这部分我记录一下我使用redission实现接口限流的全过程。关于自定义注解，请移步《SpringBoot（二十六）SpringBoot自定义注解》一：redission自定义限流注解主要流程对接口实现限流，主要使用了Redisson提供的限流API方法；使用很简单：第一步：声明一个限流器； RRateLimiter rRateLim

参考：https://www.zhihu.com/tardis/bd/art/533753443?source_id=1001 Java百万数据导出Excel性能优化[读(并发)写分离/流式查询]结果测试：104万数据，导出excel用时由59秒优化到19秒问题列表：1、导出过程中会较多占用CPU、内存、磁盘，需全局对Excel导出限流，防止同时对大量数

一、限流前考虑什么二、如何进行限流三、关于TSF的限流在微服务高并发的一些场景下，微服务之间的调用量不断增加，大流量因素很可能会引起服务雪崩，微服务的稳定性对业务系统的影响也比较大。一般微服务容错组件都提供了限流的方式来保护我们的系统，本文主要介绍微服务限流的

一、流量管理与限流1.流量限制和速率限制：例如，当请求频率超过预设阈值时，系统可以自动限制或拒绝额外的请求，从而保护后端服务免受过多请求的影响。通过API网关或负载均衡器进行配置，以控制每个用户或IP的请求速率。2.使用限流算法：令牌桶算法：适合应对瞬时突发流量，同时维持长期

TikTok作为抖音的海外版，在算法上除了会倾向于完播率高的内容，以快速的15-30秒为目标吸引用户观看之外，其流量不会被头部的一些博主垄断，新账号也有机会获得高播放量，尤其新账号前几个视频还能在官方推流激励机制作用下，获得一定量的流量扶持。但人人都想制作出爆火短视频，简单的

API网关选择：YARP还是Ocelot？摘要随着微服务架构的流行，API网关在系统架构中扮演着越来越重要的角色。在.NET生态中，YARP（YetAnotherReverseProxy）和Ocelot是两种常用的API网关解决方案。那么，在实际应用中，我们该如何选择？本文将从易用性、文档、负载均衡、限流、身份验证、授权和性

SpringCloudSpringCloudAlibaba5大组件有哪些？​ 服务注册和配置中心Nacos，负载均衡Ribbon，服务调用Feign，服务保护（包括限流降级熔断）sentinel，服务的网关Gateway注：每个微服务都要注册和配置一些东西需要Nacos，一个微服务部署集群即多个实例还要用到负载均衡Ribbon，服务间互相

Sentinel学习内容概述Sentinel简介与结构Sentinel是SpringCloudAlibaba的组件，由阿里巴巴开源，用于服务流量控制和保护。其内部核心库（客户端）包含限流、熔断等功能，微服务引入该库后只需配置规则。规则配置方式有Java编码（较复杂）和使用控制台（较简便）两种。Sentinel控制台安

drf基础配置版本：Django3.2djangorestframework3.13.1纯净版配置：INSTALLED_APPS=[#'django.contrib.admin',#'django.contrib.auth',#'django.contrib.contenttypes',#'django.contrib.sessions

在现代Web应用中，限流（RateLimiting）是保护系统资源和防止滥用的重要机制。Redis由于其高性能和原子操作特性，成为实现限流的理想选择。本文将详细介绍如何在Java中使用Redis实现多种限流策略，包括固定窗口限流、滑动窗口限流和令牌桶算法。一、准备工作1.安装Redis确保Redis已经

在Nginx中实现限流可以通过使用limit_req模块来实现。limit_req模块可以根据客户端的请求数或请求频率来对请求进行限制，以保护后端服务器免受过多的请求压力。以下是一种使用limit_req模块进行限流的配置示例：http{limit_req_zone$binary_remote_addrzone=limit:10mrate

1.配置Nginx限流模块ngx_http_limit_req_module：这是Nginx内置的请求限制模块。首先，打开Nginx的主配置文件（通常是nginx.conf）或者对应的虚拟主机配置文件，添加如下代码示例来限制单个IP地址的请求频率：http{limit_req_zone$binary_remote_addrzone=mylimit:10mrate=1

