在一个高并发系统中对流量的把控是非常重要的,当巨大的流量直接请求到我们的服务器上没多久就可能造成接口不可用,不处理的话甚至会造成整个应用不可用。
滑动窗口在计算机科学领域中我认为有两层概念,一种是计算机网络中的滑动窗口协议,另一种则是滑动窗口算法,他们在计算机科学领域都有非常广泛的应用,接下来我将用一篇文章来讲述滑动窗口协议和滑动窗口算法在计算机网络和软件编程领域的应用场景和原理,开始表演~
假设我们有一个接收大量请求的服务,但它每秒只能处理有限的请求。要处理这个问题,我们需要某种节流或速率限制机制,只允许一定数量的请求,这样我们的服务就可以响应所有请求。速率限制器在高级别上限制实体(用户、设备、IP等)在特定时间窗口中可以执行的事件数。例如:
最近,我们的业务系统引入了Guava的RateLimiter限流组件,它是基于令牌桶算法实现的,而令牌桶是非常经典的限流算法。本文将跟大家一起学习几种经典的限流算法。
有一句古话说得好,谋定而后动。今天咱们来聊一下如何通过时间窗口的分析算法来提高上网行为管理软件的性能。这个方法绝对是个赢家,不仅能帮你辨识和应对网络上的古怪行为,还能让带宽用得更明智,网络安全护航,非常厉害!以下是通过时间窗口的分析算法可以有效提高上网行为管理软件的性能的一些方法和步骤:
滑动窗口算法(Sliding Window)是一种常用的双指针算法,被广泛应用于字符串和数组等数据结构中的子串或子数组问题,例如字符串匹配、最长子串、最小覆盖子串等问题。滑动窗口算法可以优化暴力枚举的时间复杂度,使得算法的执行效率更高。
原文如下:https://mp.weixin.qq.com/s/yXVkHSRdwjXFM7Xv03x3-Q
限流是限制系统的输入和输出流量,以达到保护系统的目的,而限流的实现主要是依靠限流算法,限流算法主要有4种:
「服务限流」通过限制每个用户调用 API 的频率来保护服务不被过度调用。在没有限流的情况下,每个用户可以随意请求服务 API,这可能引起流量尖峰导致其他用户的请求无法被处理。启用服务限流后,可以限制 API 每周期可被调用的次数。
这道题目不难,但是确实是一道非常经典的滑动窗口问题,它可以帮助我们很好地理解滑动窗口算法的本质和应用。
假设单位时间是一秒,限流阈值为3。在单位时间1秒内,每来一个请求,计数器就加1,如果计数器累加的次数超过限流阈值3,则后续的请求全部拒绝。等到1s结束后,计数器清零,重新开始计数。
导语 大家应该都有去游乐园游玩的经历,其实服务限流与游乐园人流管理很相似。比如每一个游乐园所能承载的标准游客总数是大概确定的,当游乐园承载的游客数量超出了标准数量,游客在游玩的时候就会出现游玩路线人潮拥挤(请求拥堵处理慢)、热点游乐设施排队久(热点API过载)、餐品饮料供应缺货(数据库连接池不足)等情况,更有在重大节日时由于人数太多导致的踩踏事故(服务宕机导致的雪崩)。 服务限流其实就是一种应对超额流量的保护机制,当业务流量超出系统能够承载的上限时,快速处理超额的请求(如快速失败),防止超额的请求继续争抢/
首先是指用户请求的数据能少就少。请求的数据包括上传给系统的数据和系统返回给用户的数据(通常就是网页)。
限流是指在系统面临高并发、大流量请求的情况下,限制新的流量对系统的访问,从而保证系统服务的安全性。常用的限流算法有计数器固定窗口算法、滑动窗口算法、漏斗算法和令牌桶算法,下面将对这几种算法进行分别介绍,并给出具体的实现。本文略长,读者可以全文阅读,同样也可以只看感兴趣的部分。
《JavaScript刷LeetCode拿offer-双指针技巧》中,简单地介绍了双指针技巧相比较单指针的优点,以及结合 Easy 难度的题目带大家进一步了解双指针的应用。
SAP ERP ECC作为一种时代化的管理工具,是企业数字化必不可少的重要组成部分。但随着市场的不断更新变化,将ERP升级到SAP S/4HANA, 并同时迁移到云端,以更为低廉的IT成本,享受数据更好的安全性、伸缩性和可延展性,是很多企业当下都在考虑的业务布局。
