redisson限流实现 redis实现漏斗限流

本文目录一览:

  • 1、第三方接口限流怎么实现实时性
  • 2、redis+nodejs实现限流的三种方式
  • 3、经典面试题——让你设计一个限流的系统怎么做?
  • 4、Redis实现限流策略
第三方接口限流怎么实现实时性1、使用高性能的计数器、使用缓存技术 。使用高性能的计数器:选择高性能的计数器,如Redis等,确保计数器可以快速处理大量的请求,实现实时性 。
2、调用第三方接口本地事物还没执行完异步回调可以通过保证实时性,新增时直接调用第三方接口来保证数据的一致性 。
3、安全性:股票实时数据接口需要保证数据的安全性 。这包括防止数据泄露、防止恶意攻击等 。一些接口还可能需要对数据进行验证和过滤,以防止不合法的数据输入 。
4、持久连接(Push)方式:客户端和服务器之间建立长久连接,这样就可以实现消息的及时行和实时性 。
5、用二维码搭建设备巡检系统,可以实现最少的人力、高效和实时性 。用草料二维码做设备巡检并不难 , 只需要几个步骤:第一步,给每台设备生成一个独立的二维码,可以用批量生码功能快速完成 。
6、开关电源控制模块里一般把充电限流设置成C10或25*C10 。当蓄电池浮充电时,充电电流比较小,远远低于C10,开关电源不会也不用设置充电限流的 。
redis+nodejs实现限流的三种方式1、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 。
2、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 。
3、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 。
经典面试题——让你设计一个限流的系统怎么做?1、最简单的限流算法就是维护一个计数器 Counter , 当一个请求来时,就做加一操作,当一个请求处理完后就做减一操作 。如果这个 Counter 大于某个数了(我们设定的限流阈值),那么就开始拒绝请求以保护系统的负载了 。
2、自己开发做一个考试系统的时候,可以先参考市面上一些成熟的考试系统的功能框架,然后确认系统需求,再根据需求确定功能模块 , 最后进行系统的设计 。
3、独立试题库,沉淀试题资源 , 能根据试题的科目、知识点创建分类组织架构,分别管理对应试题 。可以使用模板导入、单个新增试题、批量新增试题的方式导题,有Excel、Word和Txt三种模板能选 。
4、首先,应该设计出实现目标系统的几种可能的方案 。概要设计的另一项主要任务就是设计程序的体系结构,也就是确定程序由哪些模块组成以及模块间的关系 。
Redis实现限流策略1、当系统处理能力有限时,控制流量,限流还有一个应用目的是控制用户行为 , 避免垃圾请求 。系统要限定用户的某个行为在指定的时间里只能允许发生N次 。
2、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 。
3、首先创建令牌桶数据模型 reSync函数同样是为了解决令牌桶数据更新问题,在每次获取令牌之前调用 , 这里不多介绍 expires函数计算redis数据过期时间 。
【redisson限流实现 redis实现漏斗限流】4、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 。

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