滑动窗口算法是一种基于时间窗口的限流算法，它将时间划分为若干个固定大小的窗口，每个窗口内记录了该时间段内的请求次数。通过动态地滑动窗口，可以动态调整限流的速率，以应对不同的流量变化。整个限流可以概括为两个主要步骤：统计窗口内的请求数量应用限流规则Redis有序集

滑动窗口算法是一种基于时间窗口的限流算法，它将时间划分为若干个固定大小的窗口，每个窗口内记录了该时间段内的请求次数。通过动态地滑动窗口，可以动态调整限流的速率，以应对不同的流量变化。整个限流可以概括为两个主要步骤：统计窗口内的请求数量应用限流规则Redis有序集合每个

限流是一种通过控制系统对外提供的资源、服务或接口的访问数量或速率，以保护系统免受过载的一种策略。它的目的是确保系统能够在承受范围内提供稳定和可靠的服务，避免因过多的请求而导致系统崩溃、资源耗尽或响应延迟过高的情况发生。在Sentinel中，实现限流的方法有以下两

目录1、三种方式介绍1.1请求限流1.2线程隔离方案1.3服务熔断2、基于sentinel实现2.1启动sentinel2.2基于springboot整合sentinel2.2.1请求限流2.2.2请求隔离2.2.2.1 OpenFeign整合Sentinel2.2.3服务熔断2.2.3.1编写降级代码2.2.3.2服务熔断1、三种方

目录云原生服务网格云服务限流算法sentinel组件里的滑动窗口算法oauth云原生cloudnative是一种构建和运行应用程序的方法，cloud表示应用程序运行在云中，不是传统的数据中心，native表示应用程序从设计开始就考虑到云环境，充分运用和发挥云平台的弹性和分布式优势。解决

前言同事问我Asp.netCore的RateLimiting是怎么使用的，我回答说很简单的，你只要按照如下步骤来：在RateLimiterOptions上注册policy，记住policy对应的policyName在Web应用添加UseRateLimiter()中间件在api对应的Action上标注[EnableRateLimiting(policyName)]半小时后，同事说要对

SpringCloud微服务项目实战-限流、熔断、降级处理|Id|Title|DateAdded|SourceUrl|PostType|Body|BlogId|Description|DateUpdated|IsMarkdown|EntryName|CreatedTime|IsActive|AutoDesc|AccessPermission||-------------|-------------|-----

本文属于sentinel学习笔记系列。网上看到吴就业老师的专栏，写的好值得推荐，我整理的有所删减，推荐看原文。https://blog.csdn.net/baidu_28523317/category_10400605.htmlsentinel实现限流降级、熔断降级、黑白名单限流降级、系统自适应限流降级以及热点参数限流降级都是由Pro

这是小卷对分布式系统架构学习的第5篇文章，今天来学习限流器和限流设计模式1.为什么要限流？任何一个系统的运算、存储、网络资源都不是无限的，当系统资源不足以支撑外部超过预期的突发流量时，就应该要有取舍，建立面对超额流量自我保护的机制，而这个机制就是微服务中常说的“限流”2

基础知识HTTPCODE=429“请求过多”A.限流的类型服务端客户端限流的标的IP用户...基本要求准确限制过量的请求。低延时。限流器不能拖慢HTTP响应时间。尽量占用较少的内存。这是一个分布式限流器，可以在多个服务器或者进程之间共享。

CircuitBreaker断路器Resilience4j：实现CircuitBreaker规范熔断(CricutBreaker，服务熔断+服务降级)：隔离(BulkHead)：限流(RateLimiter):CircutBreaker断路器概述官网地址：https://spring.io/projects/spring-cloud-circuitbreaker历史Hystrix（豪猪哥）目前也进入维护模式。

大纲1.数据库与缓存一致性方案2.热key探测系统处理热key问题3.缓存大value监控和切分处理方案4.Redis内存不足强制回收监控告警方案5.Redis集群缓存雪崩自动探测+限流降级方案6.缓存击穿的解决方法 线上Redis比较严重的问题排序是：数据库和缓存一致性、热key、大value、

微服务监控的重要性与目标重要性故障快速定位：在微服务架构中，服务数量众多且相互依赖，当出现故障时，很难直接判断问题所在。通过监控系统，可以收集各个微服务的运行数据，如请求响应时间、错误率等。一旦某个微服务出现异常，能够根据监控数据快速定位是服务自身的代码问题、依赖的