「java请求限流」java实现请求分流

本篇文章给大家谈谈java请求限流，以及java实现请求分流对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、java.nio.channels.closedchannelexception 是什么原因，怎么处理
• 2、java微服务开发，为什么只依赖了接口就能拿到实例
• 3、零基础学java应该从哪里开始？
• 4、Redis 限流的3种方式，还有谁不会
• 5、java限流原理
• 6、云南java课程分享分布式限流的运行原理

java.nio.channels.closedchannelexception 是什么原因，怎么处理

Java7（即JDK1.7）里面还是有java.nio.file.FileSystems的。题主用的JDK是什么版本?

java微服务开发，为什么只依赖了接口就能拿到实例

因为微服务之间要调用彼此的接口。

SpringCloud中服务之间的两种调用RESTful接口通信的方式：RestTemplateFeignRestTemplate是一个Http客户端，类似于HTTPClient，org但比HTTPClient更简单。这种限制接口调用次数的方式，我们通常称之为限流。

一个微服务的服务注册中心，nacos关闭后服务的链接不会失效。

零基础学java应该从哪里开始？

任何学习都是从无基础到有基础的，很多Java初学者在学过一段时间会觉得Java学习最头疼的不是语法结构的繁杂，而是Java本身体系结构的庞大。以至于不知道接下去该学什么，或者什么样的知识才会对后续的学习有帮助。

接下来的内容将让大家对Java学习的路线有个从宏观到细节的把握。在与市场接轨的前提下，来给各位推荐相关学习的方向和技术，以及学习到何种程度才能适应基本的工作。

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4.扩展重大型项目的技术架构与解决方案

（1）HTML静态化 ，将活动页面上的所有可以静态的元素全部静态化，并尽量减少动态元素

（2）禁止重复提交：用户提交之后按钮置灰，禁止重复提交

（3）用户限流：在某一时间段内只允许用户提交一次请求，比如可以采取IP限流

（4）如果请求过多，判定web服务器的压力过大，增加前端的web服务器，做负载均衡

（5）图片服务器分离

（6）如果请求的静态页面不卡了，但是请求的动态数据还是卡，说明mysql处理的请求太多了，在应用层增加缓存

（7）如果请求激增，还是有大量的查询到mysql，想办法处理mysql，所有我们可以把mysql拆开，把mysql做主从复制，负载均衡集群

只要掌握正确的学习方法，好的学习方式，编程入门并不难。当然我们一直相信学习是因人而异的，因此也必须要因材施教，学编程尤其如此，所以我们提倡编程学习需要个性化定制培养。

Redis 限流的3种方式，还有谁不会

面对越来越多的高并发场景，限流显得尤为重要。

当然，限流有许多种实现的方式，Redis具有很强大的功能，我用Redis实践了三种的实现方式，可以较为简单的实现其方式。Redis不仅仅是可以做限流，还可以做数据统计，附近的人等功能，这些可能会后续写到。

我们在使用Redis的分布式锁的时候，大家都知道是依靠了setnx的指令，在CAS（Compare and swap）的操作的时候，同时给指定的key设置了过期实践（expire），我们在限流的主要目的就是为了在单位时间内，有且仅有N数量的请求能够访问我的代码程序。所以依靠setnx可以很轻松地做到这方面的功能。

比如我们需要在10秒内限定20个请求，那么我们在setnx的时候可以设置过期时间10，当请求的setnx数量达到20时候即达到了限流效果。代码比较简单就不做展示了。

当然这种做法的弊端是很多的，比如当统计1-10秒的时候，无法统计2-11秒之内，如果需要统计N秒内的M个请求，那么我们的Redis中需要保持N个key等等问题。

其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口，上面也提到1-10怎么变成2-11。其实也就是起始值和末端值都各+1即可。

而我们如果用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能。

我们可以将请求打造成一个zset数组，当每一次请求进来的时候，value保持唯一，可以用UUID生成，而score可以用当前时间戳表示，因为score我们可以用来计算当前时间戳之内有多少的请求数量。而zset数据结构也提供了range方法让我们可以很轻易地获取到2个时间戳内有多少请求

代码如下

通过上述代码可以做到滑动窗口的效果，并且能保证每N秒内至多M个请求，缺点就是zset的数据结构会越来越大。实现方式也是比较简单的。 最新面试题整理好了，大家可以在 Java面试库小程序在线刷题。

提到限流就不得不提到令牌桶算法了。

令牌桶算法提及到输入速率和输出速率，当输出速率大于输入速率，那么就是超出流量限制了。

也就是说我们每访问一次请求的时候，可以从Redis中获取一个令牌，如果拿到令牌了，那就说明没超出限制，而如果拿不到，则结果相反。

依靠List的leftPop来获取令牌

再依靠Java的定时任务，定时往List中rightPush令牌，当然令牌也需要唯一性，所以我这里还是用UUID进行了生成

综上，代码实现起始都不是很难，针对这些限流方式我们可以在AOP或者filter中加入以上代码，用来做到接口的限流，最终保护你的网站。

Redis其实还有很多其他的用处，他的作用不仅仅是缓存，分布式锁的作用。他的数据结构也不仅仅是只有String，Hash，List，Set，Zset。有兴趣的可以后续了解下他的GeoHash算法；BitMap，HLL以及布隆过滤器数据(Redis4.0之后加入，可以用Docker直接安装redislabs/rebloom)结构。

原文链接：

java限流原理

Google的guava包中已有相关的限流解决方案(令牌桶算法)

基于redis的限流算法可以去参考redis-cell

云南java课程分享分布式限流的运行原理

分布式编程架构技术我们在前几期的文章中已经给大家简单分析过很多次了，今天我们就一起来了解一下API网关分布式限流的运行原理都有哪些。

API网关中针对一个API、API分组、接入应用APPID,IP等进行限流。这些限流条件都将会产生一个限流使用的key，在后续的限流中都是对这个key进行限流。

限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现。

必须说明一点的是分布式限流由于有网络的开销，TPS的支持隔本地限流是有差距的，因此在对于TPS要求很高的场景，建议采用本地限流进行处理。

下面讨论我们应该采用redis的哪一种分布式锁的方案：

由于redis事务要得到锁的效果需要在高TPS时会产生大量的无效的访问请求，所以不建议在这种场景下使用。

SETNX/EX的锁方案会产生在过期时间的问题，同时也有异步复制master数据到slave的问题。相比lua方案会产生更多的不稳定性。

我建议采用lua的方案来实施分布式锁，因为都是单进程单线程的执行，因此在TPS上和二种方案没有大的区别，而且由于只是一个lua脚本在执行，甚至是可能纯lua执行可能会有更高的TPS。当然是lua脚本中可能还是会去设置过期时间，但是应用server宕机并不会影响到redis中的锁。当然master异步复制的问题还是有，但是并不会造成问题，因为数据只会有1个lua脚本执行问题，下一个执行就正常了。

在实现方案的时候使用了Jedis库，云南java课程认为有一些问题在方案的实现层面我已经去做过验证了，可能也会是读者的疑问。

java请求限流的介绍就聊到这里吧，感谢你花时间阅读本站内容，更多关于java实现请求分流、java请求限流的信息别忘了在本站进行查找喔。