Gateway+Redis实现令牌桶限流算法
mhr18 2024-11-27 12:00 13 浏览 0 评论
前言
- 在高并发架构体系中,缓存、熔断、限流是非常重要的概念。在很多公司面试时都会考察应聘者的相关经验。
- 缓存主要提升系统访问速度和并发量,熔断针对某一服务负载过大导致整个服务不可以而采取的一种措施,限流是指使用一种控制系统访问量来保护整个系统。
- 其中常见限流算法主要为:计数器、漏桶算法、令牌桶算法.
计数器
- 计数器限流指在固定时间段内允许一定请求访问次数,在一定时间内请求访问达到上限就拒绝后续请求;
- 计数器限流的优点是算法实现比较简单。缺点是分配不平均,有临界问题:比如每分钟允许100个请求访问,在前10秒时就已经达到访问次数上限,会导致后面50秒所有请求都会被拒。
漏桶限流算法
- 漏桶限流算法指有一个固定大小的漏桶以固定速率流出水,如果漏桶中没有水就不流出(相当于没有请求),如果流通的水过多就把多余的水丢弃(相当于请求过多)。
- 其优点是可以均匀分配请求资源。缺点也是因为平均分配请求资源导致无法应对突发请求流量。
令牌桶限流算法
- 令牌桶限流算法指有一个固定大小的桶并且按照固定速率向其放入令牌,当桶中令牌个数满了后就拒绝新添加的令牌。当一个请求过来时会去桶里拿一个令牌,如果拿到令牌就说明请求可以通过,如果没有拿到令牌就拒绝请求。
- 令牌桶限流算法相比漏桶限流算法,除了能限制平均请求资源外,还能应对突发的请求流量。
gateway+redis实现令牌桶限流算法
- 令牌桶限流算法在guava和sentinel里都有具体实现,暂且不表。
- 本次使用gateway+redis实现令牌桶算法的demo,首先通过idea创建springboot项目,并引入gateway和redis相关的maven配置。
<!-- nacos配置 -->
<dependency>
<groupId>com.alibaba.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-nacos-discovery</artifactId>
<version>2.2.3.RELEASE</version>
</dependency>
<!--网关配置 -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId>
<version>2.2.1.RELEASE</version>
</dependency>
<!--springCloud配置-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter</artifactId>
<version>2.2.2.RELEASE</version>
</dependency>
<!--客户端负载均衡loadbalancer-->
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-loadbalancer</artifactId>
<version>2.2.2.RELEASE</version>
</dependency>
<!-- redis -->
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
<version>2.2.4.RELEASE</version>
</dependency>
复制代码
注:本次demo注册中心使用nacos,所以在项目启动类中需要添加注解@EnableDiscoveryClient,用于将服务注册到nacos。 注:加入loadbalancer的maven配置是因为Alibaba在2021版本里删除了nacos里的ribbon模块,因此gateway网关无法通过lb路由到指定模块,会出现503错误。
- 在配置文件bootstrap.yml中配置注册中心nacos和gateway服务访问路由配置。配置其实可以放入nacos的配置中心,这里为了方便文章描述就直接写在配置文件里。
server:
port: 80
spring:
application:
name: gateway
#redis配置
redis:
database: 0
host: localhost
port: 6379
jedis:
pool:
max-active: -1 # 连接池最大连接数(使用负值表示没有限制)
max-idle: 500 # 连接池中的最大空闲连接
min-idle: 50 # 连接池中的最小空闲连接
max-wait: -1 # 连接池最大阻塞等待时间(使用负值表示没有限制)
timeout: 30000
cloud:
nacos:
discovery:
server-addr: localhost:8848
namespace: 6920d843-2f88-4e3e-8532-4e5ce04b5eed
group: DEV_GROUP
gateway:
discovery: # 是否与服务发现组件进行结合,通过serviceId(必须设置成大写)转发到具体服务实例,默认为false。设置为true便开启通过服务中心的自动serviceId创建路由的功能
