phplimit跳转掉败技巧_面试官限流的实现办法有哪些

限流是指在各种运用处景中，通过技能和策略手段对数据流量、要求频率或资源花费进行有操持的限定，以避免系统负载过高、性能低落乃至崩溃的情形发生。
限流的目标在于掩护系统的稳定性和可用性，并确保做事质量。

利用限流的好处有以下几个：

在 Java 中，限流的实现办法有很多种，例如以下这些：

它们限流的详细实现如下。

JVM 层面多线程级别的限流可以利用 JUC 下的 Semaphore，详细利用示例如下：

import java.util.concurrent.Semaphore;import java.util.concurrent.TimeUnit;public class SemaphoreExample { private final Semaphore semaphore = new Semaphore(5); // 只许可5个线程同时访问 public void accessResource() { try { semaphore.acquire(); // 获取容许，如果当前容许数不敷，则会壅塞 System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "得到了容许，正在访问资源..."); // 仿照访问资源的韶光花费 Thread.sleep(2000); System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "访问资源结束，开释容许..."); } catch (InterruptedException e) { Thread.currentThread().interrupt(); e.printStackTrace(); } finally { semaphore.release(); // 访问结束后开释容许 } } public static void main(String[] args) { SemaphoreExample example = new SemaphoreExample(); for (int i = 0; i < 10; i++) { new Thread(() -> example.accessResource()).start(); } }}

想要实现更平滑的单机限流，可以考虑 Google 供应的 Guava 框架，它的利用示例如下。

首先在 pom.xml 添加 guava 引用，配置如下：

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.google.guava/guava --><dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>28.2-jre</version></dependency>

详细实当代码如下：

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;import java.time.Instant;/ Guava 实现限流 /public class RateLimiterExample { public static void main(String[] args) { // 每秒产生 10 个令牌（每 100 ms 产生一个） RateLimiter rt = RateLimiter.create(10); for (int i = 0; i < 11; i++) { new Thread(() -> { // 获取 1 个令牌，获取到令牌就实行，否则就壅塞等待 rt.acquire(); System.out.println("正常实行方法，ts:" + Instant.now()); }).start(); } }}2.网关层限流

在 Spring Cloud Gateway 网关层限流，可以借助 Sentinel 等限流框架来实现，它的实现步骤如下。

首先，在 pom.xml 中添加 Gateway 和 Sentinel 干系依赖，如下所示：

<dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-alibaba-sentinel</artifactId></dependency><dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-gateway</artifactId></dependency><dependency> <groupId>com.alibaba.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-alibaba-sentinel-gateway</artifactId></dependency>

配置限流干系的规则，如下示例所示：

spring: application: name: gate-way-blog cloud: sentinel: transport: dashboard: localhost:18080 scg: # 配置限流之后，相应内容 fallback: # 两种模式，一种是 response 返回笔墨提示信息， # 另一种是 redirect 重定向跳转，不过配置 redirect 也要配置对应的跳转的 uri mode: response # 相应的状态 response-status: 200 # 相应体 response-body: '{"code": -10,"message": "被熔断或限流！
"}'

末了在 Sentinel 掌握台配置网关的限流设置即可，当然也可以利用 Nacos 作为数据源，两者选择配置个中一个即可。

Nginx 供应了两种限流手段：

我们一个一个来看。

我们须要利用 limit_req_zone 用来限定单位韶光内的要求数，即速率限定，示例配置如下：

limit_req_zone $binary_remote_addr zone=mylimit:10m rate=2r/s;server { location / { limit_req zone=mylimit; }}

以上配置表示，限定每个 IP 访问的速率为 2r/s，由于 Nginx 的限流统计是基于毫秒的，我们设置的速率是 2r/s，转换一下便是 500ms 内单个 IP 只许可通过 1 个要求，从 501ms 开始才许可通过第 2 个要求。

我们利用单 IP 在 10ms 内发并发送了 6 个要求的实行结果如下：

从以上结果可以看出他的实行符合我们的预期，只有 1 个实行成功了，其他的 5 个被谢绝了（第 2 个在 501ms 才会被正常实行）。

上面的速率掌握虽然很精准但是运用于真实环境难免不免太苛刻了，真实情形下我们该当掌握一个 IP 单位总韶光内的总访问次数，而不是像上面那么精确但毫秒，我们可以利用 burst 关键字开启此设置，示例配置如下：

limit_req_zone $binary_remote_addr zone=mylimit:10m rate=2r/s;server { location / { limit_req zone=mylimit burst=4; }}

burst=4 表示每个 IP 最多许可4个突发要求，如果单个 IP 在 10ms 内发送 6 次要求的结果如下：

从以上结果可以看出，有 1 个要求被立即处理了，4 个要求被放到 burst 行列步队里排队实行了，其余 1 个要求被谢绝了。

利用 limit_conn_zone 和 limit_conn 两个指令即可掌握并发数，示例配置如下：

limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=perip:10m;limit_conn_zone $server_name zone=perserver:10m;server { ... limit_conn perip 10; limit_conn perserver 100;}

个中 limit_conn perip 10 表示限定单个 IP 同时最多能持有 10 个连接；limit_conn perserver 100 表示 server 同时能处理并发连接的总数为 100 个。

小贴士：只有当 request header 被后端处理后，这个连接才进行计数。

Semaphore 限流和 Guava 限流有什么差异？Sentinel 和 Nginx 限流有什么不敷？该当如何避免？

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