微服务架构下的分布式限流方案全解析

最新推荐文章于 2025-05-14 01:17:31 发布

Java知音

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【架构】分布式与微服务架构解析

weixin_52606478的博客

07-10

7248

分布式架构与微服务

微服务架构核心需求解析与技术选型指南

最新发布

S_ZaiJiangHu的博客

05-14

863

固定窗口算法实现简单，性能高，但是会有临界突发流量问题，瞬时流量最大可以达到阈值的2倍。为了解决临界突发流量，可以将窗口划分为多个更细粒度的单元，每次窗口向右移动一个单元，于是便有了滑动窗口算法。滑动窗口当流量到达阈值时会瞬间掐断流量，所以导致流量不够平滑。想要达到限流的目的，又不会掐断流量，使得流量更加平滑？可以考虑漏桶算法！需要注意的是，漏桶算法通常配置一个FIFO的队列使用以达到允许限流的作用。由于速率固定，即使在某个时刻下游处理能力过剩，也不能得到很好的利用，这是漏桶算法的一个短板。

微服务架构下的分布式限流方案你有这样思考过吗

爱写代码的程序员

05-12

204

1.微服务限流随着微服务的流行，服务和服务之间的稳定性变得越来越重要。缓存、降级和限流是保护微服务系统运行稳定性的三大利器。缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统能处理的容量，而降级是当服务出问题或者影响到核心流程的性能则需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开，而有些场景并不能用缓存和降级来解决，比如稀缺资源、数据库的写操作、频繁的复杂查询，因此需有一种手段来限制这些场景的请求量，即限流。比如当我们设计了一个函数，准备上线，这时候这个函数会消耗一些资源，处理上限是1秒服务3000个QPS，但如果实

【微服务架构】分布式限流策略

王大阳的博客

08-02

1824

在k8s中，服务是动态扩缩容的，相应的，每个节点应该都要有所变化，如果对外宣称限频100qps，而且后续业务方真的要求百分百准确，只能把LoadingCache的过期时间调小一点，让它能够近实时的更新单节点的qps。在实际的服务中，数据上报服务一般无法确定客户端的上报时间、上报量，特别是对于这种要求高性能，服务一般都会用到HPA来实现动态扩缩容，所以，需要去间隔一段时间去获取服务的副本数。如果服务的节点动态调整，单个服务的qps也能动态调整。......

微服务架构服务限流方案详解

xl465564754的专栏

10-24

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微服务架构服务限流方案详解微服务架构服务限流方案详解https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIyNjE4NDcyMA==&mid=2247492690&idx=1&sn=cddf072f398e281b7a6b8df782a50d83&chksm=e876ff2ddf01763b2b561961a9be34ece8c07fd632d5b0cf09c698f76652dc8ea03ce5700c31&scene=132#wechat_red

这可能是全网Spring Cloud Gateway限流最完整的方案了！

Java笔记虾

09-30

1万+

作者：aneasystone https://www.aneasystone.com/话说在 Spring Cloud Gateway 问世之前，Spring Cloud ...

微服务之限流

qq_40784183的博客

02-09

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发现现在无论工作几年,一面试,要是写了用过微服务,必定逃不了问各个微服务组件,说用过sentinel还得问你为啥选择这个?和hystrix 比较过没有有啥区别?当时就蒙了,心想这不是人家领导做的选型吗,我只不过拿来用用,为了避免下次还没得说,这就对比下,记录上.

微服务限流的方式

weixin_42966245的博客

05-11

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服务限流，是指通过控制请求的速率或次数来达到保护服务的目的，在微服务中，我们通常会将它和熔断、降级搭配在一起使用，来避免瞬时的大量请求对系统造成负荷，来达到保护服务平稳运行的目的。

SpringCloud微服务网关服务限流方案

weixin_39654286的博客

11-16

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在高并发的系统中，往往需要在系统中做限流，一方面是为了防止大量的请求使服务器过载，导致服务不可用，另一方面是为了防止网络攻击。常见的限流方式，比如Hystrix适用线程池隔离，超过线程池的负载，走熔断的逻辑。在一般应用服务器中，比如tomcat容器也是通过限制它的线程数来控制并发的；也有通过时间窗口的平均速度来控制流量。常见的限流纬度有比如通过Ip来限流、通过uri来限流、通过用户访问频次来限流。一般限流都是在网关这一层做，比如Nginx、Openresty、kong、zuul、Spring Cloud

大型微服务系统限流策略

tzqmiaomiao的专栏

12-31

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总结来说：限流算法有：漏桶限流算法，计数器限流算法，信号量限流算法。实现方式： semophore 计数器实现， redis 总数限流实现， ZK限流实现，流量NGINX限流实现。限流具体的意义以及方向，还有其他的一些细节。接下来会继续学习。 ...

微服务限流熔断方案

qq_41203483的博客

11-04

997

SpringCloud 限流熔断 Sentinel

微服务篇之限流

冲鸭的博客

02-22

2040

1. 并发的确大（突发流量）。2. 防止用户恶意刷接口。

微服务三大利器之限流

lipeng的博客

11-22

1260

背景限流算法限流框架 guava sentinel 限流实战 nginx限流 zuul限流 springcloud gateway限流服务限流

微服务怎么限流？算法＋框架＋实战！

2301_76238237的博客

04-07

906

而Sentinel采用的是最后一种，滑动窗口来实现限流的。注意这里的仓库如果是针对全局限流，那么可以考虑存到redis中，这里的zuul.ratelimit.repository可以设置为redis，但是如果扩容后则需要动态调整，不过灵活，所以这里我建议还是选择本地内存（INM_MOMERY）或者不设置，这样伸缩容后可以自动扩展，不用变更配置,具体源码不打算在这里讲述，读者可以自行查看，代码量较少，先以案例的形式来讲解如何在Spring Cloud Gateway中使用内置的限流过滤器工厂来实现限流。

微服务架构——秒杀限流方案设计实现

qq_38681231的博客

07-17

311

限流再牛逼的机器，再优化的设计，对于特殊场景我们也是要特殊处理的。就拿秒杀来说，可能会有百万级别的用户进行抢购，而商品数量远远小于用户数量。如果这些请求都进入队列或者查询缓存，对于最终结果没有任何意义，徒增后台华丽的数据。对此，为了减少资源浪费，减轻后端压力，我们还需要对秒杀进行限流，只需保障部分用户服务正常即可。就秒杀接口来说，当访问频率或者并发请求超过其承受范围的时候，这时候我们就要考虑限...

企业级实战——畅购商城SpringCloud-微服务网关鉴权&限流解决方案-JWT+nginx——商品添加-规格查询分析

aming小老弟

10-16

400

QQ 1274510382 Wechat JNZ_aming 商业联盟 QQ群538250800 技术搞事 QQ群599020441 解决方案 QQ群152889761 加入我们 QQ群649347320 共享学习 QQ群674240731 纪年科技aming 网络安全 ,深度学习,嵌入式,机器强化,生物智能,生命科学。纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行！！！寻找志同道合伙伴抱团创业中。。。 ...