秒杀：注解限流

最近群里聊起秒杀和限流,我自己没有做过类似应用,但是工作中遇到过更大的数据和并发. 于是提出了一个简单的模型: var count = rds.inc(key); if(count > 1000) throw "已抢光!" 借助Redis单线程模型,它的inc是安全的,确保每次加一,然后返回加一后的结果.如果原来是234,加一了就是235,返回的一定是235,在此中间,不会有别的请求来打断从而导致返回236或者其它. 其实我们可以理解为inc的业务就是占坑排队,每人占一个坑,拿到

在前面我们对Sentinel做了一个详细的介绍,可以手动的通过Sentinel提供的SphU类来保护资源.这种做法不好的地方在于每个需要限制的地方都得写代码,从 0.1.1 版本开始,Sentinel 提供了 @SentinelResource 注解的方式,非常方便. 要使用注解来保护资源需要引入下面的Maven依赖: <dependency> <groupId>com.alibaba.csp</groupId> <artifactId>sentinel-a

前言 俗话说的好,冰冻三尺非一日之寒,滴水穿石非一日之功,罗马也不是一天就建成的.两周前秒杀案例初步成型,分享到了中国最大的同×××友网站-码云.同时也收到了不少小伙伴的建议和投诉.我从不认为分布式.集群.秒杀这些就应该是大厂的专利,在互联网的今天无论什么时候都要时刻武装自己,只有这样,也许你的春天就在明天. 在开发秒杀系统案例的过程中,前面主要分享了队列.缓存.锁和分布式锁以及静态化等等.缓存的目的是为了提升系统访问速度和增强系统的处理能力:分布式锁解决了集群下数据的安全一致性问题:静态化无疑

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前言 在开发十万博客系统的的过程中,前面主要分享了爬虫.缓存穿透以及文章阅读量计数等等.爬虫的目的就是解决十万+问题:缓存穿透是为了保护后端数据库查询服务:计数服务解决了接近真实阅读数以及数据库服务的压力. 架构图 限流 就拿十万博客来说,如果存在热点文章,可能会有数十万级别的并发用户参与阅读.如果想让这些用户正常访问,无非就是加机器横向扩展各种服务,但凡事都有一个利益平衡点,有时候只需要少量的机器保证大部分用户在大部分时间可以正常访问即可. 亦或是,如果存在大量爬虫或者恶意攻击,我们必须采取一

在之前的<使用Sentinel实现接口限流>一文中,我们仅依靠引入Spring Cloud Alibaba对Sentinel的整合封装spring-cloud-starter-alibaba-sentinel,就完成了对所有Spring MVC接口的限流控制.然而,在实际应用过程中,我们可能需要限流的层面不仅限于接口.可能对于某个方法的调用限流,对于某个外部资源的调用限流等都希望做到控制.呢么,这个时候我们就不得不手工定义需要限流的资源点,并配置相关的限流策略等内容了. 今天这篇我们就来一起学

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. 下面来看一些简单的实践,需要先引入guava的maven依赖. 一 有很多任务,但希望每秒不超过N个 import com.google.common.util.concurrent.RateLi

采用注解的方式 1)定义一个注解 @Retention(RUNTIME) @Target(METHOD) public @interface AccessLimit { int seconds(); int maxCount(); } 2)在需要限流的方法前加这样的注解 @AccessLimit(seconds=5, maxCount=5) 3)在拦截器里进行判断,看方法是否使用了AccessLimit注解修饰 @Component public class AccessInterceptor

转自:https://blog.csdn.net/zzaric/article/details/80641786 应用场景如下: 公司内有多个业务系统,由于业务系统内有向用户发送消息的服务,所以通过统一消息系统对外暴露微服务接口供外部业务系统调用,所有公司内业务系统的消息(短信,APP,微信)推送都由统一消息系统去推送,短信推送需要走外部短信通道商去发送短信,APP和微信走内部系统的push服务器,但是不管是短信通道商还是内部push服务器都会有每秒上限的控制.在这假设n/s条. 以下是统一消息