令牌桶(怎样解决限流问题)
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2024-07-28
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1. 令牌桶,怎样解决限流问题?
限流问题可以通过以下几种方法来解决:
1. 扩容:扩展服务器的数量和参数,可以增大系统的容量和承载能力。增加CPU、内存、硬盘等硬件的配置,也可以提高系统的运行效率和承载能力。
2. 分层架构:将系统按照不同的功能和业务进行划分,形成多层次的架构。在系统的前端和后端都设置好相应的缓冲区,来保证流量的均衡和传输的合理性,减轻后端服务器的负荷压力。
3. CDN加速:通过CDN网络加速技术,将静态的资源(如图片、视频等)缓存到全球的CDN节点上,前端用户访问时可以直接从距离最近的节点获取资源,减轻后端服务器的负载压力。
4. 负载均衡:通过负载均衡技术,可以将请求平均分配给多个服务器处理。负载均衡可以实现高可用性、高性能、可扩展性,减轻服务器的负载特别是在大访问量时。
5. 排队等待:对于一些高并发请求,可以采用排队等待的方式来应对,将请求先放入一个队列中,等待服务器及其后端处理完成后再进行响应,并通过线程池、缓存等方式,缩短队列长度和缩短客户端等待时间。
以上是一些常见的解决限流问题的方法,针对不同的场景,需要选择不同的方法来解决流量问题。
2. 访问控制技术有哪些?
访问控制技术主要包括以下几种:1. 基于角色的访问控制(RBAC):根据用户在组织中的角色来控制对资源的访问权限。2. 基于属性的访问控制(ABAC):根据用户的属性(例如身份、部门、职位等)来控制对资源的访问权限。3. 强制访问控制(MAC):通过安全策略和规则,强制限制用户对资源的访问权限。4. 自主访问控制(DAC):用户可以自主决定其访问权限,但系统可以对其进行监控和审计。5. 基于策略的访问控制(PBAC):根据预先定义的策略和规则来控制对资源的访问权限。6. 基于时间的访问控制(TBAC):根据时间表来控制对资源的访问权限,例如在特定时间段内允许或禁止访问。7. 令牌桶访问控制:一种基于流量的访问控制技术,通过限制令牌生成速率和令牌数量来控制对资源的访问权限。8. 深度包检测与访问控制(DPI-AC):一种针对网络流量的访问控制技术,通过深度包检测技术识别流量中的内容,并根据预设规则来控制对资源的访问权限。9. 基于用户行为分析的访问控制(UBA-RBAC):通过分析用户的行为模式来动态调整访问权限,实现更精细的访问控制。10. 基于地理位置的访问控制(GEO-RBAC):根据用户所在地理位置来控制对资源的访问权限,例如限制特定地区用户对某些资源的访问。这些访问控制技术可以单独或结合使用,以实现更灵活和有效的资源访问控制。
3. 哔哩哔哩限流怎么解决?
要解决哔哩哔哩的限流问题,可以尝试以下几种方法:
增加服务器资源:增加服务器的数量和配置,以提高系统的处理能力和吞吐量,从而减少限流的发生。
使用负载均衡:通过使用负载均衡技术,将请求分发到多个服务器上,以均衡服务器的负载,避免单个服务器过载导致限流。
缓存技术:使用缓存技术,将一些常用的数据或计算结果缓存起来,减少对后端服务器的请求,从而减轻服务器的负载。
异步处理:对于一些耗时的操作,可以采用异步处理的方式,将请求放入消息队列中,由后台任务异步处理,从而提高系统的并发处理能力。
限流算法:可以使用一些限流算法,如令牌桶算法、漏桶算法等,对请求进行限制,以保护系统的稳定性和安全性。
优化代码和数据库:对系统的代码和数据库进行优化,减少不必要的计算和数据库操作,提高系统的响应速度和吞吐量。
分布式架构:采用分布式架构,将系统拆分成多个服务,通过服务之间的协作和通信,提高系统的处理能力和可扩展性。
需要根据具体情况选择合适的解决方案,综合考虑系统的性能、可用性和成本等因素。
4. 令牌桶最大数量?
点击人物,进入页面后点击令牌桶,接着设置最大数量,点击保存就行了
5. 系统架构设计中?
