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golang--ratelimit令牌桶原理分析
成功获取令牌就处理请求，失败就丢弃请求 令牌桶实现原理 单位时间按照一定速率匀速的生产 token放入桶内，直到达到桶容量上限 处理请求，每次尝试获取一个或多个令牌 如果拿到则处理请求，失败则拒绝请求 juju/ratelimit 令牌桶限流器在golang开发中使用比较多，而且自己在项目中刚好需要使用到、今天就这个限流进行了解，学习使用和实现的原理 juju/ratelimit中主要有三个文件，ratelimit.go, ratelimit_test.go、reader.go 先看ratelimit定义令牌桶的结构Bucket，简单看Bucket中属性的值代表的意义 type Bucket struct { 当然juju/ratelimit还有其他一些获取令牌桶信息的方法，这里就不展开讨论了。具体我们可以去看源码，整体代码量还是可以接受的。
1K40编辑于 2023-02-21 - 来自专栏晏霖
Spring Cloud Zuul通过zuul-ratelimit实现限流
前言 本篇文章主要讲解 zuul-ratelimit 组件如何来作为服务限流的。并且只讲解他的默认存储类型，因为我想后期能力允许，我会单独讲解利用 redis 来做限流。 本文 Demo 摘自《重新定义》 正文 首先简单说一下 spring cloud zuul-ratelimit，他是外国人专门针对 zuul 编写的限流库，提供来4种限流策略，如下。 本篇Demo环境 框架 版本 Spring Boot 2.0.3.RELEASE Spring Cloud Finchley.RELEASE zuul-ratelimit 2.0.6.RELEASE JDK dependency> <dependency> <groupId>com.marcosbarbero.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-zuul-ratelimit ratelimit: key-prefix: springcloud-book #按粒度拆分的临时变量key前缀 enabled: true #启用开关 repository:
3.4K30发布于 2019-06-26 - 来自专栏我的小碗汤
服务接口的流量控制策略之RateLimit
很多做服务接口的人或多或少的遇到这样的场景，由于业务应用系统的负载能力有限，为了防止非预期的请求对系统压力过大而拖垮业务应用系统。
1.2K10发布于 2018-12-06 - 来自专栏python3
django利用django-ratelimit设置接口请求频率限制
Django官方插件库中有个django-ratelimit插件可以满足要求， django-ratelimit文档地址，很灵活很强大。 官方文档：https://django-ratelimit.readthedocs.io/en/stable/ 安装插件 pip3 install django-ratelimit 二、演示效果 要对某个 url做限制，django-ratelimit有2种方法，一个是在路由里面配置，一个是在视图函数中添加装饰圈。 import ratelimit from web import views urlpatterns = [ path('admin/', admin.site.urls), path import ratelimit # Create your views here.
2.7K20发布于 2020-12-15 - 来自专栏Python数据分析实例
Python开源项目解读—ratelimit，限制函数单位时间内被调用次数
ratelimit 提供的装饰器，可以控制被装饰的函数在某个周期内被调用的次数不超过一个阈值，尽管作者本意是限制那些访问web API 的函数的调用次数，但你可以推而广之，所有不能频繁调用的函数都可以用这个装饰器来修饰 项目的github地址: https://github.com/tomasbasham/ratelimit 下面是作者给出的使用示例 from ratelimit import limits import RateLimitDecorator 1.1 用类实现装饰器 我看了一下源码，作者的实现非常的简单，从ratelimit引入的limits 其实是一个类 limits = RateLimitDecorator period_remaining(self): elapsed = self.clock() - self.last_reset return self.period - elapsed 这便是ratelimit 两个装饰器配合起来使用的方式 from ratelimit import limits, sleep_and_retry import requests FIFTEEN_MINUTES = 900
1.1K20编辑于 2023-11-09 - 来自专栏IT综合技术分享
组件分享之后端组件——基于Golang实现的漏桶式速率限制算法(并发限定模块)ratelimit
组件分享之后端组件——基于Golang实现的漏桶式速率限制算法(并发限定模块)ratelimit 背景 近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题 组件基本信息 组件：ratelimit 开源协议：MIT license 内容 本节我们分享一个基于Golang实现的漏桶式速率限制算法ratelimit(并发限定模块)。 Got: 3215368 (53.59%); Expected: 6000000 FAIL FAIL github.com/uber-go/ratelimit 6.003s 更多对比可以参考这里 使用方式如下： 1、安装 go get github.com/uber-go/ratelimit 2、使用案例 import ( "fmt" "time" "go.uber.org /ratelimit" ) func main() { rl := ratelimit.New(100) // per second prev := time.Now() for
