标签： 限流

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Dubbo 3.3 Triple协议Streaming背压导致Netty内存池耗尽？FlowControlStrategy与StreamObserver.onNext限流

Dubbo 3.3 Triple协议Streaming背压导致Netty内存池耗尽？FlowControlStrategy与StreamObserver.onNext限流 各位听众，大家好。今天我们要深入探讨一个在Dubbo 3.3 使用Triple协议进行Streaming通信时可能遇到的问题：背压导致Netty内存池耗尽，并重点分析如何利用FlowControlStrategy和StreamObserver.onNext进行限流，以避免此类问题。 一、Triple协议与Streaming通信 首先，我们简单回顾一下Triple协议和Streaming通信。 Triple协议： Triple是Dubbo 3.0 引入的基于 HTTP/2 的全新协议，它相比于传统的 Dubbo 协议，具有更好的通用性、可扩展性和跨语言互操作性。 Streaming通信： Streaming通信允许客户端或服务端以流的方式发送多个消息，而不是一次性发送所有数据。在Triple协议中，Streaming通信基于gRPC的Streaming机制实现，提供了三种模式： 客户端流式（Client Streami …

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JAVA 服务限流异常？滑动窗口算法与漏桶算法对比解析

JAVA 服务限流异常？滑动窗口算法与漏桶算法对比解析 大家好，今天我们来聊聊Java服务限流中的异常情况以及两种常用的限流算法：滑动窗口算法和漏桶算法。在微服务架构日益流行的今天，服务限流是保障系统稳定性和可用性的重要手段。当流量超过系统承受能力时，限流能够避免服务崩溃，保证核心功能的正常运行。 服务限流的必要性与异常情况 在讨论具体算法之前，我们首先明确为什么需要限流以及限流过程中可能遇到的异常情况。 为什么需要限流？ 保护系统资源： 防止恶意攻击或突发流量导致服务器资源耗尽，如CPU、内存、数据库连接等。 保证服务质量： 当系统负载过高时，限流可以降低请求延迟，保证用户体验。 防止服务雪崩： 一个服务的崩溃可能导致依赖它的其他服务也崩溃，限流可以防止故障蔓延。 平滑流量： 将突发流量分散到一段时间内，避免对系统造成冲击。 限流过程中可能遇到的异常情况： 误判： 由于网络延迟、时钟同步问题等原因，导致限流算法误判，错误地拒绝正常请求。 过限： 限流过于严格，影响正常用户的访问。 限流失效： 限流配置错误或算法实现存在缺陷，导致限流策略未能生效。 性能瓶颈： 限流算法本身的性能成为瓶 …

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JAVA 使用 Guava RateLimiter 限流不准确？理解令牌桶算法与突发流量模型

Guava RateLimiter 限流不准确？深入理解令牌桶算法与突发流量模型 大家好，今天我们来探讨一个在实际开发中经常遇到的问题：使用 Guava RateLimiter 进行限流时，有时会发现限流效果并不如预期，甚至出现“限流不准”的现象。 很多开发者可能会觉得很迷惑，明明按照文档使用了，为什么还会出现这种问题？ 要理解这个问题，我们需要深入理解 RateLimiter 背后的核心算法——令牌桶算法，以及它如何处理突发流量。 让我们从令牌桶算法的基本概念开始。 令牌桶算法：核心原理与运作机制 令牌桶算法是一种常用的流量控制算法，它的核心思想是：系统维护一个令牌桶，以恒定的速率往桶中放入令牌。 令牌生成: 系统以恒定的速率生成令牌，并放入令牌桶中。 请求获取令牌: 每个请求需要先从令牌桶中获取一个令牌，只有拿到令牌才能被处理。 令牌不足: 如果令牌桶中没有足够的令牌，请求会被拒绝或等待。 令牌桶容量: 令牌桶有一个最大容量，当桶满时，新生成的令牌会被丢弃。 可以用一个简单的比喻来理解：想象一个水龙头（令牌生成器）以固定的速度往一个桶（令牌桶）里注水（令牌），每次你需要用水（处理请 …

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JAVA 使用 Guava RateLimiter 限流不准确？理解令牌桶算法与突发流量模型

