和Zuul一样，外部网关Nginx也可以通过Lua脚本的形式执行缓存在Redis内部的令牌桶限流脚本来实现分布式限流。...Nginx，用户的权限认证处于内部网关Zuul，而获取秒杀令牌的逻辑处于seckill-provider微服务中。...获取秒杀令牌脚本getToken.lua的逻辑与seckill-provider微服务模块中的getSeckillToken方法基本类似，该脚本并没有判断和设置秒杀令牌的核心逻辑，仅仅调用缓存在Redis...和限流脚本一样，该脚本是在Java程序启动商品秒杀时完成其在Redis的加载和缓存的。...Redis在缓存完Lua脚本后会返回该脚本的固定长度的sha1编码，作为Lua脚本的摘要提供给外部调用Lua脚本使用。
一级缓存的作用域是SqlSession级别的，即同一个SqlSession中的所有操作共享同一个缓存。当一个SqlSession被关闭时，该SqlSession中的缓存也会被清空。...当执行更新、插入、删除等操作时，MyBatis会清空二级缓存中的数据，以避免数据不一致的问题。 二级缓存的作用域是Mapper级别的，即同一个Mapper中的所有操作共享同一个缓存。...每隔一定时间，往令牌桶中添加一定数量的令牌，使得令牌桶中的令牌数量不超过一定的上限。 在Redis中，可以使用Lua脚本结合Redis的计数器和定时器来实现令牌桶算法。...具体实现步骤如下： 使用Redis的计数器来记录当前令牌桶中的令牌数量。 使用Redis的定时器来定期往令牌桶中添加令牌。...在Lua脚本中通过Redis的计数器和定时器来实现令牌桶算法，每当有请求到来时，判断令牌桶中是否有足够的令牌，如果有，则从令牌桶中取出一个令牌，并返回成功；如果没有，则返回失败。
对于一个公共服务，不同租户或者不同用户都需要限流防止某个用户将所有的资源都抢光。 流控：为了防止某一个节点负载特别高，但是其他节点负载较低。...限量秒杀的时候，用户下单量在某一时候突然飚高。系统目前容量可能不够承担这么大的并发下单量，导致请求阻塞，排队，并进而导致所有的资源都被下单请求吃掉，用户查看自己订单的请求也无法执行或者很慢。...在目前的微服务体系中，一般一个进程既是服务提供方，又是服务调用方。在服务网格下更是如此。对于服务提供方，限流主要是控制外部流量防止压力过大。...是只存储一个当前令牌桶的大小（例如通过 redis 的一个键值对存储），还是存放每个通过的请求到来的时间戳（例如通过 redis 的 zset 实现，zset 的大小就是桶的最大大小）？...那么会最多缓存 b 个通过的请求与对应的时间戳，假设这个缓存集合为B。每当有请求到来时，从B中删除掉n秒前的所有请求，查看集合是否满了，如果没满，则通过请求，并放入集合，如果满了就触发拒绝策略。
通过存储代表大模型广泛训练的潜在数十亿个向量嵌入，向量数据库执行最重要的相似性搜索，找到用户提示（他或她提出的问题）和特定向量嵌入之间的最佳匹配。...我们在 Redis Enterprise 上内置了所有这些功能并经过了实战测试。 Redis 通过多种旨在提高效率、降低成本以及增强可扩展性和性能的策略来支持其数据库服务中的生成式 AI 工作负载。...这就是 Redis Enterprise 的用武之地。作为矢量数据库，它提供强大的混合语义搜索功能来精确定位相关数据。此外，它还可以部署为外部特定领域的知识库。...LLM 语义缓存 Redis Enterprise 通常用作可扩展缓存来存储先前回答的用户查询和结果。...Redis 还使用语义缓存来识别和检索在语义上与输入查询足够相似的缓存响应，从而显着提高缓存命中率。
缓存穿透 如图：图是阿粉找小学妹专门画出来的，大家看一下 既然我们看完图了，相信大家也都看到了什么是缓存穿透了，也就是说，在我们的缓存系统中，也就是 Redis 中，我们都是拿着我们的 Key 去 Redis...中去寻找 Value 中，如果说我们在 Redis 中找不到我们的数据之后，我们就会去数据库中去寻找我们的数据，如果只是单一请求的话，也不能算是个太大的问题，只能称之为击穿而已，但是如果说要是请求并发量很大的话...说到限流降级了，那就不能单纯的去针对 Redis 出现的问题而进行处理了，而实际上是为了保证用户保护服务的稳定性来进行的。 那么为什么要去限流呢？...令牌桶算法的基本过程是这个样子的： 用户配置的平均发送速率为r，则每隔1/r秒一个令牌被加入到桶中 假设桶最多可以存发b个令牌。...令牌桶这种控制机制基于令牌桶中是否存在令牌来指示什么时候可以发送流量。令牌桶中的每一个令牌都代表一个字节。如果令牌桶中存在令牌，则允许发送流量；而如果令牌桶中不存在令牌，则不允许发送流量。