58610编辑于 2022-06-12 - 来自专栏chester技术分享
Envoy实现.NET架构的网关（五）集成Redis实现限流
而Envoy可以通过envoy.filters.http.ratelimit插件实现限流。 限流服务Envoy实现限流需要依赖限速服务，Envoy官方为我们提供了基于Redis和Memcached的限速服务 https://github.com/envoyproxy/ratelimit 我们将其从 github下载到本地，来看看其中的docker-compose.yaml的工作模式，我们注意到其中的example文件挂载目录 并且其中还制定了配置目录是example/ratelimit 我们来看看 服务，启动之前我们需要调整docker-compose.yaml，需要将go mod代理指向国内的代理 启动ratelimit服务配置Envoy配置envoy之前我们需要注意一下几点需要用到envoy.filters.http.ratelimit .RateLimit domain: rl request_type: both stage: 0
89720编辑于 2022-08-18 使用漏桶和令牌桶实现API速率限制
package mainimport ("fmt""net/http""time""github.com/gin-gonic/gin"ratelimit2 "github.com/juju/ratelimit " // 令牌桶算法ratelimit1 "go.uber.org/ratelimit" // 漏桶算法)func pingHandler(c *gin.Context) {c.JSON(200 ）通过 go.uber.org/ratelimit 包中的 ratelimit.New 方法创建了一个限流器。 令牌桶算法的实现（rateLimit2 函数）使用 github.com/juju/ratelimit 包实现了令牌桶算法。每秒填充一定数量的令牌到桶中。如果桶中没有足够的令牌，请求将被拒绝。 Gin 路由配置在 main 函数中，通过 rateLimit1 和 rateLimit2 中间件为 /ping 和 /ping2 路由分别设置了漏桶和令牌桶限流。
74110编辑于 2024-11-19使用AOP与自定义注解实现限流
、Redis我们可以先定义注解：@Target(ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface RateLimit )") public Object limit(ProceedingJoinPoint joinPoint, RateLimit rateLimit) { String key = buildKey(joinPoint, rateLimit); int limit = rateLimit.limit(); int window = rateLimit.window rateLimit) { // 可根据实际情况 如用户ID 用户IP等拼接 String prefix = "rate_limit:"; return prefix + rateLimit.key(); } }最后就可以在controller里使用了：@GetMapping("/test")@RateLimit(key = "test",
17100编辑于 2025-11-03- 来自专栏开源部署
Ubuntu配置Apache2.4的限速功能
hursing/mylimiteddir/> SetOutputFilter RATE_LIMIT SetEnv rate-limit 30 </Directory> EOF ) > ratelimit.conf mods-available目录放置所有可用的模块 sudo cp ratelimit.conf /etc/apache2/mods-available/ #mods-enabled目录放置所有已启用的模块 ，全是软链接，可以用ls -l看出来 cd /etc/apache2/mods-enabled #ratelimit就是限速模块， load后缀文件存放so库的路径，conf后缀文件是对于模块的配置 sudo /mods-available/ratelimit.load . sudo ln -s ../mods-available/ratelimit.conf . ratelimit在2.4版才加入。 参考http://httpd.apache.org/docs/2.4/mod/mod_ratelimit.html
55920编辑于 2022-06-29 - 来自专栏开源 & 技术分享
gRPC: 实现服务端限流
commonService: enabled: true # Enable common service for testing interceptors: rateLimit "username":"Dongxun Yin", "version":"master-557da30" } YAML 选项 名字 描述 类型 默认值 grpc.interceptors.rateLimit.enabled 启动限流兰姐去 boolean false grpc.interceptors.rateLimit.algorithm 限流算法， 支持 tokenBucket 和 leakyBucket string tokenBucket grpc.interceptors.rateLimit.reqPerSec 全局限流值 int 0 grpc.interceptors.rateLimit.paths.path gRPC 方法路径 string "" grpc.interceptors.rateLimit.paths.reqPerSec 基于 gRPC 方法路径的限流值 int 0
