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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 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 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 - 来自专栏个人开发
10张图带你彻底搞懂限流、熔断、服务降级
假如B服务调用D服务设置超时时间是10秒，请求速率是每秒100个，那10秒内就会有1000个请求线程被阻塞等待，如果B的线程池大小设置1000，那B系统因为线程资源耗尽已经不能对外提供服务了。 1 限流 当系统的处理能力不能应对外部请求的突增流量时，为了不让系统奔溃，必须采取限流的措施。 在实际限流场景中使用最多，比如google的guava中就实现了令牌桶算法限流，感兴趣可以研究一下。 ❞ 1.2.5 分布式限流 如果在分布式系统场景下，上面介绍的4种限流算法是否还适用呢？ 1.2.6 hystrix限流 hystrix可以使用信号量和线程池来进行限流。 1.2.6.1 信号量限流 hystrix可以使用信号量进行限流，比如在提供服务的方法上加下面的注解。 熔断和服务降级主要是针对非核心业务功能，而核心业务如果流程超过预估的峰值，就需要进行限流。 对于限流，选择合理的限流算法很重要，令牌桶算法优势很明显，也是使用最多的限流算法。
84811编辑于 2022-08-23 - 来自专栏Java识堂
10张图带你彻底搞懂限流、熔断、服务降级
假如B服务调用D服务设置超时时间是10秒，请求速率是每秒100个，那10秒内就会有1000个请求线程被阻塞等待，如果B的线程池大小设置1000，那B系统因为线程资源耗尽已经不能对外提供服务了。 1 限流 当系统的处理能力不能应对外部请求的突增流量时，为了不让系统奔溃，必须采取限流的措施。 在实际限流场景中使用最多，比如google的guava中就实现了令牌桶算法限流，感兴趣可以研究一下。 ❞ 1.2.5 分布式限流 如果在分布式系统场景下，上面介绍的4种限流算法是否还适用呢？ 1.2.6 hystrix限流 hystrix可以使用信号量和线程池来进行限流。 1.2.6.1 信号量限流 hystrix可以使用信号量进行限流，比如在提供服务的方法上加下面的注解。 熔断和服务降级主要是针对非核心业务功能，而核心业务如果流程超过预估的峰值，就需要进行限流。 对于限流，选择合理的限流算法很重要，令牌桶算法优势很明显，也是使用最多的限流算法。
24.6K1411发布于 2021-04-20 - 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。 比如场景： 某天小明突然发现自己的接口请求突然之间涨到了原来的10倍，接口几乎不能使用，产生了一系列连锁反应，导致了整个系统崩溃。 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。 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 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。 ClassPathXmlApplicationContext("spring-root.xml"); context.start(); String ipHost = "192.168.1.1"; for(int i = 0 ;i < 10 我们设置的访问限制是每秒允许一次，然后循环调用10次，看后只有一次成功了，也就是成功限流了超过阈值的部分，虽然这里是单机运行，对于多台服务器发起的请求同样能够限制，因为所有服务器走到限流逻辑的时候都会去 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？
79740发布于 2021-03-23 - 来自专栏福大大架构师每日一题
2020-10-29：使用redis实现分布式限流组件...
2020-10-29：使用redis实现分布式限流组件，要求高并发场景同一IP一分钟内只能访问100次，超过限制返回异常，写出实现思路或伪代码均可。 福哥答案2020-10-29： 简单回答： 固定窗口：string。key存ip，value存次数。 滑动窗口：list。key存ip，value=list，存每次访问的时间。 *** 评论里有解决方案 2020-10-29：使用redis实现分布式限流组件，要求高并发场景同一IP一分钟内只，如何回答呢？ 2020-10-29：使用redis实现分布式限流组件，要求高并发场景同一IP一分钟内只能访问100次，超过限制返回异常，写出实现思路或伪代码均可。
44310发布于 2020-10-29 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年10月 .NET CORE工具案例-DotNetRateLimiter限流库
为了避免这种情况的发生，可以通过限流技术来限制请求的数量或频率，使系统可以平稳运行。限流可以在不同的层面上实现，如应用程序层面、网络层面以及硬件层面。 这个库实现了常见的限流算法，包括滑动窗口、令牌桶、漏桶等，可以根据具体的业务场景选择不同的算法进行限流。 另外，该库还支持自定义规则和策略，使得开发人员可以根据自己的业务需求自定义限流规则和处理逻辑，从而实现更加灵活的限流方案。 例如，Limit = 10表示该接口在限流周期内最多能够被调用10次。 PeriodInSec和Limit参数配合使用，可以精确控制接口的调用频率。 当一个请求到达时，DotNetRateLimiter会自动获取当前请求的路由以及路由参数，并将其作为字典参数传递给限流策略。这样可以让开发者在限流策略中自由的使用路由参数进行更加精细的限流。
26200编辑于 2025-06-01 - 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。 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 # 限制连接数 limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=addr:10m; server { location /download/ { # http { # 限制请求数，大小为10m, 平均处理的频率不能超过每秒1次 limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=1r/ 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
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
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。 实现原理： 固定窗口计数器算法通过设置一个固定的时间窗口（例如每分钟）和一个在这个窗口内允许的请求数量限制（例如10个请求）。在每个时间窗口开始时，计数器重置为零，随着请求的到来，计数器递增。 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。 极端场景，10 个客户端，总配额 100。如果在一定周期内每个客户端都消耗了下发的 100 个配额，就会导致整体放过了 100 * 10 的配额。
97510编辑于 2025-03-18 - 来自专栏YG小书屋
Nginx限流
1 控制每个ip或者域名的并发量 http { limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=perip :10m; limit_conn_zone $server_name zone=perserver:10m; ... zone=perip:10m：设置zone为perip，perip是在server 中配置的，这里我们配置的是1.则意味着一个IP最多同时有10个连接。保存IP的缓存区的大小为10m。 zone=one:10m rate=1r/s：设置zone为one，one是在location /search/中配置的。rate=1r/s则表明平均一秒钟处理一个请求。 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。 定义了一个大小为10M，名称为myLimit的内存区，用于存储IP地址访问信息。 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。 server_name zone=myServerName:10m; } server { location / { limit_conn myip 10; limit_conn myServerName
3K20发布于 2019-09-03 - 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)。 RateLimiter limiter = RateLimiter.create(2.0) ; //批量调用 for (int i = 0 ;i< 10 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。
82310编辑于 2022-08-19 - 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。 如果超过线程池的负载，则进行熔断 通过Tomcat容器限制线程数来控制并发 一般限流都在网关层实现，比如使用Nginx、Zuul、Spring Cloud Gateway、Openresty、 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
97930编辑于 2022-09-15 - 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。 定义了一个大小为10M，名称为myLimit的内存区，用于存储IP地址访问信息。 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。 server_name zone=myServerName:10m; } server { location / { limit_conn myip 10; limit_conn myServerName
1.7K21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 ? 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 - 来自专栏后端云
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。 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。 2 10ms 3 10ms 4 12.3344ms 5 7.6656ms 6 10ms 7 13.2554ms 8 6.7446ms 9 10ms Process finished with the exit code 0 这时候再看uber的开源限流器的源码就非常好理解了，只需要理解几行的代码。 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。
66520编辑于 2023-02-10 - 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。
55230编辑于 2023-02-10 - 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。 实现原理： 固定窗口计数器算法通过设置一个固定的时间窗口（例如每分钟）和一个在这个窗口内允许的请求数量限制（例如10个请求）。在每个时间窗口开始时，计数器重置为零，随着请求的到来，计数器递增。 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
腾讯云开发者
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