exte
本文将围绕高并发场景中的限流和秒杀需求综合演示Spring Boot整合JPA、Redis缓存和RabbitMQ消息队列的做法。 本项目将通过整合Springboot和Redis以及Lua脚本来实现限流和秒杀的效果，将通过RabbitMQ消息队列来实现异步保存秒杀结果的效果。 一、项目概述 本项目将要实现的秒杀
微服务可用性设计(一)：隔离，超时 过载保护 令牌桶算法 是一个存放固定容量令牌的桶，按照固定速率往桶里添加令牌。令牌桶算法的描述如下： 假设限制2r/s，则按照500毫秒的固定速率往桶中添加令牌。桶中最多存放 b 个令牌，当桶满时，新添加的令牌被丢弃或拒绝。当一个 n 个字节大小的数
@目录前言1. 服务容灾基础知识1.1 由一个服务资源耗尽引发的连锁反应1.2 服务雪崩效应1.3 四种客户端弹性模式1.4 服务容灾的几种解决方案1.5 服务降级的参考指标1.6 服务限流的作用1.7 常见的几种限流算法1.7.1 计数器算法1.7.2 滑动窗口算法1.7.3 令牌桶算法1.7.4 漏桶限流算法1
场景：车库停车。 @Autowired private RedissonClient redissonClient; /** * 尝试获取车位 [信号量] * 信号量:也可以用作限流 * 先在redis中设置一下，有几个车位。 设置park键值 */ @ResponseBody @GetMapping("/index/park"
限流又称为流量控制（流控），通常是指限制到达系统的并发请求数，本文列举了常见的限流策略，并以gin框架为例演示了如何为项目添加限流组件。 限流 限流又称为流量控制（流控），通常是指限制到达系统的并发请求数。 我们生活中也会经常遇到限流的场景，比如：某景区限制每日进入景区的游客数量为8万
作为一名程序员，并发数已经服务器宕机这种，大家肯定都不陌生。 传统的服务提供，已经陆续的被目前的微服务所取代，但是微服务本身也是容易存在某些问题的，例如服务雪崩。 不管是zookeeper或者是Eureka，他们自身都是包含服务注册，也包含心跳机制，来确保服务提供方正确运行。 我在思考，是不是
废话 其实大部分人都是苦于不知道用啥工具去做限流，如果自己写一个限流逻辑，似乎又比较low，所以，当看到我这个标题的时候，其实本章大概率是不需要再去看了。 建议直接看官方文档吧，写得挺清楚的：https://github.com/alibaba/Sentinel 我这里就做一个最简单的限流示例，规则是每秒1次请求，
VIP：虚拟IP Nginx：负载均衡/限流/自带缓存，5万并发 Keepalived：虚拟路由器，与Nginx搭配，解决nginx单点故障问题 OpenResty：提升Nginx的并发能力，可支持10k-1000K并发 Gateway集群：微服务网关，功能包括路由、限流、鉴权，可路由到不同的微服务应用 Feign服务调用：不同微服务间的调用 Ribbon负
不知道ZSet(有序集合)的看官们，可以翻阅我的上一篇文章： 小白也能看懂的REDIS教学基础篇——朋友面试被SKIPLIST跳跃表拦住了 书接上回,话说我朋友小A童鞋,终于面世通过加入了一家公司。这个公司待遇比较丰厚,而且离小A住的地方也比较近,最让小A中意还是有个肯带他
Nginx 限流方法 运维猿 2018-10-23 17:25:31 限流（rate limiting）是Nginx众多特性中最有用的，也是经常容易被误解和错误配置的，特性之一。该特性可以限制某个用户在一个给定时间段内能够产生的HTTP请求数。请求可以简单到就是一个对于主页的GET请求或者一个登陆表格的POST请求。 限
限流：屏蔽掉无用的流量，允许少部分流量走后端。假设现在服务支持请求数为 10，有 1000 个请求，最终只有 10 个可以成功，99% 的请求短期都是无效请求 削峰：请求在时间上高度集中于某一个时间点，瞬时流量容易压垮系统，因此需要对流量进行削峰处理，缓冲瞬时流量，尽量让服务器对资源进行平缓处
极客时间：《从 0 开始学架构》:如何应对接口级的故障？ 接口级故障的典型表现就是系统并没有宕机，网络也没有中断，但业务却出现问题了 导致接口级故障的原因一般有下面几种： 内部原因 程序 bug 导致死循环，某个接口导致数据库慢查询，程序逻辑不完善导致耗尽内存等。 外部原因 如黑客攻击
目录 Nacos nacos注册面试题 负载均衡面试题 Feign 调用过程分析 feign面试题 重难点分析 FAQ分析 nacos配置面试题 重难点分析 FAQ分析 Sentinel 重难点分析 FAQ分析 网关 重难点分析 FAQ 分析 单点登录 Nacos nacos注册面试题 为什么要将服务注册到nacos?(为了更好的查找这
特性: 1.预申请资源, 减少对redis的请求次数, 提升性能 2.预判失败, 防止在限流资源不足时高频访问redis, 提升性能 3.限流的最小时间窗口为1s 基础依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redi
