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RateLimiter及互联网并发限流算法实战

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蛋蛋后说

在应对互联网高并发请求时,我们通常需要采取一定的措施来保护我们的系统或微服务抗住突发的压力。比如我们可以增加缓存以提高数据访问速度,降低后端服务和数据存储的压力;我们也可以采取服务降级,即临时关闭或者弱化非核心业务的服务,为主营业务、核心流程腾出资源。

本文主要介绍互联网限流相关的概念与算法,并且附以完整的 Java 代码实现。包括计数器法滑动窗口计数法、漏斗桶算法令牌桶算法。本文还封装了自定义限流注解以及基于 AOP 拦截的可配置化限流框架,方便读者在实际开发中应用。

通过本 Chat 你将获得如下知识:

  1. 限流相关的基本概念
    • 服务熔断
    • 服务降级
    • 服务隔离
    • 服务限流
    • 比较
  2. 常见的限流手段
  3. 常用的限流算法
    • 简单计数
    • 滑动窗口计数
    • 漏斗桶
    • 令牌桶
  4. 常用的限流算法 Java 实现
    • 基于 Redis 的简单计数法
    • 基于 Redis 的滑动窗口计数法
    • 漏斗桶算法
    • 基于 RateLimiter 的令牌桶算法
    • 自定义注解、AOP 封装限流

适合人群: 对互联网微服务高并发限流感兴趣、亟需实施应用限流的技术人员

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