1.序篇-先说结论 本文主要记录小伙伴萌在使用 DataStream API 实现事件时间窗口类应用时会遇到的窗口不触发问题的坑以及其排查过程。
“我们不生产水,我们只是大自然的搬运工”这是农夫山泉脍炙人口的广告语之一。不过,你知道吗,在To B生态中,也有这么一个群体被称为“搬运工”,他们就是连接厂商和企业用户的渠道伙伴。
为何需要学这个?如果需要画出图形,对性能有要求,或者需要了解WPF如何画图,就需要知道这个。
大家或多或少都听说过如何把一个十进制数转换为二进制数。但是如果我给你一个数字,让你口算转换为二进制数,你肯定会觉得我这是在为难你胖虎。
计数器算法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定,对于A接口来说,我们1分钟的访问次数不能超过100个。那么我们可以这么做:在一开 始的时候,我们可以设置一个计数器counter,每当一个请求过来的时候,counter就加1,如果counter的值大于100并且该请求与第一个 请求的间隔时间还在1分钟之内,那么说明请求数过多;如果该请求与第一个请求的间隔时间大于1分钟,且counter的值还在限流范围内,那么就重置 counter。
滑动窗口算法通过在数组上维护一个窗口来解决子数组问题。窗口的大小和位置可以动态调整,以满足不同问题的需求。滑动窗口的基本思想是:
在日常生活中,我们经常能看到一些限流场景,比如旅游景点限流、餐厅排队等号、交通限流等,目的就是为了确保可以正常运转。
该算法将时间分为固定的窗口,例如每秒、每分钟或每小时等。在每个窗口内,设定一个固定的请求限制数。如果窗口内的请求数超过了限制数,那么多余的请求将被丢弃或延迟处理
随着微服务的流行,服务之间的依赖性和调用关系变得越来越复杂,服务的稳定性变得尤为重要。业务场景中经常会涉及到瞬时流量冲击,可能会导致请求响应超时,甚至服务器被压垮、宕机不可用。出于对系统本身和上下游服务的保护,我们通常会对请求进行限流处理,快速拒绝超出配置上限的请求,保证系统或上下游服务系统的稳定。合理策略能有效应对流量冲击,确保系统可用性和性能。本文详细介绍了几种限流算法,比较各个算法的优缺点,给出了限流算法选型的一些建议,同时对业务上常用的分布式限流也提出一些解决方案。
这三把"利器"各有其特点,通常会结合使用,以达到最佳的效果。例如,可以通过缓存来减少数据库的访问,通过降级来应对系统故障,通过限流来防止系统过载。在设计高并发系统时,需要根据系统的具体需求和特点,合理地使用这些技术。接下来本文会主要介绍一些业界常用的限流方法。
在做充电桩项目时,其中用户的登录、注册等都需要用到短信这个功能,所以,我们在开发之前要做一些相对深入的考虑。
东哥带你手把手撕力扣~ 作者:labuladong 公众号:labuladong 若已授权白名单也必须保留以上来源信息 我有预感本文要火,所以先罗列一下我们号的所有算法套路集锦文章: 数据结构和算法学习指南 动态规划框架套路详解 回溯算法框架套路详解 BFS算法框架套路详解 二分搜索框架套路详解 双指针技巧套路汇总 滑动窗口框架套路详解(本文) 目前来说,以上几篇文章属于我们的镇号之宝,一直被其他人模仿,然而从未被超越。🤔 言归正传,鉴于前文 我作了首诗,保你闭着眼睛也能写对二分查找 的那
1、计数器算法 计数器算法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定,对于A接口来说,我们1分钟的访问次数不能超过100个。那么我们可以这么做:在一开 始的时候,我们可以设置一个计数器counter,每当一个请求过来的时候,counter就加1,如果counter的值大于100并且该请求与第一个 请求的间隔时间还在1分钟之内,那么说明请求数过多;如果该请求与第一个请求的间隔时间大于1分钟,且counter的值还在限流范围内,那么就重置 counter,具体算法的示意图如下:
