高并发架构设计三大利器:缓存、限流和降级问题之固定窗口限流算法的原理是什么

简介: 高并发架构设计三大利器:缓存、限流和降级问题之固定窗口限流算法的原理是什么

问题一:限流是什么,它的主要作用是什么?

限流是什么,它的主要作用是什么?


参考回答:

限流是一种通过控制请求的速率或数量来保护系统免受过载的技术。它的主要作用是在高并发环境下,为了保护系统的稳定性和可用性,通过限制并发请求的数量或频率,防止系统被过多的请求压垮或耗尽资源。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/625522


问题二:固定窗口限流算法的原理是什么?

固定窗口限流算法的原理是什么?


参考回答:

固定窗口限流算法的原理是在固定时间窗口(单位时间)内限制请求的数量。它通过维护一个计数器来统计访问次数,并在每个时间窗口结束时将计数器清零。如果访问次数小于阈值,则允许访问并增加计数器;如果访问次数超出阈值,则限制访问并不增加计数器。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/625523


问题三:固定窗口限流算法适用于哪些场景?

固定窗口限流算法适用于哪些场景?


参考回答:

保护后端服务免受大流量冲击,避免服务崩溃;

对API调用进行限制,保证公平使用;

防止恶意用户对服务进行洪水。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/625524


问题四:能不能给一个固定窗口限流算法的实现示例呀?

能不能给一个固定窗口限流算法的实现示例呀?


参考回答:

你看看这个行不 ?

public class FixedWindowRateLimiter { 
// ...(省略了部分变量定义) 

public synchronized boolean tryAcquire() { 
// ...(省略了部分代码,包括时间窗口检查和计数器操作) 
} 

// ...(完整的FixedWindowRateLimiter类定义) 
}


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/625525


问题五:固定窗口限流算法有哪些优点?

固定窗口限流算法有哪些优点?


参考回答:

非常简单,易于实现和理解。

性能高,因为只需要维护一个计数器和时间戳。


关于本问题的更多回答可点击原文查看:

https://developer.aliyun.com/ask/625526

相关文章
|
20天前
|
存储 SQL Cloud Native
Hologres 的架构设计与工作原理
【9月更文第1天】随着大数据时代的到来,实时分析和处理数据的需求日益增长。传统的数据仓库在处理大规模实时数据分析时逐渐显露出性能瓶颈。为了解决这些问题,阿里巴巴集团研发了一款名为 Hologres 的新型云原生交互式分析数据库。Hologres 能够支持 SQL 查询,并且能够实现实时的数据写入和查询,这使得它成为处理大规模实时数据的理想选择。
40 2
|
22天前
|
存储 分布式计算 Hadoop
ChunkServer 原理与架构详解
【8月更文第30天】在分布式文件系统中,ChunkServer 是一个重要的组件,负责存储文件系统中的数据块(chunks)。ChunkServer 的设计和实现对于确保数据的高可用性、一致性和持久性至关重要。本文将深入探讨 ChunkServer 的核心原理和内部架构设计,并通过代码示例来说明其实现细节。
22 1
|
27天前
|
缓存 算法 前端开发
深入理解缓存淘汰策略:LRU和LFU算法的解析与应用
【8月更文挑战第25天】在计算机科学领域,高效管理资源对于提升系统性能至关重要。内存缓存作为一种加速数据读取的有效方法,其管理策略直接影响整体性能。本文重点介绍两种常用的缓存淘汰算法:LRU(最近最少使用)和LFU(最不经常使用)。LRU算法依据数据最近是否被访问来进行淘汰决策;而LFU算法则根据数据的访问频率做出判断。这两种算法各有特点,适用于不同的应用场景。通过深入分析这两种算法的原理、实现方式及适用场景,本文旨在帮助开发者更好地理解缓存管理机制,从而在实际应用中作出更合理的选择,有效提升系统性能和用户体验。
56 1
|
28天前
|
数据采集 存储 Java
Flume Agent 的内部原理分析:深入探讨 Flume 的架构与实现机制
【8月更文挑战第24天】Apache Flume是一款专为大规模日志数据的收集、聚合及传输而设计的分布式、可靠且高可用系统。本文深入解析Flume Agent的核心机制并提供实际配置与使用示例。Flume Agent由三大组件构成:Source(数据源)、Channel(数据缓存)与Sink(数据目的地)。工作流程包括数据采集、暂存及传输。通过示例配置文件和Java代码片段展示了如何设置这些组件以实现日志数据的有效管理。Flume的强大功能与灵活性使其成为大数据处理及实时数据分析领域的优选工具。
56 1
|
30天前
|
消息中间件 存储 SQL
Kafka架构及其原理
Kafka架构及其原理
69 1
|
1月前
|
算法 NoSQL Java
spring cloud的限流算法有哪些?
【8月更文挑战第18天】spring cloud的限流算法有哪些?
39 3
|
1月前
|
存储 缓存 Java
Eureka原理与实践:深入探索微服务架构的核心组件
在微服务架构日益盛行的今天,服务之间的注册与发现成为了保证系统高可用性和灵活性的关键。Eureka,作为Netflix开源的服务注册与发现框架,凭借其简单、健壮的特性,在微服务领域占据了举足轻重的地位。本文将深入剖析Eureka的原理,并通过实践案例展示其在实际项目中的应用,以期为开发者提供一个高端、深入的视角。
|
7天前
|
canal 缓存 NoSQL
Redis缓存与数据库如何保证一致性?同步删除+延时双删+异步监听+多重保障方案
根据对一致性的要求程度,提出多种解决方案:同步删除、同步删除+可靠消息、延时双删、异步监听+可靠消息、多重保障方案
Redis缓存与数据库如何保证一致性?同步删除+延时双删+异步监听+多重保障方案
|
27天前
|
缓存 NoSQL Redis
【Azure Redis 缓存】Redission客户端连接Azure:客户端出现 Unable to send PING command over channel
【Azure Redis 缓存】Redission客户端连接Azure:客户端出现 Unable to send PING command over channel
|
23天前
|
缓存 NoSQL Java
Redis深度解析:解锁高性能缓存的终极武器,让你的应用飞起来
【8月更文挑战第29天】本文从基本概念入手,通过实战示例、原理解析和高级使用技巧,全面讲解Redis这一高性能键值对数据库。Redis基于内存存储,支持多种数据结构,如字符串、列表和哈希表等,常用于数据库、缓存及消息队列。文中详细介绍了如何在Spring Boot项目中集成Redis,并展示了其工作原理、缓存实现方法及高级特性,如事务、发布/订阅、Lua脚本和集群等,帮助读者从入门到精通Redis,大幅提升应用性能与可扩展性。
49 0