在开发分布式高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级、限流 缓存 缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量 降级 降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时，需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开 限流 限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间
转：https://blog.csdn.net/jiesa/article/details/50412027 一、问题描述 某天A君突然发现自己的接口请求量突然涨到之前的10倍，没多久该接口几乎不可使用，并引发连锁反应导致整个系统崩溃。如何应对这种情况呢？生活给了我们答案：比如老式电闸都安装了保险丝，一旦有人使用超大功率
限流，是服务或者应用对自身保护的一种手段，通过限制或者拒绝调用方的流量，来保证自身的负载。常用的限流算法有两种：漏桶算法和令牌桶算法漏桶算法 思路很简单，水（请求）先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水流入速度过大会直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。
RateLimiter是Guava的concurrent包下的一个用于限制访问频率的类 <dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>18.0</version> </dependency> 限流： 每个API接口都是有访问上限的,当访问频
Bulkhead Bulkhead一般用于服务调用客户端，用于限定对特定的服务的并发请求数量，起到一下作用：1、防⽌下游依赖被并发请求冲击2、防⽌发⽣连环故障 1、配置规则“order” //允许最大的并发数量 resilience4j.bulkhead.backends.order.max-concurrent-call=1 //阻塞线程的最大时间量 re
限流算法 计数器限流 固定窗口 滑动窗口 桶限流 令牌桶 漏桶 计数器 计数器限流可以分为： 固定窗口 滑动窗口 固定窗口 固定窗口计数器限流简单明了，就是限制单位之间内的请求数，比如设置QPS为10，那么从一开始的请求进入就计数，每次计数前判断是否到10，到达就拒绝请求，并保证这个
RateLimiter是guava提供的基于令牌桶算法的实现类，可以非常简单的完成限流特技，并且根据系统的实际情况来调整生成token的速率。 通常可应用于抢购限流防止冲垮系统；限制某接口、服务单位时间内的访问量，譬如一些第三方服务会对用户访问量进行限制；限制网速，单位时间内只允许上传下载多少
自定义注解封装RateLimiter.实例: @RequestMapping("/myOrder") @ExtRateLimiter(value = 10.0, timeOut = 500) public String myOrder() throws InterruptedException { System.out.println("myOrder"); return "SUCCESS"
1.单机限流 使用guava提供工具库里的RateLimiter类(内部采用令牌捅算法实现)进行限流 <!--核心代码片段-->private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(400);//400表示每秒允许处理的量是400 if(rateLimiter.tryAcquire()) { 分布式限流 redis中记录用户的请求
