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实现方式：通过创建自定义注解和切面，实现方法级别的限流。适用场景：适用于在业务逻辑层实施限流策略，提供高灵活性且不侵入性。使用Redis实现限流：实现方式：利用Redis的高性能和高可用性，结合Lua脚本实现复杂且高性能的限流策略。适用场景：适用于分布式环境，如限制社交媒体应用中用户的状态更新频率。实现...
控制器负责调用服务，通过使用@Get()装饰器处理根路由的GET请求，并调用服务中的方法。通过Redis集成到NestJS，可以实现多种需求，包括缓存、分布式系统通信和实时数据分析等。以下是一个简化的实现接口访问限制频率的例子：步骤一：创建限流拦截器。该拦截器检查每个IP地址每分钟发出的请求次数，当超过10次时...
其次，基于 Redis 的限流器实现需要引入spring-boot-starter-data-redis-reactive依赖。基于 Redis 的限流使用令牌桶算法。在配置 Redis 连接和网关路由时，添加 RequestRateLimiter 过滤器。配置示例展示了按照用户限流的场景，KeyResolver Bean 的引用定义了限流的 key。在测试过程中，发现需要传入 userId ...
构建秒杀系统，使用了spring boot 2.x、mybatis、redis与swagger2以及lombok。实现流程包括提供秒杀接口并实现限流。限流方式包括累计计数和令牌桶两种，后者更显平滑。获取分布式锁后，直接对数据库操作，为提高效率，使用初始化接口将库存数据放入缓存，随后在缓存中进行操作。数据写入采用异步方式，通过队列...
中间件限流 借助Redis存储限流数据，使用Redis的过期时间特性设定限流时间跨度。Redis脚本编程可实现动态限流逻辑，支持并发量和高可用。限流组件 Sentinel是一个适用于分布式环境的开源限流组件，提供丰富的限流API和可视化管理，帮助实现限流治理。架构维度限流设计 实际项目中通常结合多种限流手段，形成层次化的...
本文介绍一个轻量级的分布式限流实现，基于RateLimiter原理，并采用spring-boot-starter发布。此实现包含两种限流方式：限速控制和限量控制。限速控制基于令牌桶模型，与RateLimiter相似，包括关键属性与方法。令牌桶模型存储在Redis中，并通过分布式锁同步操作，确保分布式环境下的稳定性。工厂类管理缓存的令牌桶...
这些配置信息存储在Redis的哈希映射中，只有当键不存在时才会成功设置。判断请求是否超过限流次数依赖于lua脚本执行，如rateLimiter.tryAcquire()方法。如果返回nil，则表示未超过限流，否则超限。rateLimiter.getConfig()获取所有配置，而rateLimiter.delete()用于删除整个限流配置，但注意存在一个已知的Redisson...
如果桶中有足够的令牌，则允许请求通过；否则，请求被拒绝或延迟处理。这种方法能够精确地控制TPS，确保系统不会过载。使用Redis和SpringAOP：Redis的有序集合和原子操作特性使其成为实现限流的理想工具。结合SpringAOP的切面编程，可以在方法执行前进行TPS限制的检查。通过在Redis中记录请求的时间戳和数量，...
但是漏斗算法有个弊端，就是先快后慢的这种请求，那么峰值的请求也只能排队等待被消费。实际上计算机是具备一定的高并发处理能力的，只要不是一直处于高并发下即可。所以 计数器限流和 漏洞限流折中的算法，令牌限流成为现在最主流的算法。（Redis 结合expire方案可以实现)第一次请求开始计时，例如1s以内，...
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