spring 项目实现限流方法示例

目录 一.项目概述 二.基于Redis的Lua脚本分析 Lua脚本的特性 在Redis中引入Lua脚本 Lua脚本的返回值和参数 分支语句 三.实现限流和秒杀功能 创建项目并编写配置文件 编写启动类和控制器类 消息队列的相关配置 实现秒杀功能的Lua脚本 在业务实现类中实现限流和秒杀 观察秒杀效果 四.以异步方式保存秒杀结果 创建项目并设计数据库 配置消息队列和数据库参数 监听消息队列并保存秒杀结果 全链路效果演示 启动DBHandlerPrj项目 本文将围绕高并发场景中的限流和秒杀需求综合演示

目录 配置 限流注解 定制 RedisTemplate Lua 脚本 注解解析 接口测试 全局异常处理 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 配置 首先我们创建一个 Spring Boot 工程,引入 Web 和 Redis 依赖,同时考虑到接口限流一般是通过注解来标记,而注解是通过 AOP 来解析的,所以我们还需要加上 AOP 的依赖,最终的依赖如下: <dependency> <groupId>org.springfra

目录 前言 漏桶算法 样例 源码实现 令牌桶算法 样例 源码剖析 Limit类型 Limiter结构体 Reservation结构体 Limiter消费token limiter归还Token 总结 前言 今天与大家聊一聊高并发系统中的限流技术,限流又称为流量控制,是指限制到达系统的并发请求数,当达到限制条件则可以拒绝请求,可以起到保护下游服务,防止服务过载等作用.常用的限流策略有漏桶算法.令牌桶算法.滑动窗口:下文主要与大家一起分析一下漏桶算法和令牌桶算法,滑动窗口就不在这里这介绍了.好啦,废

目录 为什么要限流 限流算法 计数器限流 漏桶限流 令牌桶限流 为什么要限流 在保证可用的情况下尽可能多增加进入的人数,其余的人在排队等待,或者返回友好提示,保证里面的进行系统的用户可以正常使用,防止系统雪崩. 限流算法 限流算法很多,常见的有三类,分别是 计数器算法 .漏桶算法.令牌桶算法 . (1)计数器:           在一段时间间隔内,处理请求的最大数量固定,超过部分不做处理. (2)漏桶:           漏桶大小固定,处理速度固定,但请求进入速度不固定(在突发情况请求过多时

目录 环境准备 1.pom依赖 2.yaml配置 3.路由转发和负载均衡测试 user服务暴露接口 返回结果输出 4.gateway熔断实现 4.1 熔断代码 4.2 测试 5.gateway限流 5.1 需要集成redis 5.2 yaml配置 5.3 注入到spring容器 5.4 测试 环境准备 注册中心Nacos,也可以其他 springboot 2.6.8 spring-cloud-dependencies 2021.0.3 1.pom依赖 parent包 <parent> <

目录 01.为什么AUSTIN项目需要限流 02.如何实现限流? 03.代码设计 04.总结 01.为什么AUSTIN项目需要限流 众所周知,服务器能处理的请求数是有限的,如果请求量特别大,我们就可能需要做限流. 限流处理的姿势:要么就让请求等待,要么就把请求给扔了 从系统架构来看,我们的统一处理入口在austin-api接入层上,austin-api接入层做完简单的参数校验以及参数拼接后,就将请求转发到消息队列上了 按正常来说,因为接了消息队列且接入层没有什么耗时的操作,那对外的接口压力不大的

目前,Spring Cloud Gateway是仅次于Spring Cloud Netflix的第二个最受欢迎的Spring Cloud项目(就GitHub上的星级而言).它是作为Spring Cloud系列中Zuul代理的继任者而创建的.该项目提供了用于微服务体系结构的API网关,并基于反应式Netty和Project Reactor构建.它旨在提供一种简单而有效的方法来路由到API并解决诸如安全性,监视/度量和弹性之类的普遍关注的问题. 基于Redis限流 Spring Cloud Gate

添加Redis的jar包. <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId> </dependency> 在application.yml中配置redis spring: ## Redis redis: database: 0 host: 127.0.0.1 p

前言 该篇介绍的内容如题,就是利用redis实现接口的限流(  某时间范围内 最大的访问次数 ) . 正文 惯例,先看下我们的实战目录结构: 首先是pom.xml 核心依赖: <!--用于redis数据库连接--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>

本文主要研究的是RateLimit-使用guava来做接口限流的相关内容,具体如下. 一.问题描述 某天A君突然发现自己的接口请求量突然涨到之前的10倍,没多久该接口几乎不可使用,并引发连锁反应导致整个系统崩溃.如何应对这种情况呢?生活给了我们答案:比如老式电闸都安装了保险丝,一旦有人使用超大功率的设备,保险丝就会烧断以保护各个电器不被强电流给烧坏.同理我们的接口也需要安装上"保险丝",以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪,当流量过大时,可以采取拒绝或者引流等机制. 二.常