好的，现在我们开始。 Guava RateLimiter 限流不准确？理解令牌桶算法与突发流量模型 大家好，今天我们来深入探讨Guava RateLimiter，以及为什么在某些情况下，你可能会觉得它限流不够“准确”。我们会详细解释令牌桶算法，以及如何理解和应对突发流量。 令牌桶算法：RateLimiter 的核心 RateLimiter 基于令牌桶算法。简单来说，想象有一个桶，以恒定的速率往里面放入令牌。每个令牌代表允许通过一个请求的许可。当一个请求到达时，它需要从桶里取出一个令牌才能继续执行。 令牌生成速率 (Rate): 这是最重要的参数，定义了每秒或每分钟可以生成多少个令牌。 令牌桶容量 (Burst Size): 虽然 Guava RateLimiter 并没有显式地提供设置桶容量的方法，但它内部的实现会允许一定的突发流量，相当于一个隐含的桶容量。 RateLimiter 的两种实现 Guava 提供了两种 RateLimiter 的实现： RateLimiter.create(double permitsPerSecond): 创建的 RateLimiter 允许突发流量。 …

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JAVA 如何构建可扩展 AI 网关？限流、重试、熔断与多模型路由

好的，下面是一篇关于如何使用 Java 构建可扩展 AI 网关，并实现限流、重试、熔断与多模型路由的文章。 构建可扩展的 Java AI 网关：限流、重试、熔断与多模型路由 大家好，今天我们来探讨如何构建一个可扩展的 Java AI 网关。随着人工智能模型的日益普及，我们需要一个统一的入口来管理和调用这些模型，并确保其稳定性和可靠性。一个好的 AI 网关应该具备以下关键特性： 限流 (Rate Limiting): 防止过多的请求压垮后端模型服务。 重试 (Retry): 当请求失败时，自动进行重试，提高成功率。 熔断 (Circuit Breaker): 当后端服务出现故障时，快速失败，避免级联故障。 多模型路由 (Multi-Model Routing): 根据请求内容或配置，将请求路由到不同的模型服务。 可扩展性 (Scalability): 能够轻松应对不断增长的请求量和模型数量。 接下来，我们将深入探讨如何使用 Java 实现这些特性。 1. 项目架构设计 为了实现可扩展性，我们将采用微服务架构。核心组件包括： API Gateway: 负责接收客户端请求，进行身份验证、授权 …

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JAVA 调用大模型接口报 429？限流与指数退避重试策略详解

JAVA 调用大模型接口报 429？限流与指数退避重试策略详解 大家好，今天我们来聊聊在使用 Java 调用大模型接口时，经常遇到的一个问题：HTTP 429 错误，即“Too Many Requests”。 我们将深入探讨限流机制，以及如何通过指数退避重试策略优雅地解决这个问题。 1. 为什么会出现 429 错误？ 429 错误本质上是服务端的限流机制在起作用。 大模型接口通常有很高的计算成本，为了保护服务自身的稳定性，避免被过度请求压垮，服务提供商会设置限流策略。 这些策略可能基于以下几个维度： 请求频率 (Rate Limiting): 限制在单位时间内 (例如每秒、每分钟) 允许发送的请求数量。 并发连接数 (Concurrency Limiting): 限制同时建立的连接数量。 资源消耗 (Resource Limiting): 限制请求消耗的计算资源，例如 CPU 时间、内存使用等。 用户级别 (User-Level Limiting): 针对单个用户或 API 密钥设置请求限制。 当客户端的请求超过了这些限制，服务端就会返回 429 错误，告知客户端稍后再试。 除了 42 …

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JAVA 服务间调用限流？结合 Sentinel + Nacos 实现动态限流规则

好的，我们开始今天的讲座，主题是“JAVA 服务间调用限流：结合 Sentinel + Nacos 实现动态限流规则”。 在微服务架构中，服务间的调用非常频繁，如果不加以限制，高并发的请求可能会导致服务雪崩，影响整个系统的稳定性。限流就是一种有效的保护机制，它可以限制服务的请求速率，防止过载。今天我们将深入探讨如何使用 Sentinel 结合 Nacos 来实现动态的限流规则。 1. 为什么需要限流？ 在深入技术细节之前，我们先来明确一下为什么需要限流。想象一下，你正在举办一个免费的演唱会，如果没有任何入场限制，所有人都想挤进场地，最终的结果很可能是踩踏事故。在微服务架构中，如果某个服务突然面临大量的请求，它可能会因为资源耗尽而崩溃，进而影响依赖它的其他服务，最终导致整个系统瘫痪。 限流就像演唱会的入场券，它控制了进入系统的请求数量，确保服务在可承受的范围内运行。它可以防止恶意攻击、应对突发流量，保证服务的可用性和稳定性。 2. Sentinel 简介 Sentinel 是阿里巴巴开源的一款流量控制、熔断降级框架。它以流量为切入点，从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度来保障服务 …

