coding++:高并发解决方案限流技术--计数器

1.它是限流算法中最简单最容易的一种算法

计数器实现限流 每分钟只允许10个请求 第一个请求进去的时间为startTime,在startTime + 60s内只允许10个请求

当60s内超过十个请求后,拒绝,不超过,到第60s 重新设置时间

package com.aiyuesheng.utils;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import lombok.Getter;
import lombok.Setter;

/**
 * @author chris
 * @see 计数器实现限流 每分钟只允许10个请求 第一个请求进去的时间为startTime,在startTime + 60s内只允许10个请求
 *      当60s内超过十个请求后,拒绝,不超过,到第60s 重新设置时间
 */
@Setter
@Getter
public class LimitService {
    // 限流的个数
    private int maxCount = 10;
    // 指定的时间内
    private long interval = 60;
    // 原子类计数器
    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
    // 起始时间
    private long startTime = System.currentTimeMillis();

    public boolean limit(int maxCount, int interval) {
        atomicInteger.addAndGet(1);
        if (atomicInteger.get() == 1) {
            startTime = System.currentTimeMillis();
            atomicInteger.addAndGet(1);
            return true;
        }
        // 超过了间隔时间,直接重新开始计数
        if (System.currentTimeMillis() - startTime > interval * 1000) {
            startTime = System.currentTimeMillis();
            atomicInteger.set(1);
            return true;
        }
        // 还在间隔时间内,check有没有超过限流的个数
        if (atomicInteger.get() > maxCount) {
            return false;
        }
        return true;
    }
}

它是限流算法中最简单最容易的一种算法,比如我们要求某一个接口,1分钟内的请求不能超过10次,我们可以在开始时设置一个计数器,每次请求,该计数器+1;如果该计数器的值大于10并且与第一次请求的时间间隔在1分钟内,那么说明请求过多,如果该请求与第一次请求的时间间隔大于1分钟,并且该计数器的值还在限流范围内,那么重置该计数器

引文:https://www.cnblogs.com/pickKnow/p/11252120.html

原文地址:https://www.cnblogs.com/codingmode/p/11881237.html

时间: 2024-07-30 00:21:05

coding++:高并发解决方案限流技术--计数器的相关文章

高并发解决方案限流技术-----计数器

1.它是限流算法中最简单最容易的一种算法 计数器实现限流 每分钟只允许10个请求 第一个请求进去的时间为startTime,在startTime + 60s内只允许10个请求 当60s内超过十个请求后,拒绝,不超过,到第60s 重新设置时间 package com.aiyuesheng.utils; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import lombok.Getter; import lombok.Setter; /** *

coding++:高并发解决方案限流技术-使用RateLimiter实现令牌桶限流-Demo

RateLimiter是guava提供的基于令牌桶算法的实现类,可以非常简单的完成限流特技,并且根据系统的实际情况来调整生成token的速率. 通常可应用于抢购限流防止冲垮系统:限制某接口.服务单位时间内的访问量,譬如一些第三方服务会对用户访问量进行限制:限制网速,单位时间内只允许上传下载多少字节等. guava的maven依赖 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guav

高并发的限流例子

原文:高并发的限流例子 总体思路是这样: 1.  用一个环形来代表通过的请求容器. 2.  用一个指针指向当前请求所到的位置索引,来判断当前请求时间和当前位置上次请求的时间差,依此来判断是否被限制. 3.  如果请求通过,则当前指针向前移动一个位置,不通过则不移动位置 4.  重复以上步骤 直到永远....... 以下代码的核心思路是这样的:指针当前位置的时间元素和当前时间的差来决定是否允许此次请求,这样通过的请求在时间上表现的比较平滑. //限流组件,采用数组做为一个环    class Li

淘宝下单高并发解决方案(转)

淘宝下单高并发解决方案 周末参加了@淘宝技术嘉年华 主办的技术沙龙, 感觉收获颇丰,非常感谢淘宝人的分享.这里我把淘宝下单高并发解决方案的个人理解分享一下.我不是淘宝技术人员,本文只是写自己的理解,所以肯定是会有一些出入的. 在session中牧劳为我们介绍了淘宝下单部分的技术方案变迁,我不介绍变迁,而只对现有系统做介绍. 要优化下单,提高下单的TPS (Transaction per second),我们首先要做的是对下单的逻辑剥离,只保留核心部分,而把附加功能剔除出去.比如说下单要考虑库存量

161219、大型网站应用之海量数据和高并发解决方案总结一二

一.网站应用背景 开发一个网站的应用程序,当用户规模比较小的时候,使用简单的:一台应用服务器+一台数据库服务器+一台文件服务器,这样的话完全可以解决一部分问题,也可以通过堆硬件的方式来提高网站应用的访问性能,当然,也要考虑成本的问题. 当问题的规模在经济条件下通过堆硬件的方式解决不了的时候,我们应该通过其他的思路去解决问题,互联网发展至今,已经提供了很多成熟的解决方案,但并不是都具有适用性,你把淘宝的技术全部都搬过来也不一定达到现在淘宝的水平,道理很简单. 当然,很多文章都在强调,一个网站的发展

[转]淘宝下单高并发解决方案

周末参加了@淘宝技术嘉年华 主办的技术沙龙, 感觉收获颇丰,非常感谢淘宝人的分享.这里我把淘宝下单高并发解决方案的个人理解分享一下.我不是淘宝技术人员,本文只是写自己的理解,所以肯定是会有一些出入的. 在session中牧劳为我们介绍了淘宝下单部分的技术方案变迁,我不介绍变迁,而只对现有系统做介绍. 要优化下单,提高下单的TPS (Transaction per second),我们首先要做的是对下单的逻辑剥离,只保留核心部分,而把附加功能剔除出去.比如说下单要考虑库存量,考虑发短信,要给卖家发

手把手让你实现开源企业级web高并发解决方案(lvs+heartbeat+varnish+nginx+eAccelerator+memcached)

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://freeze.blog.51cto.com/1846439/677348 此文凝聚笔者不少心血请尊重笔者劳动,转载请注明出处.违法直接人肉出电话 写大街上. http://freeze.blog.51cto.com/个人小站刚上线 http://www.linuxwind.com 有问题还可以来QQ群89342115交流. 今儿网友朋友说:freeze黔驴技穷了,博客也不更新,也

淘宝下单高并发解决方案

这里我把淘宝下单高并发解决方案的个人理解分享一下.我不是淘宝技术人员,本文只是写自己的理解,所以肯定是会有一些出入的. 在session中牧劳为我们介绍了淘宝下单部分的技术方案变迁,我不介绍变迁,而只对现有系统做介绍. 要优化下单,提高下单的TPS (Transaction per second),我们首先要做的是对下单的逻辑剥离,只保留核心部分,而把附加功能剔除出去.比如说下单要考虑库存量,考虑发短信,要给卖家发旺旺消息通 知,要对订单做统计,要做销售额统计等等,这些功能是必要的,但是也是附加

流量调整和限流技术

在早期的计算机领域,限流技术(time limiting)被用作控制网络接口收发通信数据的速率. 可以用来优化性能,减少延迟和提高带宽等. 现在在互联网领域,也借鉴了这个概念, 用来为服务控制请求的速率, 如果双十一的限流, 12306的抢票等. 即使在细粒度的软件架构中,也有类似的概念. 两种常用算法 令牌桶(Token Bucket)和漏桶(leaky bucket)是 最常用的两种限流的算法. 漏桶算法 它的主要目的是控制数据注入到网络的速率,平滑网络上的突发流量.漏桶算法提供了一种机制,