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6种限流实现，附代码！
服务端限流：比如我们在服务器端通过限流算法实现限流，此项也是我们本文介绍的重点。 我们使用单 IP 在 10ms 内发并发送了 6 个请求的执行结果如下：图片从以上结果可以看出他的执行符合我们的预期，只有 1 个执行成功了，其他的 5 个被拒绝了（第 2 个在 501ms 才会被正常执行 location / { limit_req zone=mylimit burst=4; }}burst=4 表示每个 IP 最多允许4个突发请求，如果单个 IP 在 10ms 内发送 6 请求记录 +1 return true; }}以上程序的执行结果为：正常执行请求：0正常执行请求：1正常执行请求：2正常执行请求：3正常执行请求：4正常执行请求：5正常执行请求：6正常执行请求 小结本文提供了 6 种具体的实现限流的手段，他们分别是：Tomcat 使用 maxThreads 来实现限流；Nginx 提供了两种限流方式，一是通过 limit_req_zone 和 burst 来实现速率限流
1.1K10编辑于 2023-08-25 - 来自专栏精益码农
新来的外包，限流算法用的这么6
2.1 使用http基准测试工具wrk[6]压测 wrk -t12 -c400 -d30s http://localhost:8080/themes/2运行基准测试30 秒，使用12个线程，并保持400 github.com/golang/time/blob/master/rate/rate.go [5] 令牌桶限速器: https://en.wikipedia.org/wiki/Token_bucket [6]
20510编辑于 2025-11-24 - 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centosDai
.NET6运行时动态更新限流阈值
为了更方便开发者使用这个类库，同时恰逢.NET 6正式发布，所以这里用.NET6编写一个Demo程序，可以实现程序运行时动态更新限流阈值。 大部分情况下低于限流阈值，极少数时可能会超出限流阈值30%。 限流配置 FireflySoft.RateLimit中不同的限流算法有不同的限流规则定义，因为有突发情况，所以这里采用令牌桶算法。 编写代码 这里写了一个基于.Net6 的 WebAPI demo，项目结构如下图，你也可以直接点开查看：samples/aspnetcore6 (github.com) 为了方便集成到自己的项目中，这里也写一下具体的使用步骤 这里是.NET6。 关于.NET6 虽然标题中提到了.NET6，不过到目前为止还没看到什么关于.NET6的特别内容，所以这里特别准备了一点关于.NET6的内容，否则就太标题党了。
4000编辑于 2021-12-08 - 来自专栏王磊的博客
限流的6大狠招，附详细代码和评测结果
限流分类 限流的实现方案有很多种，磊哥这里稍微理了一下，限流的分类如下所示： 合法性验证限流：比如验证码、IP 黑名单等，这些手段可以有效的防止恶意攻击和爬虫采集； 容器限流：比如 Tomcat、Nginx 我们使用单 IP 在 10ms 内发并发送了 6 个请求的执行结果如下： ? / { limit_req zone=mylimit burst=4; } } burst=4 表示每个 IP 最多允许4个突发请求，如果单个 IP 在 10ms 内发送 6 return true; } } 以上程序的执行结果为： 正常执行请求：0 正常执行请求：1 正常执行请求：2 正常执行请求：3 正常执行请求：4 正常执行请求：5 正常执行请求：6 总结 本文提供了 6 种具体的实现限流的手段，他们分别是：Tomcat 使用 maxThreads 来实现限流；Nginx 提供了两种限流方式，一是通过 limit_req_zone 和 burst 来实现速率限流
66420发布于 2020-05-19 - 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。 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？
79740发布于 2021-03-23 - 来自专栏gang_luo
SpringCloud Alibaba 实战教程6-sentinel限流持久化配置nacos
resource：资源名称 limitApp：来源应用 grade：阀值类型，0-线程数，1-qps count：单机阀值 strategy：流控模式，0-直接，1-关联，2-链路 controlBehavior：流控效果，0-快速失败，1-warm up，2-排队等待 clusterMode：是否集群
71810发布于 2020-12-22 - 来自专栏全栈程序员必看
lofter限流怎么解决_高并发限流