locator:
enabled: true # 路由访问方式:http://Gateway_HOST:Gateway_PORT/大写的serviceId/**,其中微服务应用名默认大写
routes: # 负载均衡 路由代理
- id: demo # 唯一的serviceId
uri: lb://demo # lb://为固定写法,表示开启负载均衡;demo即服务在注册的名字
predicates:
- Path=/demo/** # 匹配转发路由
filters:
- StripPrefix=1 # 跳过指定路径
- name: RequestRateLimiter
args:
# 令牌桶每秒填充平均速率,即行等价于允许用户每秒处理多少个请求平均数
redis-rate-limiter.replenishRate: 1
# 令牌桶的容量,允许在一秒钟内完成的最大请求数
redis-rate-limiter.burstCapacity: 2
# 用于限流的键的解析器的 Bean 对象的名字。它使用 SpEL 表达式根据#{@beanName}从 Spring 容器中获取 Bean 对象。
key-resolver: "#{@apiKeyResolver}"
#======================================================================
复制代码
- 在项目中还需要添加配置gateway的过滤依据,比如是以访问url、访问ip、访问用户信息等方式进行过滤配置。
/**
* @Author: ZRH
* @Date: 2022/2/21 20:45
*/
@Configuration
public class KeyResolverConfig {
@Bean
public KeyResolver apiKeyResolver () {
// 按URL限流,即以每秒内请求数按URL分组统计,超出限流的url请求都将返回429状态
return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getPath().toString());
}
// @Bean
public KeyResolver userKeyResolver () {
// 按用户限流
return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getQueryParams().getFirst("user"));
}
// @Bean
public KeyResolver ipKeyResolver () {
// 按IP来限流
return exchange -> Mono.just(exchange.getRequest().getRemoteAddress().getHostName());
}
}
复制代码
- 再创建一个名为demo的springboot服务并注册到nacos中,开一个controller接口,最后项目结构如下:
- 访问接口:http://localhost/demo/demo/index
- 如果接口访问频率过快,会出现以下情况,即表示已经被限流
相关推荐
- Redis合集-使用benchmark性能测试
-
采用开源Redis的redis-benchmark工具进行压测,它是Redis官方的性能测试工具,可以有效地测试Redis服务的性能。本次测试使用Redis官方最新的代码进行编译,详情请参见Redis...
- Java简历总被已读不回?面试挂到怀疑人生?这几点你可能真没做好
-
最近看了几十份简历,发现大部分人不是技术差,而是不会“卖自己”——一、简历死穴:你写的不是经验,是岗位说明书!反面教材:ד使用SpringBoot开发项目”ד负责用户模块功能实现”救命写法:...
- redission YYDS(redission官网)
-
每天分享一个架构知识Redission是一个基于Redis的分布式Java锁框架,它提供了各种锁实现,包括可重入锁、公平锁、读写锁等。使用Redission可以方便地实现分布式锁。red...
- 从数据库行锁到分布式事务:电商库存防超卖的九重劫难与破局之道
-
2023年6月18日我们维护的电商平台在零点刚过3秒就遭遇了严重事故。监控大屏显示某爆款手机SKU_IPHONE13_PRO_MAX在库存仅剩500台时,订单系统却产生了1200笔有效订单。事故复盘发...
- SpringBoot系列——实战11:接口幂等性的形而上思...
-
欢迎关注、点赞、收藏。幂等性不仅是一种技术需求,更是数字文明对确定性追求的体现。在充满不确定性的网络世界中,它为我们建立起可依赖的存在秩序,这或许正是技术哲学最深刻的价值所在。幂等性的本质困境在支付系...
- 如何优化系统架构设计缓解流量压力提升并发性能?Java实战分享
-
如何优化系统架构设计缓解流量压力提升并发性能?Java实战分享在高流量场景下。首先,我需要回忆一下常见的优化策略,比如负载均衡、缓存、数据库优化、微服务拆分这些。不过,可能还需要考虑用户的具体情况,比...