什么是服务限流
让我们先看一看系统架构设计中,为什么要做“限流”。
旅游景点通常都会有最大的接待量,不可能无限制的放游客进入,比如故宫每天只卖八万张票,超过八万的游客,无法买票进入,因为如果超过八万人,景点的工作人员可能就忙不过来,过于拥挤的景点也会影响游客的体验和心情,并且还会有安全隐患;只卖N张票,这就是一种限流的手段。
软件架构中的服务限流也是类似,也是当系统资源不够的时候,已经不足以应对大量的请求,为了保证服务还能够正常运行,那么按照规则,系统会把多余的请求直接拒绝掉,以达到限流的效果;
不知道大家注意过没有,比如双11,刚过12点有些顾客的网页或APP会显示下单失败的提示,有些就是被限流调了。
服务限流算法有哪些计数器法:原理就是限制每秒处理请求数不超过阈值。比如一个接口一分钟可以处理1000次请求,那么可以设置一个计数器,当有一次请求过来,计数器就加1,如果一分钟以内计数器超过了1000,那么后面再过来的请求就不再处理;但是这个方法的缺点也很明显,因为请求的访问不一定是很平稳的,如果0:59过来了1000个请求,1:01已经是下一个窗口,又过来了1000个请求,但实际上三秒内来了2000个请求,已经超过我们的限流上限了;
滑动窗口:还拿上面的例子,一分钟分6份,每份10秒;每过10秒钟,我们的时间窗口就会往右滑动一格,每个格子都有独立的计数器,我们每次都计算时间窗口内的数量,可以解决计数器法中的问题,而且当滑动窗口的格子越多,那么限流的统计就会越精确。具体可以参考下图,看图比较清晰:
漏桶算法:这个算法也很简单,就是我们有一个固定容量的桶,有水流进来,也有水流出去,我们不需要控制流进来的速度,只需要控制流出去的速度,如果水流进来的太快,桶满了,多余的水会溢出区,并不会影响水流出去的速度。
令牌桶算法:还是有一个桶,桶里面有N个令牌,所有的请求在处理之前都需要拿到一个可用的令牌才会被处理,如果桶里面没有令牌的话,则拒绝服务;令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解,希望能得到你的关注。6. 如何设计服务接口API限流功能?
1 限流目的限流目的是对系统进行保护。当访问量激增,超过系统可以承受的流量,则需要把超出的流量挡住,不进行业务逻辑直接返回。
2 预估系统流量上限采用压测方法。对某个接口进行压测,逐步调高并发量和持续时间,达到系统瓶颈时(错误率高,响应时间长)记录下并发量,这个值就是当前系统流量上限。
3 限流方案3.1 系统维度从系统维度来看可以分为单机限流和集群限流两种方式。
单机限流是对每一台机器限流,假设每台机器限流100QPS,集群有10台机器,那么整个集群有1000QPS能力。可以使用Guava RateLimiter、Java并发包Semaphore实现单机限流。
集群限流是对整个集群进行限流,比如预估整个集群能力有1000QPS,还有一种场景是限次,比如整个集群只能调用第三方接口多少次。可以使用Redis实现全局限流。
3.2 方法维度限流常用方法有以下三种:
计数器法维护一个计数器,这个计数器有一个时间窗口,在当前时间窗口,每当一个新请求到来时,计数器自增,当计数器自增达到设置的上限时,不再提供服务。滑动到下一个时间窗口时,计数器重置。这种方法的特点是简单,但是在时间窗口临界点,可能会出现超出流量的问题。
漏桶算法漏桶算法强制一个常量的输出速率而不管输入数据流的突发性。当输入空闲时,该算法不执行任何动作,就像用一个底部开了个洞的漏桶接水一样,水进入到漏桶里,桶里的水通过下面的孔以固定的速率流出。当水流入速度过大会直接溢出。
令牌桶算法我推荐这种方法。一个容量固定的桶,以一个恒定的速率产生令牌,如果桶内的令牌满了则多余的令牌会被丢弃。每当请求进来时,先去桶内拿一个令牌,桶内的令牌拿完了,则必须等待桶内产生令牌才能允许后续的请求(或者直接拒绝)。由于桶内可以堆积一定的令牌(一般为桶容量),所以令牌桶算法优点是可以允许一定量的流量高峰。
Guava提供了限流工具RateLimiter基于令牌桶完成限流。也可以通过编写Lua脚本通过Redis实现全局令牌桶。
7. cloud中gateway存在的意义是什么?
