错误信息中的 <code>qpslimitexceeded</code> 明确指出了问题的根源是“每秒查询率(QPS)超出了限制”。<message>please reduce your request rate</message> 则提示你需要降低请求频率。 2. 确认导致该错误的具体原因 导致该错误的具体原因是你的程序或应用向某个服务或API发送的请求...
使用阿里云密钥管理服务KMS过程中,在调用KMS的API时,返回以下错误: { "HttpStatus": 429 "Code": "Rejected.Throttling" "Message": "QPS Limit Exceeded" "RequestId": "e85db688-a2d3-44ca-9790-4259etas154f"} 问题原因 KMS对每秒请求的API操作数量设置了配额,超过API请求配额后,KMS会限制请求,即拒绝本...
通过客户端与服务端的双重限流,配合监控与报警,可有效避免因QPS超限导致的服务不可用。 背景:高德API调用QPS限制引发的问题 最近在项目中使用高德API进行地址转坐标时,频繁遇到CUQPS_HAS_EXCEEDED_THE_LIMIT错误。这是因为API对每秒请求量(QPS)有严格限制(如高德地图API默认QPS为3)。当客户端请求速度超过限制时,服务...
Changelog category (leave one): Improvement Changelog entry (a user-readable short description of the changes that goes to CHANGELOG.md): Support the non standard error code QpsLimitExceeded in o...
Changelog category (leave one): Improvement Changelog entry (a user-readable short description of the changes that goes to CHANGELOG.md): test that TotalQpsLimitExceeded is retriable S3 error Documentation entry for user-facing changes Documentation
以下仅列出了接口业务逻辑相关的错误码,其他错误码详见公共错误码。 描述 InternalError内部错误。 InvalidParameterValue参数取值错误。 LimitExceeded超过配额限制。 MissingParameter缺少参数错误。 上一篇: 修改用户防护规则V2下一篇: 编辑SAAS型接入的紧急CC防护状态...
publicclassService{privateTokenBuckettokenBucket;publicService(){// 初始化限流器tokenBucket=newTokenBucket(100,1000,1000);}publicvoidprocessRequest(){// 判断是否能够获取令牌if(!tokenBucket.acquire()){thrownewRuntimeException("QPS limit exceeded");}// 模拟业务处理try{Thread.sleep(100);}catch(Interr...
LimitExceeded超过配额限制。 MissingParameter缺少参数错误。 OperationDenied操作被拒绝。 RequestLimitExceeded请求的次数超过了频率限制。 ResourceInUse资源被占用。 ResourceInsufficient资源不足。 ResourceNotFound资源不存在。 ResourceUnavailable资源不可用。 ResourcesSoldOut资源售罄。
QpsLimiterDatabaseApplicationQpsLimiterDatabaseApplicationalt[Limit NotExceeded][Limit Exceeded]handleRequest()checkLimit()query()denyRequest() 结语 限制MySQL 的 QPS 是提升应用性能和数据库稳定性的有效手段。通过调整配置、使用连接池和监控数据库性能,你能有效地控制数据库负载并优化系统。希望通过本篇文章,你...
await context.Response.WriteAsync("Rate limit exceeded."); return; } await _next(context); } } 总结 在.NET 中实现 QPS 限流有很多方案,对于小流量的应用,内存限流和基于中间件的限流方式可能已经足够,而对于高并发的分布式系统,可能需要 Redis 或者更复杂的算法,如令牌桶或滑动窗口。