在这里会发现DevOps工程师是一个作为独立在开发及运维团队的角色,而这个角色负责对开发团队和运维团队做整合管理。这里我不想多聊关于这个团队的角色划分,只想对比一下以前关于TestOps的职位定义。
使用计数器在周期内累加访问次数,当达到设定的限流值时,触发限流策略,缺点:时间窗口固定,可能不准确,比如我们时间窗口宽度是1分钟,限制100qps,那么0~30s 10qps,30~90s 90qps,1min.00s~1min.30s 80qps ,1min.30s~2min 20qps,那么其实如果我们窗口从00s开始,01min,12min都是100qps看起来没问题,但是0.30s~1.30s qps达到了170qps,这就突破了我们的流控;
如果后台不想使用云函数编写请参考 管理系统类毕设指导 将使用一个简易的spring boot(Java)
代码下载地址:https://github.com/f641385712/netflix-learning
计数器算法是使用计数器在周期内累加访问次数,当达到设定的限流值时,触发限流策略。下一个周期开始时,进行清零,重新计数。 对于秒级以上的时间周期来说,会存在一个非常严重的问题,那就是临界问题
这是力扣的 1004 题,难度为中等,解题方案有很多种,本文讲解我认为最奇妙的一种。
这种方式可以缓解突发流量对系统的影响,缺点是在流量突发时,由于队列中缓存了旧的请求,导致无法处理新的请求。而且也无法保证请求能够在一定时间内处理完毕。 令牌桶不会缓存请求,它通过颁发令牌的方式来允许请求,因此它存在和漏桶算法一样的问题。
作业是学生放学后必做的事情,现在父母忙于工作,孩子的课后辅导往往会忽视,有些家长对一些作业没有能力去辅导。现如今在移动互联网的时代下,教育资源可以网上共享,比如孩子在遇到不会的问题可以网上搜索解答方式,这时候就需要一个在线答疑的小程序为孩子和家长解决问题。
现在又这么个场景, 比如: 用户查询其购买货物的历史记录统计这个用例。 比如显示 这个时间范围内总共多少钱, 每天平均多少, 每天几笔, 以及具体的明细。 现在一个问题就出来了, 如果是直接计算这些数据会比较慢。设计的时候, 会考虑性能的问题。 此时一个思路就是 比如 提前进行跑batch或者某种方式汇总。
这是力扣的 1493 题,难度为中等,解题方案有很多种,本文讲解我认为最奇妙的一种。
女儿二年级了,开始学习乘法,天天回家背一篇九九乘法口决表。暂时还没人投稿,所以就想到用九九乘法表来做一个实例吧,也算有点小小的用处。
go 接口是go语言程序设计中很重要的一部分,如果说Java 中一切皆对象,那么go中的接口就很像是Java中的object,Java的面向对象编程、go的面向接口编程。
本文适合零基础者学习 protel99SE 很多网友渴望自己设计电路原理图(SCH)、电路板(PCB),同时希望从原始 SCH 到 PCB 自动布线、再到成品 PCB 电路板的设计周期可以缩短到 1 天以内!是不是不可能呢?当然不是,因为现在的 EDA 软件已经达到了几乎无所不能的地步!由于电子很重实践,可以说,不曾亲自设计过 PCB 电路板的电子工程师,几乎是不可想象的。
[5, 7, 1, 4, 3] 是第一组 5 个连续元素,求和是 20,[7, 1, 4, 3, 6] 是第二组 5 个连续元素,求和是 21......这样一直进行下去,最终对比发现 5 个连续元素的最大和是 24,由 [4, 3, 6, 2, 9] 组成;
最大子数组问题和前文讲过的 经典动态规划:最长递增子序列 的套路非常相似,代表着一类比较特殊的动态规划问题的思路:
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