1.5K60编辑于 2021-12-13 - 来自专栏波波烤鸭
SpringCloud-Zuul服务网关[高并发请求下的限流处理]
2.添加依赖 必须要添加 ratelimit依赖 <dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> =true ##60s 内请求超过 3 次，服务端就抛出异常，60s 后可以恢复正常请求 zuul.ratelimit.default-policy.limit=3 zuul.ratelimit.default-policy.refresh-interval =60 ##针对 IP 进行限流，不影响其他 IP zuul.ratelimit.default-policy.type=origin 分别启动product和order两个服务，然后启动网关服务，访问测试如下 全局限流配置对每个服务都有效果 3.2 局部限流 针对特定的服务指定的限流策略 # 局部限流：针对某个服务进行限流 ##开启限流 zuul.ratelimit.enabled=true ##60s 内请求超过 3 次，服务端就抛出异常，60s 后可以恢复正常请求 zuul.ratelimit.policies.e-book-product.limit=3 zuul.ratelimit.policies.e-book-product.refresh-interval
2.5K30发布于 2019-06-24 - 来自专栏码猿技术专栏
接口限流算法
开撸 1、lua脚本如下： 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132 local ratelimit_info = redis.pcall ('HMGET',KEYS[1],'last_time','current_token')local last_time = ratelimit_info[1]local current_token = rateLimit = AnnotationUtils.findAnnotation(method, RateLimit.class); //方法上没有标注该注解，尝试获取类上的注解 if (Objects.isNull(rateLimit)){ //获取类上的注解 rateLimit = AnnotationUtils.findAnnotation RedisLimiterUtils.tryAcquire(request.getRequestURI(),rateLimit.capacity(),rateLimit.rate())){
67720发布于 2020-03-24 - 来自专栏centosDai
.NET6运行时动态更新限流阈值
自FireflySoft.RateLimit发布以来，帮助了不少需要在.net中进行限流处理的用户。 FireflySoft.RateLimit底层是支持的，通过IAlgorithm.UpdateRules或者UpdateRulesAsync即可实现。 FireflySoft.RateLimit自身没有提供这部分，需要根据需求自己实现。我这里提供一个实现方案，仅供参考。 app.UseRateLimit() 这个是FireflySoft.RateLimit.AspNetCore定义的。 using aspnetcore6.RateLimit; using FireflySoft.RateLimit.AspNetCore; var builder = WebApplication.CreateBuilder
1800编辑于 2021-12-08 - 来自专栏AI码真香
SpringCloud入门系列之API网关
/marcosbarbero/spring-cloud-zuul-ratelimit RateLimit采用令牌桶算法实现限流 RateLimit使用步骤 3.1、pom.xml添加依赖 <? 秒) zuul.ratelimit.default-policy-list[0].refresh-interval=5 #限流方式 zuul.ratelimit.default-policy-list[ ].type=origin zuul.ratelimit.policy-list.member-service-api[0].limit=2 zuul.ratelimit.policy-list.member-service-api [0].refresh-interval=2 zuul.ratelimit.policy-list.member-service-api[0].type=origin zuul.ratelimit.policy-list.book-service-api [0].limit=2 zuul.ratelimit.policy-list.book-service-api[0].refresh-interval=2 zuul.ratelimit.policy-list.book-service-api
65010编辑于 2022-09-13 - 来自专栏代码工具
go限流组件包rate源码分析
