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限流，通常讲就是限制流量，也有很多其他的说法，比如：限频、疲劳度控制等。原文链接：自定义开发限流组件之场景需求分析-一只小Coder最近遇到一个需求，系统A作为一个专门推送消息给客户的消息中心系统，对于每个客户是否能接受消息，能接受多少消息，接收消息的速度，能接受哪些消息等都要进行控制，这也就引入了

限流的实现算法有很多，但常见的限流算法有三种：计数器算法、漏桶算法和令牌桶算法。1、计数器算法计数器算法是在一定的时间间隔里，记录请求次数，当请求次数超过该时间限制时，就把计数器清零，然后重新计算。当请求次数超过间隔内的最大次数时，拒绝访问。计数器算法的实现比较简单，但存在“突刺现象”。突刺现象是指

一、背景1、场景某一天有一个项目服务突然出现异常，我们定位到的原因是有大量的突发流量进来，那么我们会先采取被动的临时手段去处理当前故障，接着上线Nginx的限流功能进行快速止损，防止二次故障。但是Nginx的限流功能是比较粗糙的，所以我们有一个更好的长期措施，即项目接入限流功能，并实现按维度进行精细

大家好，我是李哥。进阿里以来一直听说一句话：“没有经过双11峰值验证过的技术都是玩具”。虽然有些夸张，但是不可否认的是，一年一度的双11，是技术最好的孵化器，也是技术同学最向往的阅兵场。我很荣幸，担任今年年中大促的技术一号位，也就是技术负责人。今天就来跟大家聊一聊我们作为一名技术在大促中要去做哪些技

Redis除了做缓存，还能干很多很多事情：分布式锁、限流、处理请求接口幂等性。。。太多太多了～今天想和小伙伴们聊聊用Redis处理接口限流，这也是最近的TienChin项目涉及到这个知识点了，我就拎出来和大家聊聊这个话题。1.准备工作首先我们创建一个SpringBoot工程，引入Web和Redis依

作为后端程序员日常工作中难免会遇到要跟消息队列打交道的时候，而且在当下微服务的场景下，很多服务的性能不是我们自己能控制的。这不阿粉最近就遇到了一个场景，由于上游服务流量增加，发送到消息队列的消息增多，阿粉在处理消息的时候需要依赖下游的一个服务，可是谁想到下游的服务效率太差，消息太多处理不过来，CPU

大家好，我是Tom哥大型互联网架构设计，讲究一个四件套组合拳玩法，高并发、高性能、高可用、高扩展。如果能掌握这四个方面，应付大厂面试以及日常工作中的架构方案设计基本不是什么难题。今天，Tom哥就带大家学习下高可用都有哪些设计技巧?一、系统拆分有句古话"牵一发而动全身"。面对一个庞然大物，如果没有一个

最近几年，随着微服务的流行，服务和服务之间的依赖越来越强，调用关系越来越复杂，服务和服务之间的稳定性越来越重要。在遇到突发的请求量激增，恶意的用户访问，亦或请求频率过高给下游服务带来较大压力时，我们常常需要通过缓存、限流、熔断降级、负载均衡等多种方式保证服务的稳定性。其中限流是不可或缺的一环，这篇文

  今天准备谈下微服务架构和API网关中的限流熔断，当前可以看到对于SpringCloud框架本身也提供了Hystrix，主流的开源API网关产品类似Kong网关本身也包括了限流熔断能力。当然也有完全较为独立的限流熔断开源实现，比如阿里的Sentinel即是我们经常会用到的限流熔

前记在微服务中，虽然服务间的调用都是可信的，但是服务端也需要堤防一些流量，防止被意外的流量击垮，而通过限流可以防止问题的发生。此外，使用不同的限流规则还能根据系统间不同服务的请求进行限制，解决某个函数被频繁调用而拖垮整个系统的问题。NOTE:虽然本文是在编写RPC框架有感而发，但是也适用于常见的We

开涛大神在博客中说过：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。图片来自Pexel缓存缓存比较好理解，在大型高并发系统中，如果没有缓存数据库将分分钟被爆，系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访

 开涛大神在博客中说过：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。缓存缓存比较好理解，在大型高并发系统中，如果没有缓存数据库将分分钟被爆，系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量，

缓存缓存比较好理解，在大型高并发系统中，如果没有缓存数据库将分分钟被爆，系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量，也是保护数据库、保护系统的有效方式。大型网站一般主要是“读”，缓存的使用很容易被想到。在大型“写”系统中，缓存也常常扮演者非常重要的角色。比如累积一些数据批量

 这个时候如果不做任何保护措施，服务器就会承受很大的处理压力，请求量很高，服务器负载也很高，并且当请求超过服务器承载极限的时候，系统就会崩溃，导致所有人都不能访问。为了应用服务的高可用，一个常用的办法是对大流量的请求(秒杀/抢购)进行限流，拦截掉大部分请求，只允许一部分请求真正进入后端服务

 一、限流基础知识介绍为啥要限流，相信就不用我多说了。比如，我周末去饭店吃饭，但是人太多了，我只能去前台拿个号，等号码到我的时候才能进饭店吃饭。如果饭店没有限流怎么办?一到饭点，人都往里冲，而饭店又处理不了这么多人流，很容易就出事故(饭店塞满了人，无路可走。饭店的工作人员崩溃了，处理不过来

一、限流的作用由于API接口无法控制调用方的行为，因此当遇到瞬时请求量激增时，会导致接口占用过多服务器资源，使得其他请求响应速度降低或是超时，更有甚者可能导致服务器宕机。限流(Ratelimiting)指对应用服务的请求进行限制，例如某一接口的请求限制为100个每秒，对超过限制的请求则进行快速失败或

 TL;DR(toolongdon'tread)限流算法：计数器、滑动窗口、漏桶、令牌桶。限流方案：Guava的RateLimiter、AlibabaSentinel大家都知道，对于高并发的业务场景，我们为了保障服务的稳定，经常会祭出三大利器：缓存、熔断降级和服务限流。服务限流作为一个核心

一、限流的作用由于API接口无法控制调用方的行为，因此当遇到瞬时请求量激增时，会导致接口占用过多服务器资源，使得其他请求响应速度降低或是超时，更有甚者可能导致服务器宕机。限流(Ratelimiting)指对应用服务的请求进行限制，例如某一接口的请求限制为100个每秒,对超过限制的请求则进行快速失败或

前言在实际项目中，曾经遭遇过线上5W+QPS的峰值，也在压测状态下经历过10W+QPS的大流量请求，主要就是自己对高并发流量控制的一点思考。应对大流量的一些思路1.首先，我们来说一下什么是大流量?大流量，我们很可能会冒出：TPS(每秒事务量)，QPS(每秒请求量)，1W+，5W+，10W+，100W

引言系统搭建，小有小的灵活，大有大的难处，从小到大，系统该怎么打怪练级呢?首先：守住你的底线底线?单体实例的***处理量单体实例?泛指单个应用实例、单个缓存实例，单个存储实例底线从何而来?压测底线恒定不变?随着服务的架构变化随时调整如：一个实例【java实例+DB】的处理峰值为500/秒，在缓存化数