定义限流规则，例如：可以设置每秒钟允许的最大请求数（QPS），并将这个值存储在 Redis 中。 对于每个请求，服务器需要先向 Redis 请求令牌。...在每个机器上维护本机的限流状态，实现本地缓存单机限流的逻辑。使用令牌桶限流算法，在每个机器上独立地进行限流控制。每秒钟处理的请求数、令牌桶的令牌数量等。根据本地限流状态，对到达的请求进行限流判断。...每台服务器都会向分布式协调服务申请令牌，只有获取到令牌的请求才能被处理。基本方案： 初始化令牌桶：在 ZooKeeper 中创建一个节点，节点的数据代表令牌的数量。初始时，将数据设置为令牌桶的容量。...补充令牌：可以设置一个定时任务，定期向 ZooKeeper 中的令牌桶补充令牌。补充的频率和数量可以根据系统的负载情况动态调整。...在选择合适的限流方案时，我们需要考虑多种因素，包括系统的需求、现有的技术栈、系统的负载情况以及底层系统的性能等。理解每种方案的工作原理和特性，以便在实际应用中做出最佳的选择。
三、接口限流算法1.计数器这种是最简单的限流算法，利用的是限定请求次数，每个用户建立一个计数器，从第一次请求的时候开始计数，当达到限定次数，就把改用户放入数据库或者缓存中，一定时间内不允许在调用，时间到期之后...令牌桶算法算法原理：以恒定的速度生成令牌，并将令牌放入令牌桶中，当令牌桶中满了的时候，再向其中放入的令牌就会被丢弃，不在放入。...四、接口限流落地方案上述主要给大家分析了限流算法的原理，但是开发中需要落地的方案，接下来会举例子，在实际开发中如何进行限流的。...，跟本地缓存有点相似，都是基于计数器，但是是用中间件redis进行存储请求数。...创建redis一分钟10次访问限制，如果达到限制，可以放入黑名单中，下次读取先查找是否在黑名单。
（3）判断用户是否已经获取过商品的秒杀令牌，如果获取过，就抛出对应异常。 只有秒杀商品存在、库存足够而且之前没有被userId代表的用户秒杀过这3个条件都满足，才能允许用户获取商品的秒杀令牌。...（2）秒杀令牌在Redis中进行缓存，在设置新令牌之前需要查找旧令牌并且进行是否存在的判断，如果这些逻辑都编写在Java程序中，那么完成查找旧令牌和设置新令牌需要多次的Redis往返操作，也就是说需要进行多次网络传输...秒杀的Lua脚本设计 前面讲到，在seckill.lua脚本中完成设置令牌和令牌检查的工作有两大优势：一是在Redis内部执行Lua脚本天然具备分布式锁的特点；二是能减少网络传输次数，提高性能。...（4）使用hset命令将用户的秒杀令牌保存在Redis哈希表结构中，其hash key为用户的userId。 （5）最终返回标志1，表明排队成功。...checkToken令牌检查方法的执行流程如下： （1）使用hget命令从保存秒杀令牌的Redis哈希表结构中，以用户的userId作为hash key，取出之前缓存的秒杀令牌。
令牌cookie会在cookie里存储一串随机字节作为令牌，服务器可以根据令牌在数据库中查找令牌的拥有者。...移动端和较慢的客户端可以更快的发送请求 需要在服务器中存储更多信息，使用关系型数据库，载入存储代价高 因为该网站没有实现签名cookie的需求，所以使用令牌cookie来引用关系型数据库表中负责存储用户登录信息的条目...除了登录信息，还可以将用户的访问时长和已浏览商品的数量等信息存储到数据库中，有利于更好的像用户推销商品 （1）登录和cookie缓存 使用Redis重新实现登录cookie，取代目前由关系型数据库实现的登录...如果有序集合的大小超过了限制，那么程序会从有序集合中移除最多100个最旧的令牌，并从记录用户登录信息的散列里移除被删除令牌对应的用户信息，并对存储了这些用户最近浏览商品记录的有序集合中进行清理。...缓存函数会将数据行编码为JSON字典并存储在Redis字典里。其中数据列的名字会被映射为JSON的字典，而数据行的值则被映射为JSON字典的值。
缓存可以应用在多个层次，例如浏览器缓存、CDN 缓存、反向代理缓存、应用缓存等。 降级：降级是在系统压力过大或者部分服务不可用的情况下，暂时关闭一些非核心的服务，以保证核心服务的正常运行。...每个令牌代表一个请求的许可。当请求到达时，需要从令牌桶中获取一个令牌才能通过。如果令牌桶中没有足够的令牌，则请求被限制或丢弃。...实现方式： 选择一个中心化的组件，例如— Redis。 定义限流规则，例如：可以设置每秒钟允许的最大请求数（QPS），并将这个值存储在 Redis 中。...在每个机器上维护本机的限流状态，实现本地缓存单机限流的逻辑。使用令牌桶限流算法，在每个机器上独立地进行限流控制。每秒钟处理的请求数、令牌桶的令牌数量等。根据本地限流状态，对到达的请求进行限流判断。...每台服务器都会向分布式协调服务申请令牌，只有获取到令牌的请求才能被处理。基本方案： 初始化令牌桶：在 ZooKeeper 中创建一个节点，节点的数据代表令牌的数量。初始时，将数据设置为令牌桶的容量。
