限流

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学习C#调用AspNetCoreRateLimit包限制客户端访问次数（3：动态配置）C#调用AspNetCoreRateLimit限流，如果在appsettings.json中设置IpRateLimiting和IpRateLimitPolicies，则在项目启动时从appsettings.json中加载并应用规则，但在运行过程中没有办法调整规则，此时可以使用IpRateLimitOptions和IIpPolicyStore接口获取并调整限流规则，也可以基于这两个接口将限流规则保存到数据库或第三方缓存，或者从数据库或第三方缓存中读取并应用缓存 IpRateLimitOptions接口维

学习C#调用AspNetCoreRateLimit包限制客户端访问次数（1：基本用法）AspNetCoreRateLimit是专为 ASP.NET Core设计的限速模块，支持按IP地址或客户端ID控制客户端向Web API接口或MVC应用程序发起请求的速率。该模块包含IpRateLimitMiddleware和ClientRateLimitMiddleware中间件，通过中间件可以设置多类限制，如限制特定IP或客户端在特定时间间隔（如每秒或每15分钟等）内的最大调用次数。既能针对所有 API 请求统一设置限制，也可以将限制细化到单个API地址或HTTP路径。本文学习调用AspNetCor

架构师必备：限流方案选型（原理篇）大家好，我是Java烘焙师。上一篇文章介绍了限流方案的使用和选型，本文接着讲限流算法的原理。常见的限流算法有：令牌桶、窗口计数、漏桶，前两种在实际使用中最常见，因此重点介绍。限流算法是通用的，既可以在单机上实现，也可以借助redis来实现分布式限流。

自定义限流方案（基于 Redis + 注解）下面是一套在分布式环境下可用的“注解限流”实现，核心特点：使用 Lua 做“滑动窗口/固定窗口计数”都行，这里给一个简单固定窗口计数版：key = prefix + windowStart，在窗口期内自增，超过就限。

Jenkins + Docker 打造自动化持续部署流水线从“代码提交”到“线上运行”，一次构建、自动打包、自动部署。本文将带你一步步搭建一个企业级 CI/CD 流水线，让 Spring Boot 应用实现一键构建、一键上线。

架构师必备：限流方案选型（使用篇）大家好，我是Java烘焙师。为了避免突增流量引起服务雪崩，需要对接口、存储资源做限流保护，根据系统负载情况设置合适的限流值。下面结合笔者的经验和思考，对主要限流方案的选型做一下总结，本篇先看如何使用，下一篇再看背后的原理。

sentinel限流常见的几种算法以及优缺点Sentinel 也是阿里开源的流量控制框架吗，其限流功能基于多种经典算法实现，核心目标是防止系统因流量过载而崩溃。

JAVA限流方法在 Java 项目中限制短时间内的频繁访问（即接口限流），是保护系统资源、防止恶意攻击或高频请求导致过载的重要手段。常见实现方案可分为单机限流和分布式限流，以下是具体实现方式：

亲爱的非洲野猪

令牌桶（Token Bucket）和漏桶（Leaky Bucket）细节对比令牌桶（Token Bucket）和漏桶（Leaky Bucket）是两种经典的流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）算法，用于控制网络或系统中数据的传输速率。它们的目标是平滑突发流量、防止资源过载，但实现方式和适用场景有所不同。

鼠鼠我捏，要死了捏

高并发微服务限流算法方案对比与实践指南在微服务架构中，服务实例通常会水平扩展以应对日益增长的流量。然而在突发高并发场景下，如果缺乏有效的请求控制机制，单个服务或下游依赖（如数据库、缓存、第三方 API）都可能因瞬时流量冲击而出现不可用或响应超时，导致雪崩效应和链路崩溃。限流（Rate Limiting）作为流量控制的核心手段，通过对请求数量或频率进行约束，保证系统在压力峰值期间仍能保持可用性，是微服务可靠性设计的重要一环。

接口限频算法：漏桶算法、令牌桶算法、滑动窗口算法漏桶算法的核心是恒定速率输出，无论输入流量如何波动，输出始终保持稳定。其工作机制可类比为一个底部有固定孔径的水桶：

曼彻斯特的海边

RequestRateLimiterGatewayFilterFactoryRequestRateLimiterGatewayFilterFactory 是 Spring Cloud Gateway 的流量控制组件，用于实现 API 请求速率限制，核心功能包括：

KONG根据请求参数限流价格接口 /search 同时支持缓存查价和实时查价，主要通过searchType字段区分这两种请求。

Guava限频器RateLimiter的使用示例高并发应用场景有3大利器: 缓存、限流、熔断。也有说4利器的: 缓存、限流、熔断、降级。每一种技术都有自己的适用场景，也有很多使用细节和注意事项。

Golang | 令牌桶限流算法

Spring Cloud & 以Gateway实现限流（自定义返回内容）Spring Cloud Gateway自带RequestRateLimiterGatewayFilterFactory限流方案，可基于Redis和RedisRateLimiter实现默认算法为令牌桶的请求限流。作为自带的该限流方案，其可与Spring生态的其它各项组件无缝集成，并且自身实现也相对完善/好用，因此在没有特殊/复杂需求的情况下，该方案是实现基础限流的首选。

架构思维：限流技术深度解析架构思维：熔断机制深度解析Java - 深入四大限流算法：原理、实现与应用SpringBoot - 优雅的实现【流控】

一只淡水鱼66

【RabbitMQ】事务机制、限流、负载均衡RabbitMQ的事务机制用于确保消息在生产、传输和消费过程中的可靠性。通过事务机制，可以确保消息在出现异常时不会丢失或重复消费。

Sentinel——Spring Boot 应用接入 Sentinel 后内存开销增长计算方式接入 Sentinel 对 Spring Boot 应用的内存消耗影响主要取决于规则数量、资源数量、监控粒度、并发量等因素。