redis 分布式限流 redis组件分布式限流

本文目录一览:

  • 1、分布式限流的运行原理?
  • 2、分布式解决方案之:限流
  • 3、基于redis的分布式RateLimiter(限流)实现
  • 4、redis+nodejs实现限流的三种方式
  • 5、Redis实现限流策略
分布式限流的运行原理?单机限流和分布式限流本质上的区别在于 “阈值” 存放的位置,单机限流就是“阀值”存放在单机部署的服务/内存中,但我们的服务往往是集群部署的,因此需要多台机器协同提供限流功能 。
令牌桶算法的原理是定义一个按一定速率产生token的桶,每次去桶中申请token , 若桶中没有足够的token则申请失败,否则成功 。
限流式接法 那限流的接法和原理很简单:就是与用电器串联在一起 , 根据串联电路中电压之比等于电阻之比的原理 。但是因为滑动变阻器的阻值太小 , 而导致电路中的总电阻变化小,所以测量的误差大 。
【redis 分布式限流 redis组件分布式限流】限流的直接表现是在执行 Entry nodeA = SphU.entry(资源名字) 的时候抛出 FlowException 异常 。FlowException 是BlockException 的子类,您可以捕捉 BlockException 来自定义被限流之后的处理逻辑 。
分布式解决方案之:限流为了解决这个问题,业界又提出另外一种限流算法,即滑动窗口限流 。滑动窗口限流解决固定窗口临界值的问题,可以保证在任意时间窗口内都不会超过阈值 。
API网关中针对一个API、API分组、接入应用APPID , IP等进行限流 。这些限流条件都将会产生一个限流使用的key,在后续的限流中都是对这个key进行限流 。限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现 。
我们的解决方案主要是通过Sentinel的限流、降级、熔断(增加服务器数量就不说了)以及消息中间件的削峰(我会专门写一期关于消息中间件的文章,到时候大家可以看看) 。
redis 0 以后开始支持扩展模块 ,  redis-cell 是一个用rust语言编写的基于令牌桶算法的的限流模块,提供原子性的限流功能,并允许突发流量,可以很方便的应用于分布式环境中 。
当然 , 限流有许多种实现的方式,Redis具有很强大的功能 , 我用Redis实践了三种的实现方式,可以较为简单的实现其方式 。Redis不仅仅是可以做限流,还可以做数据统计 , 附近的人等功能 , 这些可能会后续写到 。
基于redis的分布式RateLimiter(限流)实现redis 0 以后开始支持扩展模块,redis-cell 是一个用rust语言编写的基于令牌桶算法的的限流模块 , 提供原子性的限流功能,并允许突发流量,可以很方便的应用于分布式环境中 。
API网关中针对一个API、API分组、接入应用APPID,IP等进行限流 。这些限流条件都将会产生一个限流使用的key,在后续的限流中都是对这个key进行限流 。限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现 。
计数器的值要是存内存中就算单机限流算法,如果放在第三方存储里(例如Redis中)集群机器访问就算分布式限流算法 。一般的限流都是为了限制在指定时间间隔内的访问量,因此还有个算法叫固定窗口 。
限流的key 生成规则,默认是 PrincipalNameKeyResolver来实现 限流算法,默认是 RedisRateLimiter来实现,是令牌桶算法 。在Spring Cloud Gateway中默认提供了 RequestRateLimiter 过滤器来实现限流操作 。
基于Redis的setnx的操作,给指定的key设置了过期实践 。基于Redis的数据结构zset,将请求打造成一个zset数组 。基于Redis的令牌桶算法,输出速率大于输入速率,就要限流 。
application.properties.基于 Stripe 的redis实现方案,依赖 spring-boot-starter-data-redis-reactive Spring Boot starter , 使用的是令牌桶算法 。
redis+nodejs实现限流的三种方式综上,代码实现起始都不是很难,针对这些限流方式我们可以在AOP或者filter中加入以上代码,用来做到接口的限流,最终保护你的网站 。Redis其实还有很多其他的用处,他的作用不仅仅是缓存,分布式锁的作用 。
利用 Redis 令牌桶算法进行限流 。和 Guava RateLimiter 的名字类似,但两者不一样 。hystrix 插件是网关用来对流量进行熔断的核心实现 。使用信号量的方式来处理请求 , 基于 Netflix/Hystrix 来实现的 。
消息队列(Message Queue)是一种应用间的通信方式,消息发送后可以立即返回,由消息系统来确保消息的可靠传递 。消息发布者只管把消息发布到 MQ 中而不用管谁来取,消息使用者只管从 MQ 中取消息而不管是谁发布的 。
首先打开 Redis 的配置文件,在不同的系统和安装方式下文件位置可能不同,比如通过brew安装的 MacOS 下可能是在/usr/local/etc/redis.conf下面 , 通过apt-get安装的 Ubuntu 下可能是在/etc/redis/redis.conf下,总之找到配置文件 。
nodejs是个单线程的过程,异步处理很方便 , redis又支持pipelining,通过异步处理,可以在复用一个连接的情况下完成大部分任务 。
其次,跨域有点难,但放在同一域下的不同项目是可以共享session的,CAS也不算复杂 。
Redis实现限流策略1、基于Redis的setnx的操作 , 给指定的key设置了过期实践 。基于Redis的数据结构zset,将请求打造成一个zset数组 。基于Redis的令牌桶算法 , 输出速率大于输入速率,就要限流 。
2、其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口,上面也提到1-10怎么变成2-11 。其实也就是起始值和末端值都各+1即可 。而我们如果用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能 。
3、一般就会在服务器端将用户信息和访问信息做下关联,以此来实现访问频次限制 。通常大家都会选择 Redis 来作为此中间件的存储介质 。

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