&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://nginx.org/en/docs） 2.2 网关限流 二、限流实战 限流相对降级是一种更极端的保存措施，限流就是当系统容量达到瓶颈时，我们需要通过限制一部分流量来保护系统，并做到既可以 人工执行开关，也支持自动化保护的措施。 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 使用$binary_remote_addr变量，可以将每条状态记录的大小减少到64个字节，这样1M的内存可以保存大约1万6千个64字节的记录 如果限制域的存储空间耗尽了，对于后续所有请求，服务器都会返回
2.1K20编辑于 2022-11-08 - 来自专栏luozhiyun的技术学习
6.Sentinel源码分析—Sentinel是如何动态加载配置限流的？
5.Sentinel源码分析—Sentinel如何实现自适应限流？ ---- 有时候我们做限流的时候并不想直接写死在代码里面，然后每次要改规则，或者增加规则的时候只能去重启应用来解决。 例如2018年的双十一，淘宝的其他服务没有一点问题，万万没想到在前几分钟购物车服务挂了，这个时候就可以紧急限流，对应用进行拯救。 其实看完前面的内容，对动态配置应该是水到渠成的事情，因为所有的配置修改都是通过限流管理器如FlowRuleManager的内部监听器来实现的，所以只要动态的给监听器信号，那么就可以做到动态的修改配置。
1.3K10发布于 2019-09-29 - 来自专栏Java课堂
6种 分布式限流方案，我替你整理好了
限流分类 限流的实现方案有很多种，磊哥这里稍微理了一下，限流的分类如下所示： 合法性验证限流：比如验证码、IP 黑名单等，这些手段可以有效的防止恶意攻击和爬虫采集； 容器限流：比如 Tomcat、Nginx 我们使用单 IP 在 10ms 内发并发送了 6 个请求的执行结果如下： ? / { limit_req zone=mylimit burst=4; } } burst=4 表示每个 IP 最多允许4个突发请求，如果单个 IP 在 10ms 内发送 6 return true; } } 以上程序的执行结果为： 正常执行请求：0 正常执行请求：1 正常执行请求：2 正常执行请求：3 正常执行请求：4 正常执行请求：5 正常执行请求：6 总结 本文提供了 6 种具体的实现限流的手段，他们分别是：Tomcat 使用 maxThreads 来实现限流；Nginx 提供了两种限流方式，一是通过 limit_req_zone 和 burst
1.3K10发布于 2020-07-13 - 来自专栏luozhiyun的技术学习
6.Sentinel源码分析—Sentinel是如何动态加载配置限流的？
有时候我们做限流的时候并不想直接写死在代码里面，然后每次要改规则，或者增加规则的时候只能去重启应用来解决。而是希望能够动态的更改配置，这样万一出现紧急情况还能动态的进行配置修改。 例如2018年的双十一，淘宝的其他服务没有一点问题，万万没想到在前几分钟购物车服务挂了，这个时候就可以紧急限流，对应用进行拯救。 其实看完前面的内容，对动态配置应该是水到渠成的事情，因为所有的配置修改都是通过限流管理器如FlowRuleManager的内部监听器来实现的，所以只要动态的给监听器信号，那么就可以做到动态的修改配置。
63900发布于 2019-09-22 - 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。
97510编辑于 2025-03-18 - 来自专栏YG小书屋
Nginx限流
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。 接下来我们分别来看看Nginx的两种限流方式： 限制访问频率 限制访问频率其实需要分成两种情况：正常情况下进行访问频率限制以及流量突发情况下进行访问频率限制。 刚才有提到过Nginx是基于漏桶算法原理实现的，实际上限流一般都是基于漏桶算法和令牌桶算法实现的。
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)。 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。 接下来我们分别来看看Nginx的两种限流方式： 限制访问频率 限制访问频率其实需要分成两种情况：正常情况下进行访问频率限制以及流量突发情况下进行访问频率限制。 刚才有提到过Nginx是基于漏桶算法原理实现的，实际上限流一般都是基于漏桶算法和令牌桶算法实现的。
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
腾讯云开发者
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