先让我们看这样一个场景吧,一个电商网站做了服务化,后端服务分别拆成了用户服务、商品服务、支付服务、物流服务(为了举例,做了简化,实际场景会远比这个复杂);前端有网页版和 APP,前端的所有操作都需要调用后端的各个服务。
在这个过程中,可能会有这样的问题:
问题1. 前端应用需要知道后端每个服务的地址,或者必须接入服务中心;但是服务的地址和端口可能会动态变化。
问题2. 每个服务的技术栈必须相同,遵守相同的接口规范,接口协议必须相同,否则对于前度极度不友好。
问题3网页版和 APP 展示相同的内容时,可能粒度不同,要么服务端提供粗粒度和细粒度两种 API,要么只提供一组最细粒度的 API,前者增加了后端的开发量,后者可能会导致一次前端需要多次调用细粒度的 API,才能得到想要的数据。
问题4不同的客户端设备展示的数据不同,比如网页版能展示的数据更详细一些,APP 展示的数据少,那么也会有“提供一个大而全的接口”还是“为不同的调用方提供不同接口”的问题。
问题5日志、认证和鉴权、计费、监控等等功能,需要各个后端来完善,或者接入到对应的公共组件中(接入也是需要开发的),这就多多少少增加了后端服务的工作。
API Gateway 就是为了解决以上种种问题的;API Gateway 是系统的唯一入口,它屏蔽掉了系统的内部架构,为调用方定制了统一的 API。
单节点网关多网关集群我们可以看到 API Gateway 的作用:把后端各个服务的 API 聚合起来,提供统一且唯一规范的入口,这样使得内部的架构对于调用方透明,客户端和服务端的耦合度降低;各个后端服务之间,可以采用不同的实现方案,而 API Gateway 会屏蔽掉这些差异;
后端的每个服务也都是在不断迭代和升级的,API Gateway 可以将请求路由到不同的接口版本上,可以实现灰度发布;
API Gateway 可以进行服务编排,实现数据聚合,也就是调用方一次请求,API Gateway 调用多个服务拿到数据后返回;
API Gateway 知道所有服务实例的地址,可以对不同的服务采用不同的路由策略;
日志、认证和鉴权、计费、监控等等功能都可以在 API Gateway 上实现;
API Gateway 还可以对流量进行控制,通过熔断、降级、限流等方式,保护后端服务。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解,希望能得到你的关注;关注我后,可私信发送数字【1】,获取海量学习资料。
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1. 令牌桶,怎样解决限流问题?
限流问题可以通过以下几种方法来解决:
1. 扩容:扩展服务器的数量和参数,可以增大系统的容量和承载能力。增加CPU、内存、硬盘等硬件的配置,也可以提高系统的运行效率和承载能力。
2. 分层架构:将系统按照不同的功能和业务进行划分,形成多层次的架构。在系统的前端和后端都设置好相应的缓冲区,来保证流量的均衡和传输的合理性,减轻后端服务器的负荷压力。
3. CDN加速:通过CDN网络加速技术,将静态的资源(如图片、视频等)缓存到全球的CDN节点上,前端用户访问时可以直接从距离最近的节点获取资源,减轻后端服务器的负载压力。
4. 负载均衡:通过负载均衡技术,可以将请求平均分配给多个服务器处理。负载均衡可以实现高可用性、高性能、可扩展性,减轻服务器的负载特别是在大访问量时。
5. 排队等待:对于一些高并发请求,可以采用排队等待的方式来应对,将请求先放入一个队列中,等待服务器及其后端处理完成后再进行响应,并通过线程池、缓存等方式,缩短队列长度和缩短客户端等待时间。
以上是一些常见的解决限流问题的方法,针对不同的场景,需要选择不同的方法来解决流量问题。
2. 访问控制技术有哪些?
访问控制技术主要包括以下几种:1. 基于角色的访问控制(RBAC):根据用户在组织中的角色来控制对资源的访问权限。2. 基于属性的访问控制(ABAC):根据用户的属性(例如身份、部门、职位等)来控制对资源的访问权限。3. 强制访问控制(MAC):通过安全策略和规则,强制限制用户对资源的访问权限。4. 自主访问控制(DAC):用户可以自主决定其访问权限,但系统可以对其进行监控和审计。5. 基于策略的访问控制(PBAC):根据预先定义的策略和规则来控制对资源的访问权限。6. 基于时间的访问控制(TBAC):根据时间表来控制对资源的访问权限,例如在特定时间段内允许或禁止访问。7. 令牌桶访问控制:一种基于流量的访问控制技术,通过限制令牌生成速率和令牌数量来控制对资源的访问权限。8. 深度包检测与访问控制(DPI-AC):一种针对网络流量的访问控制技术,通过深度包检测技术识别流量中的内容,并根据预设规则来控制对资源的访问权限。9. 基于用户行为分析的访问控制(UBA-RBAC):通过分析用户的行为模式来动态调整访问权限,实现更精细的访问控制。10. 基于地理位置的访问控制(GEO-RBAC):根据用户所在地理位置来控制对资源的访问权限,例如限制特定地区用户对某些资源的访问。这些访问控制技术可以单独或结合使用,以实现更灵活和有效的资源访问控制。
3. 哔哩哔哩限流怎么解决?
