localkey = KEYS[1]-- 限流资源localmaxRequestCount = ARGV[1]-- 限流请求数localwindowSize = ARGV[2]-- 限流时间localcurrentCount = redis.call('get', key)-- 当前请求数-- 限流存在并且超过限流大小,则返回剩余可用请求数=0if(currentCountandtonumber(currentCount) >=tonumber(maxRequestCount))then...
最近在做网关插件开发的工作,需要引入一个基于Go的分布式限流器,首先去了github调研了一些开源项目,发现已有的开源实现并不能很好地满足我们项目需求,这些开源的限流器要么是直接做成了中间件插件,很不灵活;要么单个限流器只能配置一个限流策略,要多个限流策略就得实例化多个限流器;还有很多限流器不支持运行过程中修改...
*/Longresult=(Long) redisTemplate.execute(getRedisScript, ipList, expireTime, limitTimes);if(result ==0) {Stringmsg="由于超过单位时间="+ expireTime +"-允许的请求次数="+ limitTimes +"[触发限流]"; LOGGER.debug(msg);// 达到限流返回给前端信息returnmessage; }if(LOGGER.isDebugEnabled()) { ...
=null){intlimit=rateLimiter.limit();inttimeout=rateLimiter.timeout();Jedisjedis=jedisPool.getResource();Stringtoken=RedisRateLimiter.acquireTokenFromBucket(jedis, limit, timeout);if(token ==
redis对语言无关,可以更好的接入不同语言开发的系统(异构) redis单进程单线程的特点可以更好的解决最终一致性,多进程间协同控制更为容易 基于Redis实现RateLimiter 这里完全参考Guava RateLimiter实现思路,不同的是,Guava将令牌桶数据存放于对象(内存)中,这里讲令牌桶数据存放在redis中,奉上源码https://github.com/...
可以了,基于Redis和Lua实现分布式令牌桶限流 计算令牌桶与推测 限流间隔是 1 小时 桶内最大令牌是 60 个 计算得出令牌的生成间隔是 1 个/1 分钟 模拟并发请求 100 个,每个请求的间隔时间是 0ms 此时令牌并未来得及生成令牌,所以在第 61 个并发的时候请求,令牌用光被限流 ...
在实际场景中,服务的限流往往会和一些参数绑定在一起,比如:限制同一个ip地址的请求速率为5000次/分,限制某一个业务id的请求速率为5000次/分,根据这些绑定的变量数值,我们可以在redis中设置对应的key,通过不断累加该key对应的数值来实现限流器的设计。
基于Redis实现分布式应用限流的方法 限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务。 Nginx接入层限流 按照一定的规则如帐号、IP、系统调用逻辑等在Nginx层面做限流 业务应用系统限流
redis.log(redis.LOG_DEBUG, 'key is', methodKey) -- 通过ARGV传入限流大小 local limit = tonumber(ARGV[1]) -- 获取当前流量大小 local count = tonumber(redis.call('get', methodKey) or "0") -- 是否超出限流阈值 if count + 1 > limit then ...
limit-spring-boot-starter是一个基于springboot starter机制,结合SPI 接口设计思想(内部集成:Redis+Lua实现限流算法(令牌桶,固定窗口,滑动窗口)以及限流回退默认实现),支持注解方式/配置文件方式接入限流,扩展方便,集成使用简单的分布式限流组件。 开源地址:https://gitee.com/javacoo/limit-spring-boot-starter ...