平滑突发限速器,该类继承了SmoothRateLimiter,它存储许可的发放频率同设置的stableIntervalMicros,有一个成员变量maxBurstSeconds,代表最多存储多长时间的令牌许可。 SmoothWarmingUp类 平滑预热限速器,继承了SmoothRateLimiter,与SmoothBursty平级,它的预热算法需要一定的理解成本。 主体流程 获取许可的主体流程如下: 主体流程...
RateLimiter 是存在缺陷的,如果系统的并发量逐步升高,通过 acquire() 方法是一定会去获取令牌的,而由于 RateLimiter 中 透支未来令牌 的设计,这就会导致后边的请求等待时间会逐步升高,下边代码模拟了并发量逐步升高的场景,从输出结果看可以发现后边的请求等待的时间越来越长,这显然对后来的请求很不友好 public static...
importcom.google.common.util.concurrent.RateLimiter;publicclassGuavaRateLimiterTest1{staticRateLimiterrateLimiter=RateLimiter.create(2);publicstaticvoidmain(String[] args){//RateLimiter常用的方法有://1.acquire,返回一个令牌,会有等待的过程,返回值是等待的时长,单位为秒;可以一次调用获取多个令牌;//2.tryA...
RateLimiter本意是 速率限制器,而它的2个实现都是平滑的!RateLimiter 有2个实现是 SmoothBursty和SmoothWarmingUp,两个实现都是Smooth开头,表明了其平滑的特性。所以,可以认为RateLimiter是平滑限流器! SmoothBursty其实很简单,也很好理解,它就是一个没有上限的令牌桶, 因为没有上限,所以允许突发的流量, 不管多少,都...
1、 进入 admin 控制台,在菜单 "System Manage => Plugin" 中配置rate_limiter。操作如下图所示: 操作步骤 这里redis 的配置是需要注意的,当这里配置错误时,或者 redis 没有启动时,虽然会匹配到 RateLimiter 插件,但实际是不起作用的。 增加Seletor 和 Rule, 步骤如下图所示: ...
Rate Limiter 属于流控频控类组件,其作用是限制单位时间内(秒、分钟)通过 Rate Limiter 的总次数,从而达到控制流量大小的效果。 Rate Limiter 使用的算法为令牌桶算法,会以一定速度匀速地补充令牌(如:限制每分钟执行10次,则每6秒补充一个令牌)。Rate Limiter 允许在有令牌积累的情况下,短时间内峰值流量达到设置的...
ratelimiter-spring-boot-starter 基于redis 的偏业务应用的分布式限流组件,使得项目拥有分布式限流能力变得很简单。限流的场景有很多,常说的限流一般指网关限流,控制好洪峰流量,以免打垮后方应用。这里突出偏业务应用的分布式限流的原因,是因为区别于网关限流,业务侧限流可以轻松根据业务性质做到细粒度的流量控制。比如如下场...
public class BasicRateLimiterExample { public static void main(String[] args) { // 创建一个每秒允许2个请求的RateLimiter RateLimiter limiter = RateLimiter.create(2.0); for (int i = 1; i <= 10; i++) { double waitTime = limiter.acquire(); // 请求令牌并获取等待时间 ...
FlowControl想要解决的问题是控制api访问次数,防止恶意调用api。支持分布式应用的使用。 spring boot 支持flowcontrol-spring-boot-starter 原理 拦截链接并计数,如果超过次数,返回错误信息,没有超过次数则通过。 使用了分布式锁来控制准确的拦截。 将访问数据保存到redis来保证分布式下的运用。
限流是服务治理的重要工具,在google的guava包里提供了关于速率限流器RateLimiter,可以帮助我们针对速率进行限流。 SmoothBursty是关于限流算法中令牌桶算法的一个实现,通过固定速率生成令牌,当流量进入时,申请令牌,令牌充足时则直接获取成功,不充足时返回等待时间。