要解决哔哩哔哩的限流问题,可以尝试以下几种方法:
增加服务器资源:增加服务器的数量和配置,以提高系统的处理能力和吞吐量,从而减少限流的发生。
使用负载均衡:通过使用负载均衡技术,将请求分发到多个服务器上,以均衡服务器的负载,避免单个服务器过载导致限流。
缓存技术:使用缓存技术,将一些常用的数据或计算结果缓存起来,减少对后端服务器的请求,从而减轻服务器的负载。
异步处理:对于一些耗时的操作,可以采用异步处理的方式,将请求放入消息队列中,由后台任务异步处理,从而提高系统的并发处理能力。
限流算法:可以使用一些限流算法,如令牌桶算法、漏桶算法等,对请求进行限制,以保护系统的稳定性和安全性。
优化代码和数据库:对系统的代码和数据库进行优化,减少不必要的计算和数据库操作,提高系统的响应速度和吞吐量。
分布式架构:采用分布式架构,将系统拆分成多个服务,通过服务之间的协作和通信,提高系统的处理能力和可扩展性。
需要根据具体情况选择合适的解决方案,综合考虑系统的性能、可用性和成本等因素。
4. 令牌桶最大数量?
点击人物,进入页面后点击令牌桶,接着设置最大数量,点击保存就行了
5. 系统架构设计中?
什么是服务限流
让我们先看一看系统架构设计中,为什么要做“限流”。
旅游景点通常都会有最大的接待量,不可能无限制的放游客进入,比如故宫每天只卖八万张票,超过八万的游客,无法买票进入,因为如果超过八万人,景点的工作人员可能就忙不过来,过于拥挤的景点也会影响游客的体验和心情,并且还会有安全隐患;只卖N张票,这就是一种限流的手段。
软件架构中的服务限流也是类似,也是当系统资源不够的时候,已经不足以应对大量的请求,为了保证服务还能够正常运行,那么按照规则,系统会把多余的请求直接拒绝掉,以达到限流的效果;
不知道大家注意过没有,比如双11,刚过12点有些顾客的网页或APP会显示下单失败的提示,有些就是被限流调了。
服务限流算法有哪些计数器法:原理就是限制每秒处理请求数不超过阈值。比如一个接口一分钟可以处理1000次请求,那么可以设置一个计数器,当有一次请求过来,计数器就加1,如果一分钟以内计数器超过了1000,那么后面再过来的请求就不再处理;但是这个方法的缺点也很明显,因为请求的访问不一定是很平稳的,如果0:59过来了1000个请求,1:01已经是下一个窗口,又过来了1000个请求,但实际上三秒内来了2000个请求,已经超过我们的限流上限了;
滑动窗口:还拿上面的例子,一分钟分6份,每份10秒;每过10秒钟,我们的时间窗口就会往右滑动一格,每个格子都有独立的计数器,我们每次都计算时间窗口内的数量,可以解决计数器法中的问题,而且当滑动窗口的格子越多,那么限流的统计就会越精确。具体可以参考下图,看图比较清晰:
漏桶算法:这个算法也很简单,就是我们有一个固定容量的桶,有水流进来,也有水流出去,我们不需要控制流进来的速度,只需要控制流出去的速度,如果水流进来的太快,桶满了,多余的水会溢出区,并不会影响水流出去的速度。
令牌桶算法:还是有一个桶,桶里面有N个令牌,所有的请求在处理之前都需要拿到一个可用的令牌才会被处理,如果桶里面没有令牌的话,则拒绝服务;令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解,希望能得到你的关注。6. 如何设计服务接口API限流功能?