缓存可以应用在多个层次，例如浏览器缓存、CDN 缓存、反向代理缓存、应用缓存等。 降级：降级是在系统压力过大或者部分服务不可用的情况下，暂时关闭一些非核心的服务，以保证核心服务的正常运行。...每个令牌代表一个请求的许可。当请求到达时，需要从令牌桶中获取一个令牌才能通过。如果令牌桶中没有足够的令牌，则请求被限制或丢弃。...定义限流规则，例如：可以设置每秒钟允许的最大请求数（QPS），并将这个值存储在Redis中。 对于每个请求，服务器需要先向Redis请求令牌。...在每个机器上维护本机的限流状态，实现本地缓存单机限流的逻辑。使用令牌桶限流算法，在每个机器上独立地进行限流控制。每秒钟处理的请求数、令牌桶的令牌数量等。根据本地限流状态，对到达的请求进行限流判断。...每台服务器都会向分布式协调服务申请令牌，只有获取到令牌的请求才能被处理。基本方案： 初始化令牌桶：在ZooKeeper中创建一个节点，节点的数据代表令牌的数量。初始时，将数据设置为令牌桶的容量。
缓存 缓存是提高软件的性能第一手段，最有效和最具代表性的方法，缓存分为单机缓存和分布式缓存。...使用缓存需要注意以下几点： ①：缓存雪崩 缓存雪崩指的是所有的缓存在统一时间全部失效，导致大量的请求直接涌入数据库，数据库被击垮。 解决缓存雪崩的方法：缓存过期值在一定的基础上设置随机值。...redis中设置一定的过期时间，等请求再次进入的时候，如果能从redis获取到值，那么我就因为是重复性请求。...Redis过滤限流是最基础的限流手段，适用于过滤同一个用户请求的场景。...②：令牌桶算法 令牌桶算法的思路是在一定的时间内生成以固定的速度生成有限个令牌数量放入桶中，所有的请求首先从令牌桶中去尝试获取令牌，如果能获取到就可以继续执行，否则请求就会被抛弃。
在较高级别，服务现在可以充当组中所有pod的负载均衡器。 ? 容器可以使用环境变量来注入其他服务端点的值。 Kubernetes可以创建可在所有pod中访问的环境变量。...容错意味着服务可以处理故障，最终用户体验不会受到单个服务故障的影响。在基于微服务的应用程序中，容错是必不可少的，因为存在很多故障点。...在运行依赖于子系统的微服务应用程序中，当单个依赖关系在高容量下显示增加的延迟时，上游系统中的用户请求线程变得饱和，整个应用程序可能变得无响应，从而导致级联故障。 ?...这些工具在中央聚合器中收集数据以进行存储，报告和可视化。 ? 分布式跟踪使用代码注入服务，该代码为每个外部请求分配唯一的外部请求ID或跟踪ID。...JSON Web Token（JWT）是基于令牌的身份验证的示例。 使用API网关的客户端令牌：API网关缓存客户端令牌。令牌的验证由API网关处理。
客户端不能直接登录服务端，只能通过登录授权层获取服务端资源，以此将用户与客户端区分开来。客户端登录授权层所用的令牌（token），与用户的密码不同。...用户可以在登录的时候，指定授权层令牌的权限范围和有效期。 客户端登录授权层以后，服务端根据令牌的权限范围和有效期，向客户端开放用户可访问的资源。...redis，毕竟该表改动非常小，而且数据很少，这里做个缓存优化 * 如果有通过界面修改client的需求的话，不要JdbcClientDetailsService了，请用该类，否则redis里有缓存...grant_type=password（密码模式） client_id=system（自定义） client_secret=system（自定义） scope=app（自定义） username=数据库中设置的自定义用户名...password=数据库中设置的自定义密码 访问成功，则可获取如下结果： 注： access_token：表示访问令牌，必选项; token_type：表示令牌类型，该值大小写不敏感，必选项，可以是bearer