- Java面试题: 项目开发中的有哪些成长?该如何回答
-
在Java面试中,当被问到“项目中的成长点”时,面试官不仅想了解你的技术能力,更希望看到你的问题解决能力、学习迭代意识以及对项目的深度思考。以下是回答的策略和示例,帮助你清晰、有说服力地展示成长点:一...
- 互联网大厂后端必看!Spring Boot 如何实现高并发抢券逻辑?
-
你有没有遇到过这样的情况?在电商大促时,系统上线了抢券活动,结果活动刚一开始,服务器就不堪重负,出现超卖、系统崩溃等问题。又或者用户疯狂点击抢券按钮,最后却被告知无券可抢,体验极差。作为互联网大厂的后...
- 每日一题 |10W QPS高并发限流方案设计(含真实代码)
-
面试场景还原面试官:“如果系统要承载10WQPS的高并发流量,你会如何设计限流方案?”你:“(稳住,我要从限流算法到分布式架构全盘分析)…”一、为什么需要限流?核心矛盾:系统资源(CPU/内存/数据...
- Java面试题:服务雪崩如何解决?90%人栽了
-
服务雪崩是指微服务架构中,由于某个服务出现故障,导致故障在服务之间不断传递和扩散,最终造成整个系统崩溃的现象。以下是一些解决服务雪崩问题的常见方法:限流限制请求速率:通过限流算法(如令牌桶算法、漏桶算...
- 面试题官:高并发经验有吗,并发量多少,如何回复?
-
一、有实际高并发经验(建议结构)直接量化"在XX项目中,系统日活用户约XX万,核心接口峰值QPS达到XX,TPS处理能力为XX/秒。通过压力测试验证过XX并发线程下的稳定性。"技术方案...
- 瞬时流量高并发“保命指南”:这样做系统稳如泰山,老板跪求加薪
-
“系统崩了,用户骂了,年终奖飞了!”——这是多少程序员在瞬时大流量下的真实噩梦?双11秒杀、春运抢票、直播带货……每秒百万请求的冲击,你的代码扛得住吗?2025年了,为什么你的系统一遇高并发就“躺平”...
- 其实很多Java工程师不是能力不够,是没找到展示自己的正确姿势。
-
其实很多Java工程师不是能力不够,是没找到展示自己的正确姿势。比如上周有个小伙伴找我,五年经验但简历全是'参与系统设计''优化接口性能'这种空话。我就问他:你做的秒杀...
- PHP技能评测(php等级考试)
-
公司出了一些自我评测的PHP题目,现将题目和答案记录于此,以方便记忆。1.魔术函数有哪些,分别在什么时候调用?__construct(),类的构造函数__destruct(),类的析构函数__cal...
- 你的简历在HR眼里是青铜还是王者?
-
你的简历在HR眼里是青铜还是王者?兄弟,简历投了100份没反应?面试总在第三轮被刷?别急着怀疑人生,你可能只是踩了这些"隐形求职雷"。帮3630+程序员改简历+面试指导和处理空窗期时间...
你 发表评论:
欢迎- 一周热门
- 最近发表
- 标签列表
-
- oracle位图索引 (63)
- oracle批量插入数据 (62)
- oracle事务隔离级别 (53)
- oracle 空为0 (50)
- oracle主从同步 (55)
- oracle 乐观锁 (51)
- redis 命令 (78)
- php redis (88)
- redis 存储 (66)
- redis 锁 (69)
- 启动 redis (66)
- redis 时间 (56)
- redis 删除 (67)
- redis内存 (57)
- redis并发 (52)
- redis 主从 (69)
- redis 订阅 (51)
- redis 登录 (54)
- redis 面试 (58)
- 阿里 redis (59)
- redis 搭建 (53)
- redis的缓存 (55)
- lua redis (58)
- redis 连接池 (61)
- redis 限流 (51)