1 限流目的限流目的是对系统进行保护。当访问量激增,超过系统可以承受的流量,则需要把超出的流量挡住,不进行业务逻辑直接返回。
2 预估系统流量上限采用压测方法。对某个接口进行压测,逐步调高并发量和持续时间,达到系统瓶颈时(错误率高,响应时间长)记录下并发量,这个值就是当前系统流量上限。
3 限流方案3.1 系统维度从系统维度来看可以分为单机限流和集群限流两种方式。
单机限流是对每一台机器限流,假设每台机器限流100QPS,集群有10台机器,那么整个集群有1000QPS能力。可以使用Guava RateLimiter、Java并发包Semaphore实现单机限流。
集群限流是对整个集群进行限流,比如预估整个集群能力有1000QPS,还有一种场景是限次,比如整个集群只能调用第三方接口多少次。可以使用Redis实现全局限流。
3.2 方法维度限流常用方法有以下三种:
计数器法维护一个计数器,这个计数器有一个时间窗口,在当前时间窗口,每当一个新请求到来时,计数器自增,当计数器自增达到设置的上限时,不再提供服务。滑动到下一个时间窗口时,计数器重置。这种方法的特点是简单,但是在时间窗口临界点,可能会出现超出流量的问题。
漏桶算法漏桶算法强制一个常量的输出速率而不管输入数据流的突发性。当输入空闲时,该算法不执行任何动作,就像用一个底部开了个洞的漏桶接水一样,水进入到漏桶里,桶里的水通过下面的孔以固定的速率流出。当水流入速度过大会直接溢出。
令牌桶算法我推荐这种方法。一个容量固定的桶,以一个恒定的速率产生令牌,如果桶内的令牌满了则多余的令牌会被丢弃。每当请求进来时,先去桶内拿一个令牌,桶内的令牌拿完了,则必须等待桶内产生令牌才能允许后续的请求(或者直接拒绝)。由于桶内可以堆积一定的令牌(一般为桶容量),所以令牌桶算法优点是可以允许一定量的流量高峰。
Guava提供了限流工具RateLimiter基于令牌桶完成限流。也可以通过编写Lua脚本通过Redis实现全局令牌桶。
7. cloud中gateway存在的意义是什么?
先让我们看这样一个场景吧,一个电商网站做了服务化,后端服务分别拆成了用户服务、商品服务、支付服务、物流服务(为了举例,做了简化,实际场景会远比这个复杂);前端有网页版和 APP,前端的所有操作都需要调用后端的各个服务。
在这个过程中,可能会有这样的问题:
问题1.前端应用需要知道后端每个服务的地址,或者必须接入服务中心;但是服务的地址和端口可能会动态变化。
问题2.每个服务的技术栈必须相同,遵守相同的接口规范,接口协议必须相同,否则对于前度极度不友好。
问题3网页版和 APP 展示相同的内容时,可能粒度不同,要么服务端提供粗粒度和细粒度两种 API,要么只提供一组最细粒度的 API,前者增加了后端的开发量,后者可能会导致一次前端需要多次调用细粒度的 API,才能得到想要的数据。
问题4不同的客户端设备展示的数据不同,比如网页版能展示的数据更详细一些,APP 展示的数据少,那么也会有“提供一个大而全的接口”还是“为不同的调用方提供不同接口”的问题。
问题5日志、认证和鉴权、计费、监控等等功能,需要各个后端来完善,或者接入到对应的公共组件中(接入也是需要开发的),这就多多少少增加了后端服务的工作。
API Gateway 就是为了解决以上种种问题的;API Gateway 是系统的唯一入口,它屏蔽掉了系统的内部架构,为调用方定制了统一的 API。
单节点网关多网关集群我们可以看到 API Gateway 的作用:把后端各个服务的 API 聚合起来,提供统一且唯一规范的入口,这样使得内部的架构对于调用方透明,客户端和服务端的耦合度降低;各个后端服务之间,可以采用不同的实现方案,而 API Gateway 会屏蔽掉这些差异;
后端的每个服务也都是在不断迭代和升级的,API Gateway 可以将请求路由到不同的接口版本上,可以实现灰度发布;
API Gateway 可以进行服务编排,实现数据聚合,也就是调用方一次请求,API Gateway 调用多个服务拿到数据后返回;
API Gateway 知道所有服务实例的地址,可以对不同的服务采用不同的路由策略;
日志、认证和鉴权、计费、监控等等功能都可以在 API Gateway 上实现;
API Gateway 还可以对流量进行控制,通过熔断、降级、限流等方式,保护后端服务。
我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解,希望能得到你的关注;关注我后,可私信发送数字【1】,获取海量学习资料。本站涵盖的内容、图片、视频等数据系网络收集,部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,请联系我们删除!联系邮箱:ynstorm@foxmail.com 谢谢支持!