当时间到达1:00时,我们的窗口会往右移动一格,那么此时时间窗口内的总请求数量一共是200个,超过了限定的100个,所以此时能够检测出来触发了限流。 我再来回顾一下刚才的计数器算法,我们可以发现,计数器算法其实就是滑动窗口算法。只是它没有对时间窗口做进一步地划分,为60s。 由此可见,当滑动窗口的格子划分的越多,那...
首先,你需要在你的SpringBoot项目引入Guava库,并在需要限流的接口处创建一个RateLimiter实例。这个实例可以是静态的,以确保整个应用中只有一个实例,并且以恒定速率生成令牌。 import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter; public class MyService { private static final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter....
在SpringBoot项目中,可以使用一些常用的限流工具来实现接口限流,如Guava RateLimiter、Redisson(基于Redis的分布式限流)、Spring Cloud Gateway等。这些工具能够帮助开发者根据设定的限流规则,对接口进行有效的限制,避免系统过载。 2. 有哪些常用的接口限流算法可以在SpringBoot项目中使用? 除了上述提到的限流工具外,还有一些...
首先，确保项目中已经引入了 Redis 依赖，详细参考SpringBoot3学习笔记-整合Redis（一）之基本使用。在pom...
在SpringBoot项目中实现接口限流,主要是为了应对高并发场景下系统可能遭遇的资源耗尽、用户体验下降乃至服务崩溃的风险。通过采用流量控制组件,比如Sentinel,可以有效地对入口流量进行精细化管理,保障系统的稳定性和可靠性。以下是根据提供的知识内容,实现接口限流的详细步骤与解释: ...
使用Spring Boot实现限流,可以通过以下几种方式: 基于过滤器(Filter)的限流实现。 使用第三方库,如 Bucket4j。 使用Redis实现分布式限流。 下面我们分别介绍这些方法的实现。 方法一:基于过滤器的限流实现 1.1 创建过滤器 首先,我们创建一个限流过滤器,通过AtomicInteger或Semaphore来控制请求速率。
应用级限流 一、控制并发数量 二、控制访问速率 漏桶算法 令牌桶算法 分布式限流 接入层限流 应用级限流 一、控制并发数量 属于一种较常见的限流手段,在实际应用中可以通过信号量机制(如Java中的Semaphore)来实现。 操作系统的信号量是个很重要的概念,Java 并发库 的Semaphore 可以很轻松完成信号量控制,Semaphore可以...
<artifactid>spring-boot-starter-aop</artifactid> </dependency> ②自定义限流注解 @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME) @Target({ElementType.METHOD}) @Documentedpublic@interface Limit {/** * 资源的key,唯一 * 作用:不同的接口,不同的流量控制*/String key()default"";/** ...
限流是一种用于控制系统资源利用率或确保服务质量的策略。 在Web应用中,限流通常用于控制接口请求的频率,防止过多的请求导致系统负载过大或者防止恶意攻击。 此篇文章将详细介绍SpringBoot项目中使用自定义注解和切面优雅的实现固定窗口限流,滑动窗口限流,漏桶限流,令牌桶限流。 基本配置类 一、项目结构 1、pom文件配...