最近在学习springcloud gateway在学习限流时配置使用的RedisRateLimiter配置了限流,但是redis中无法存入key并且限流无效,但是后台却无报错信息,我使用的是springcloud版本是2.1.1.RELEASE springcloud gateway限流教程 分析源码控制限流的代码主要在RedisRateLimiter中的isAllowed方法 @Override @SuppressWarnings("unchecked") /...
步骤1:建立Redis连线 var redis = require ( 'redis' ) ; var client = redis . createClient ( 6379 , 'localhost' , { enable_offline_queue : false } ) ; 第2步:创建您的速率限制器 var rateLimiter = require ( 'redis-rate-limiter' ) ; ...
第1、2、3备注行是获取上一步set的3个值:rate、interval、type,如果这3个值没有设置,直接返回rateLimiter没有被初始化。 第5备注行声明一个变量叫valueName 值为KEYS[2],KEYS[2]对应的值是getValueName()方法,getValueName()返回的就是上面第一步getRateLimiter我们设置的key;如果type=1,表示全局共享,那么v...
private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(400);//400表示每秒允许处理的量是400 if(rateLimiter.tryAcquire()) { //短信发送逻辑可以在此处 } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 2、使用Java自带delayqueue的延迟队列实现(编码过程相对麻烦,此处省略代码) 3、使用Redis实现,存储...
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/...
今天我们就基于Redis组件的特性,实现一个分布式限流组件,名字就定为shield-ratelimiter。 原理 首先解释下为何采用Redis作为限流组件的核心。 通俗地讲,假设一个用户(用IP判断)每秒访问某服务接口的次数不能超过10次,那么我们可以在Redis中创建一个键,并设置键的过期时间为60秒。
public RedisRateLimiter redisRateLimiter(ReactiveRedisTemplate<String, String> redisTemplate, @Qualifier(RedisRateLimiter.REDIS_SCRIPT_NAME) RedisScript<List<Long>> redisScript, Validator validator){returnnewRedisRateLimiter(redisTemplate,redisScript,validator);}} ...
C# RedisRateLimiter publicclassRedisRateLimiter{privatestaticLogger LOG = LogManager.GetLogger("redis-limiter");privatestaticreadonlystringTIME_KEY ="TIME_KEY";privatestaticreadonlystringCOUNTER_KEY ="COUNTER_KEY";publicintMaxLimitNum {get;set; }publicRedisRateLimiter(intmaxLimitNum){this.MaxLimitNum ...
rate-- 从零开始多久满localttl=math.floor(fill_time*2)-- key的存活时间,如果过了这个时间,肯定就满了,每必要存了--redis.log(redis.LOG_WARNING, "rate " .. ARGV[1])--redis.log(redis.LOG_WARNING, "capacity " .. ARGV[2])--redis.log(redis.LOG_WARNING, "now " .. ARGV[3])--redis...
分布式限流组件-基于Redis的注解支持的Ratelimiter 原文:https://juejin.im/entry/5bd491c85188255ac2629bef?utm_source=coffeephp.com 在分布式领域,我们难免会遇到并发量突增,对后端服务造成高压力,严重甚至会导致系统宕机.为避免这种问题,我们通常会为接口添加限流.降级.熔断等能力,从而使接口更为健壮.Java领域常见...