local rate = tonumber(ARGV[1]) local capacity = tonumber(ARGV[2]) local now = tonumber(ARGV[3]) local requested = tonumber(ARGV[4]) --装载时间 = capacity/rate local fill_time = capacity/rate --floor保留整数位 local ttl = math.floor(fill_time*2) --redis.log(redis.LOG_WARNING, ...
packageredis_rate_testimport("context""fmt""github.com/redis/go-redis/v9""github.com/go-redis/redis_rate/v10")funcExampleNewLimiter() {ctx:=context.Background()rdb:=redis.NewClient(&redis.Options{Addr:"localhost:6379", })_=rdb.FlushDB(ctx).Err()limiter:=redis_rate.NewLimiter(rdb)res,...
}publicTokenBucket(intmaxFlowRate,intavgFlowRate) {this.maxFlowRate =maxFlowRate;this.avgFlowRate =avgFlowRate; }publicTokenBucket(inteveryTokenSize,intmaxFlowRate,intavgFlowRate) {this.everyTokenSize =everyTokenSize;this.maxFlowRate =maxFlowRate;this.avgFlowRate =avgFlowRate; }publicvoidaddTok...
在add job时,有一个rate limit选项,设置了队列处理job的速率限制 interfaceQueueOptions{limiter?:RateLimiter|undefined;}interfaceRateLimiter{/** 最大处理作业数 */max:number;/** 每个周期持续时间(以毫秒为单位) */duration:number;/** 当作业受到速率限制时,它们会保留在等待队列中,不会移至延迟队列 */bo...
3.1 Creating a rate limiter usingnode-redis: constlimiter=newRateLimiter({expiresIn:3600,// Rate limiter will expire after 3600 seconds (1 hour)key:(req)=>req.ip,// Use the IP address of the request as the key to identify the clientmax:300,// Maximum number of requests allowed per cl...
速率限制器（Rate Limiter）由于Redis提供了计数器功能，所以我们可以通过该能力，配合超时时间，来实现速率限制器，最常见的场景就是服务端是用的请求限流。一个基本的限速实现如下图：根据用户id或者ip来作为key，使用INCR命令来记录用户的请求数量。然后将该请求数量与允许的请求上限数量做比较，只有低于限制的时候，...
String key="rage.limiting:"+ip;// 判断key是否存在int flag=exists(key);// key rate.limiting:192.168.88.60if(flag==1){// key 存在 自增1int count=incr(key);if(count>100){// 超过限制log.info("访问频率超过了限制,请稍后重试");return;}}else{// key 不存在multi();// 开启事务incr(key...
RateLimiter文章路径针对IP来限流的方式,上文的限流方案,只针对单应用情况,分布式集群下就不能使用上文的方式,分布式下的限流方案有很多种,这边展示的是Redis的封装redission框架。 可以这么讲,jdk中的juc包提供的是单机版的并发业务。那么Redisson基本是基于juc实现的分布式的业务。
redis连接了多少客户端 通过观察其数量可以确认是否存在意料之外的连接。如果发现数量不对劲,就可以使用lcient list指令列出所有的客户端链接地址来确定源头。 [root@xxxsrc]#./redis-cli info | grep connected_clients connected_clients:1 [root@xxxsrc]#./redis-cli info | grep connected ...
error_rate:允许布隆过滤器的错误率,这个值越低过滤器的位数组的大小越大,占用空间也就越大。 initial_size:布隆过滤器可以储存的元素个数,当实际存储的元素个数超过这个值之后,过滤器的准确率会下降。 redis 中有一个命令可以来设置这两个值: bf.reserve urls 0.01 100 ...