限流，通常讲就是限制流量，也有很多其他的说法，比如：限频、疲劳度控制等。原文链接：自定义开发限流组件之场景需求分析-一只小Coder最近遇到一个需求，系统A作为一个专门推送消息给客户的消息中心系统，对于每个客户是否能接受消息，能接受多少消息，接收消息的速度，能接受哪些消息等都要进行控制，这也就引入了需要做消息限流的需求了，而且是多维度的。分析对于限流的维度来讲，上面提到需求中可以提炼出有：客户维度，消息类型维度；从限流的本身来讲，有频率控制，数量控制。详细说一下：客户维度：客户的适当性，该客户是否可以接受消息（客户状态）；消息类型：订单类消息和推广类消息不一致，订单类要及时一些，推广类不及时也
限流，通常讲就是限制流量，也有很多其他的说法，比如：限频、疲劳度控制等。原文链接：自定义开发限流组件之场景需求分析-一只小Coder最近遇到一个需求，系统A作为一个专门推送消息给客户的消息中心系统，对于每个客户是否能接受消息，能接受多少消息，接收消息的速度，能接受哪些消息等都要进行控制，这也就引入了需要做消息限流的需求了，而且是多维度的。分析对于限流的维度来讲，上面提到需求中可以提炼出有：客户维度，消息类型维度；从限流的本身来讲，有频率控制，数量控制。详细说一下：客户维度：客户的适当性，该客户是否可以接受消息（客户状态）；消息类型：订单类消息和推广类消息不一致，订单类要及时一些，推广类不及时也
概述FireflySoft.RateLimit自2021年1月发布第一个版本以来，经历了多次升级迭代，目前已经十分稳定，被很多开发者应用到了生产系统中，最新发布的版本是3.0.0。Github：https://github.com/bosima/FireflySoft.RateLimit码云：https://gitee.com/bosima/FireflySoft.RateLimit它的核心是一个基于.NETStandard的限流类库，其内核简单轻巧，能够灵活应对各种需求的限流场景。其主要特点包括：多种限流算法：内置固定窗口、滑动窗口、漏桶、令牌桶四种算法，方便自定义扩展。多种计数存储：目前支
概述FireflySoft.RateLimit自2021年1月发布第一个版本以来，经历了多次升级迭代，目前已经十分稳定，被很多开发者应用到了生产系统中，最新发布的版本是3.0.0。Github：https://github.com/bosima/FireflySoft.RateLimit码云：https://gitee.com/bosima/FireflySoft.RateLimit它的核心是一个基于.NETStandard的限流类库，其内核简单轻巧，能够灵活应对各种需求的限流场景。其主要特点包括：多种限流算法：内置固定窗口、滑动窗口、漏桶、令牌桶四种算法，方便自定义扩展。多种计数存储：目前支
摘要：本文将详细介绍下RRateLimiter的具体使用方式、实现原理还有一些注意事项。本文分享自华为云社区《详解Redisson分布式限流的实现原理》，作者：xindoo。我们目前在工作中遇到一个性能问题，我们有个定时任务需要处理大量的数据，为了提升吞吐量，所以部署了很多台机器，但这个任务在运行前需要从别的服务那拉取大量的数据，随着数据量的增大，如果同时多台机器并发拉取数据，会对下游服务产生非常大的压力。之前已经增加了单机限流，但无法解决问题，因为这个数据任务运行中只有不到10%的时间拉取数据，如果单机限流限制太狠，虽然集群总的请求量控制住了，但任务吞吐量又降下来。如果限流阈值太高，多机并发
摘要：本文将详细介绍下RRateLimiter的具体使用方式、实现原理还有一些注意事项。本文分享自华为云社区《详解Redisson分布式限流的实现原理》，作者：xindoo。我们目前在工作中遇到一个性能问题，我们有个定时任务需要处理大量的数据，为了提升吞吐量，所以部署了很多台机器，但这个任务在运行前需要从别的服务那拉取大量的数据，随着数据量的增大，如果同时多台机器并发拉取数据，会对下游服务产生非常大的压力。之前已经增加了单机限流，但无法解决问题，因为这个数据任务运行中只有不到10%的时间拉取数据，如果单机限流限制太狠，虽然集群总的请求量控制住了，但任务吞吐量又降下来。如果限流阈值太高，多机并发
一.前言ASP.NETCoreWebAPI接口限流、限制接口并发数量，我也不知道自己写的有没有问题，抛砖引玉。二.需求写了一个接口，参数可以传多个人员，也可以传单个人员，时间范围限制最长一个月。简单来说，当传单个人员时，接口耗时很短，当传多个人员时，一般人员会较多，接口耗时较长，一般耗时几秒。当传多个人员时，并发量高时，接口的耗时就很长了，比如100个用户并发请求，耗时可长达几十秒，甚至1分钟。所以需求是，当传单个人员时，不限制。当传多个人员时，限制并发数量。如果并发用户数少于限制数，那么所有用户都能成功。如果并发用户数，超出限制数，那么超出的用户请求失败，并提示"当前进行XXX查询的用户太多
一.前言ASP.NETCoreWebAPI接口限流、限制接口并发数量，我也不知道自己写的有没有问题，抛砖引玉。二.需求写了一个接口，参数可以传多个人员，也可以传单个人员，时间范围限制最长一个月。简单来说，当传单个人员时，接口耗时很短，当传多个人员时，一般人员会较多，接口耗时较长，一般耗时几秒。当传多个人员时，并发量高时，接口的耗时就很长了，比如100个用户并发请求，耗时可长达几十秒，甚至1分钟。所以需求是，当传单个人员时，不限制。当传多个人员时，限制并发数量。如果并发用户数少于限制数，那么所有用户都能成功。如果并发用户数，超出限制数，那么超出的用户请求失败，并提示"当前进行XXX查询的用户太多
作者：京东科技康志兴应用场景现代互联网很多业务场景，比如秒杀、下单、查询商品详情，最大特点就是高并发，而往往我们的系统不能承受这么大的流量，继而产生了很多的应对措施：CDN、消息队列、多级缓存、异地多活。但是无论如何优化，终究由硬件的物理特性决定了我们系统性能的上限，如果强行接收所有请求，往往造成雪崩。这时候限流熔断就发挥作用了，限制请求数，快速失败，保证系统满负载又不超限。极致的优化，就是将硬件使用率提高到100%，但永远不会超过100%常用限流算法1.计数器直接计数，简单暴力，举个例子：比如限流设定为1小时内10次，那么每次收到请求就计数加一，并判断这一小时内计数是否大于上限10，没超过上
作者：京东科技康志兴应用场景现代互联网很多业务场景，比如秒杀、下单、查询商品详情，最大特点就是高并发，而往往我们的系统不能承受这么大的流量，继而产生了很多的应对措施：CDN、消息队列、多级缓存、异地多活。但是无论如何优化，终究由硬件的物理特性决定了我们系统性能的上限，如果强行接收所有请求，往往造成雪崩。这时候限流熔断就发挥作用了，限制请求数，快速失败，保证系统满负载又不超限。极致的优化，就是将硬件使用率提高到100%，但永远不会超过100%常用限流算法1.计数器直接计数，简单暴力，举个例子：比如限流设定为1小时内10次，那么每次收到请求就计数加一，并判断这一小时内计数是否大于上限10，没超过上