-1 run success 2021-07-07 16:13:06 rateLimit_test.go:121: task start at Task-2 run success 2021- 07-07 16:13:07 rateLimit_test.go:121: task start at Task-3 run success 2021-07-07 16:13:10 rateLimit_test.go 07-07 16:13:11 rateLimit_test.go:121: task start at Task-7 run success 2021-07-07 16:13:06 rateLimit_test.go -07-07 16:13:07 rateLimit_test.go:121: task start at Task-11 run success 2021-07-07 16:13:09 rateLimit_test.go rateLimit_test.go:121: task start at Task-16 run success 2021-07-07 16:13:09 rateLimit_test.go:121
1.7K30编辑于 2022-06-30 - 来自专栏Rainbond开源「容器云平台」
Envoy熔断限流实践（二）Rainbond基于RLS服务全局限流
[ratelimit-4] --- 全局限速配置 通过在 Rate-limit-service 组件中编辑配置文件 /data/ratelimit/config/config.yaml，可以配置全局限速标准 [ratelimit-6] --- 验证 为了验证限速是否生效，引入 Locust 压力测试工具，向被限速业务不断生成访问请求。 [ratelimit-10] 应用默认全局限速策略后，被限速业务在 40 RPS 的情况下限制了 74% 左右的总访问数。 [ratelimit-7] 被拒绝的访问，得到了 429 返回码，并提示 Too Many Requests，这是服务限速的标准返回模式。 [ratelimit-8] 被限速业务所安装的 服务综合网络治理插件 支持动态配置。
94720编辑于 2022-04-20 - 来自专栏Serverless
腾讯云SCF + 腾讯云API网关实现跨域
,X-UsagePlan-RateLimit,X-UsagePlan-Quota,Cache-Control,Connection,Content-Disposition,Date,Keep-Alive ,X-UsagePlan-RateLimit,X-UsagePlan-Quota,Cache-Control,Connection,Content-Disposition,Date,Keep-Alive ,X-UsagePlan-RateLimit,X-UsagePlan-Quota,Cache-Control,Connection,Content-Disposition,Date,Keep-Alive : X-Api-ID,X-Service-RateLimit,X-UsagePlan-RateLimit,X-UsagePlan-Quota,Cache-Control,Connection,Content-Disposition : X-Api-ID,X-Service-RateLimit,X-UsagePlan-RateLimit,X-UsagePlan-Quota,Cache-Control,Connection,Content-Disposition
19.7K113发布于 2019-11-01 - 来自专栏全栈程序员必看
rsyslogd -n_Syslog
journal StateFile="imjournal.state") # File to store the position in the journal 有时需要禁止限速： 加入 Ratelimit.Interval =“0” module(load="imjournal" # provides access to the systemd journal Ratelimit.Interval imjournal.state") # File to store the position in the journal 修改完重启syslog服务 systemctl restart rsyslog.service Ratelimit.Interval 如果在该时间间隔内读取的消息超过了ratelimit.burst，则该时间间隔结束之 前的其他消息将被丢弃。间隔结束时（如果有任何丢弃），发出丢弃的消息数。 将此值设置为0将关闭速率限制。 Ratelimit.Burst 指定在 Ratelimit.interval 间隔内可以发出的最大消息数。
1.3K20编辑于 2022-09-21 springboot整合redis及lua脚本实现接口限流
date 2023/3/13 */ @Target(ElementType.METHOD) @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) public @interface RateLimit )") public Object checkRateLimit(ProceedingJoinPoint joinPoint, RateLimit rateLimit) throws Throwable (); int limit = rateLimit.limit(); int seconds = rateLimit.seconds(); String * @date 2023/3/13 */ @RestController @Slf4j public class RateLimitController { @PostMapping("rateLimit ") @RateLimit(key = "rateLimit", limit = 10, seconds = 1) public OpResult testRateLimit() {
34610编辑于 2025-05-31
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