方法：将所有服务的统计结果，存入集中式的中间件中，常用缓存实现如Redis，etcd，以实现集群实例共享流量配额；通过分布式锁、信号量或原子操作等控制方法，解决多实例并发读写问题。...分布式限流实现思路 我们先来看看，实现一个简单的分布式限流，步骤会有哪些： 发令牌的进程，和各个限流进程，通过统一中间件（如 Redis、Etcd 等）进行交互； 发令牌进程在中间件上设置限流进程个节点...，不适合高并发场景； Redis：计数值保存于外部 Redis，适合集群部署场景，性能较高，需要额外的 Redis 组件（集群部署时推荐）。...我们将一些订单的处理或者用户购买信息的处理，放在消息队列里，这种设计逻辑和网关限流排队是一致的，目标都是以可控的方式，将系统外部的请求，维持在可承受范围内。...热数据缓存-TDSQL Redis 上面说了写请求的优化，接下来再说一下读请求的优化。
（答上来了） 缓存雪崩：当大量缓存数据在同一时间过期（失效）或者 Redis 故障宕机时，如果此时有大量的用户请求，都无法在 Redis 中处理，于是全部请求都直接访问数据库，从而导致数据库的压力骤增，...互斥锁：当业务线程在处理用户请求时，如果发现访问的数据不在 Redis 里，就加个互斥锁，保证同一时间内只有一个请求来构建缓存（从数据库读取数据，再将数据更新到 Redis 里），当缓存构建完成后，再释放锁...项目 JWT 令牌和传统方式有什么区别？（答上来了） 无状态性：JWT是无状态的令牌，不需要在服务器端存储会话信息。相反，JWT令牌中包含了所有必要的信息，如用户身份、权限等。...但在集群部署中，不同服务器之间没有共享的会话信息，这会导致用户在不同服务器之间切换时需要重新登录，或者需要引入额外的共享机制（如Redis），增加了复杂性和性能开销。...image.png 而JWT令牌通过在令牌中包含所有必要的身份验证和会话信息，使得服务器无需存储会话信息，从而解决了集群部署中的身份验证和会话管理问题。
单体应用体系下，应用是一个整体，一般针对所有的请求都会进行权限校验。请求一般会通过一个权限的拦截器进行权限的校验，在登录时将用户信息缓存到 session 中，后续访问则从缓存中获取用户信息。 ?...客户端 Token 方案 令牌在客户端生成，由身份验证服务进行签名，并且必须包含足够的信息，以便可以在所有微服务中建立用户身份。...这个时候上述两个方案都无法满足，就要求必须要将 Session 从应用服务器中剥离出来，存放在外部进行集中管理。可以是数据库，也可以是分布式缓存，如 Memchached、Redis 等。...客户端拿到 JWT，进行存储（可以存储在缓存中，也可以存储在数据库中，如果是浏览器，可以存储在 Cookie 中）在后续请求中，在 HTTP 请求头中加上 JWT。...所有步骤在浏览器中完成，令牌对访问者是可见的，且客户端不需要认证。流程如下： 客户端将用户导向认证服务器。 用户决定是否给于客户端授权。
// redis里面缓存的key, 根据uuid 拼接返回 redis 所存放的key String userKey = getTokenKey(uuid);...token.replace(Constants.TOKEN_PREFIX, ""); } return token; } /** * 从令牌中获取数据声明....parseClaimsJws(token) .getBody(); } /** * 获取请求token 的key * 就是在redis...(StringUtils.isNotEmpty(token)) { // 获取请求token 的key // * 就是在redis...refreshToken(loginUser); } } /** * 从令牌中获取用户名 * 将前端传过来的
一、限流 高并发系统中有三把利器用来保护系统：缓存、降级、限流 缓存 缓存比较好理解，在大型高并发系统中，如果没有缓存数据库将分分钟被爆，系统也会瞬间瘫痪。...使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量，也是保护数据库、保护系统的有效方式。大型网站一般主要是“读”，缓存的使用很容易被想到。在大型“写”系统中，缓存也常常扮演者非常重要的角色。...我们来看一下最简单的流量模型： 用户的请求从网关转发到后台服务，后台服务承接流量，调用缓存获取数据，缓存中的数据和数据库交互。这个模型就像一个漏斗一样，流量自上而下递减。...解决方案一：网关限流 服务网关，作为整个分布式链路中的第一关卡，承接了所有用户的访问请求，所以从这里限流肯定是大头。...目前主流的网关层有以软件为代表的Nginx，Spring Cloud中的Gateway和Zuul这类的组件，当然也有硬件的网关限流。
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