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JAVA 微服务网关限流不生效？Spring Cloud Gateway Filter 链执行顺序详解

JAVA 微服务网关限流不生效？Spring Cloud Gateway Filter 链执行顺序详解 大家好，今天我们来深入探讨一个在微服务架构中经常遇到的问题：Spring Cloud Gateway 的限流配置失效。这个问题看似简单，但背后涉及了 Gateway 的核心机制——Filter 链的执行顺序和配置优先级。我们将从理论到实践，逐步剖析这个问题，并提供有效的解决方案。 1. 理解 Spring Cloud Gateway 的核心概念：Filter 链 Spring Cloud Gateway 的核心在于其强大的路由和过滤功能。当一个请求到达 Gateway 时，它会经过一系列的 Filter 处理，这些 Filter 组成了一个链条，被称为 Filter 链。Filter 链中的每个 Filter 负责特定的任务，例如： 请求修改： 修改请求头、请求参数等。 身份验证： 验证用户身份，进行权限控制。 流量控制： 实现限流、熔断等功能。 请求转发： 将请求转发到后端服务。 响应处理： 修改响应头、响应体等。 Filter 链的执行顺序至关重要。如果 Filter 的顺序配置 …

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JAVA 如何实现请求限流？结合 Redis + Guava 实现令牌桶算法

好的，我们开始今天的讲座，主题是：Java 如何实现请求限流？结合 Redis + Guava 实现令牌桶算法。 今天我们来探讨一个在构建高可用、高性能系统时至关重要的话题：请求限流。当我们的服务面临突发流量或恶意攻击时，限流可以有效地保护系统，防止雪崩效应。我们将深入了解如何使用 Java，并结合 Redis 和 Guava 库来实现令牌桶算法，从而构建一个高效且可扩展的限流解决方案。 1. 限流的必要性 在讨论具体实现之前，我们先来明确一下限流的重要性。想象一下，你的在线商店突然因为一次促销活动涌入了十倍于平时的流量。如果没有限流机制，后端服务器可能会不堪重负，导致服务响应变慢甚至崩溃，最终影响用户体验和业务收入。 限流的主要目的是： 保护系统: 防止恶意攻击（如 DDoS）和突发流量压垮系统。 保证可用性: 确保系统在高峰期仍能提供稳定可靠的服务。 优化资源利用: 避免因过度负载导致资源浪费。 提升用户体验: 避免因服务不稳定导致用户流失。 2. 常见的限流算法 常见的限流算法有很多，各有优缺点。这里我们主要介绍以下几种： 算法名称 优点 缺点 适用场景 3. 令牌桶算法 令牌桶 …

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Java中的API限流：使用Guava RateLimiter的平滑预热（Warmup）实现

好的，我们开始。 Java API 限流：使用 Guava RateLimiter 的平滑预热 (Warmup) 实现 大家好，今天我们来深入探讨 Java API 限流，重点介绍如何利用 Google Guava 库中的 RateLimiter 实现平滑预热的限流策略。在微服务架构和高并发系统中，限流是保障服务稳定性的关键手段之一。它可以防止因突发流量导致系统过载，从而保证服务的可用性和响应速度。 1. 为什么需要限流？ 在深入代码之前，我们先来明确限流的目的。想象一下，你的 API 突然面临比平时高几个数量级的流量，如果没有限流措施，会发生什么？ 资源耗尽： 大量请求涌入，会迅速消耗服务器的 CPU、内存、网络带宽等资源。 服务崩溃： 当资源耗尽时，服务可能会崩溃，导致所有用户都无法访问。 雪崩效应： 一个服务的崩溃可能会导致依赖它的其他服务也崩溃，形成雪崩效应。 数据库压力： 如果 API 涉及到数据库操作，大量的并发请求会对数据库造成巨大的压力，可能导致数据库连接池耗尽，查询超时等问题。 因此，限流就像一个交通管制员，控制进入系统的流量，确保系统能够以可承受的负载运行。 2. …

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