在web應用中，同一時間有大量的客戶端請求同時傳送到伺服器，例如搶購、秒殺等。這個時候如何避免將大量的請求同時傳送到業務系統。
第一種方法：在容器中配置最大請求數，如果大於改請求數，則客戶端阻塞。該方法有效的阻止了大量的請求同時訪問業務系統，但對使用者不友好。
第二種方法：使用過濾器，保證一定數量的請求能夠正常訪問系統，多餘的請求先跳轉到排隊頁面，由排隊頁面定時發起請求。過濾器實現如下：
public class servicefilter implements filter else
}
public class ratelimiterutils
/*** 獲取某個需限流物件的ratelimiter，如不存在則建立新的
* @param resouce 需要限流的物件標識
*/public static ratelimiter getratelimit(string resource) ,qps:", resource,qps);}}
} return resourcelimitmap.get(resource);
}}
Java高併發系統的限流策略
在大資料量高併發訪問時，經常會出現服務或介面面對暴漲的請求而不可用的情況，甚至引發連鎖反映導致整個系統崩潰。此時你需要使用的技術手段之一就是限流，當請求達到一定的併發數或速率，就進行等待 排隊 降級 拒絕服務等。在開發高併發系統時有三把利器用來保護系統 快取 降級和限流。快取比較好理解，在大型高併發...
使用Aop Redis lua限流，優化高併發問題
限流的方式有很多 1 單機模式下，可以使用atomicinteger ratelimiter semaphore。2 分布式下，可以使用佇列 如kafka等 但是編碼比較繁雜 也可以使用nginx限流，但是屬於閘道器層面，不能解決所有問題 如內部服務介面 所以，應用層也是需要做限流操作的。這裡簡單結...
高併發的限流例子
總體思路是這樣 1.用乙個環形來代表通過的請求容器。2.用乙個指標指向當前請求所到的位置索引，來判斷當前請求時間和當前位置上次請求的時間差，依此來判斷是否被限制。3.如果請求通過，則當前指標向前移動乙個位置，不通過則不移動位置 4.重複以上步驟 直到永遠.以下 的核心思路是這樣的 指標當前位置的時間...