每个应用都会启动一个 Timer，定时从数据库拉取最新的数据，更新缓存。 LFU（Least Frequently Used）：最不常用算法，在一段时间内使用频率最小的数据被移除缓存。 LRU（Least Recently Used）：最近最少使用算法，把最久没有使用过的数据移除缓存。 目前比较流行的实现有 Ehcache、GuavaCache、Caffeine。 这些架构可以很方便的把一些热点数据放到进程内的缓存中。
- 因此我们必须要有一种机制来保证服务整体的稳定性，而本文要介绍的熔断降级就是一种很好的应对方案。
- 为了避免耦合，降低复杂性，对“实时一致性”不敏感的情况下。
- 缺点是缓存的空间不能太大，对垃圾回收器的性能有影响。
- 当然，限流有许多种实现的方式，Redis具有很强大的功能，我用Redis实践了三种的实现方式，可以较为简单的实现其方式。
比如我们需要在10秒内限定20个请求，那么我们在setnx的时候可以设置过期时间10，当请求的setnx数量达到20时候即达到了限流效果。 Redis限流的实现方式有3种，分别是：1、基于Redis的setnx的操作，给指定的key设置了过期实践；2、基于Redis的数据结构zset，将请求打造成一个zset数组；3、基于Redis的令牌桶算法，输出速率大于输入速率，就要限流。 本文讲述基于 Redis 的限流系统的设计，主要会谈及限流系统中限流策略这个功能的设计；在实现方面，算法使用的是令牌桶算法来，访问 Redis 使用 lua 脚本。 通过上述代码可以做到滑动窗口的效果，并且能保证每N秒内至多M个请求，缺点就是zset的数据结构会越来越大。 redispolly有錢 限流是项目中经常需要使用到的一种工具，一般用于限制用户的请求的频率，也可以避免瞬间流量过大导致系统崩溃，或者稳定消息处理速率。
redispolly有錢: 缓存
再比如：股票交易中，如果股票指数过高，也会采用熔断机制，暂停股票的交易。 同样，在微服务中，熔断机制就是对超时的服务进行短路，直接返回错误的响应信息，而不再浪费时间去等待不可用的服务，防止故障扩展到整个系统，并在检测到该服务正常时恢复调用链路。 算法基于令牌桶算法，一种方式是一个线程匀速不断向桶中添加令牌，显而易见这种方式很好资源；另一种则是延迟计算——即在获取时才计算需要加多少令牌，本次需要等多久，如何更新数据等等，这个好处是不需要一个添加令牌的任务，只需要在获取令牌时进行一次计算即可。
- LFU（Least Frequently Used）：最不常用算法，在一段时间内使用频率最小的数据被移除缓存。
- 姑勿論如何，獨自旅行確實需要一點衝動和勇氣踏出第一步。
- 那么在 60 秒以内客户端再发送请求，都不会请求应用服务器，而是从本地缓存中直接返回数据。
- 这篇文章介绍Redis+Lua实现分布式限流，很多小伙伴不知道Lua是什么，个人理解，Lua脚本和 MySQL数据库的存储过程比较相似，他们执行一组命令，所有命令的执行要么全部成功或者失败，以此达到原子性。
- 很多人對非洲的印象或許是來自慈善機構呼籲捐款的廣告，總覺得那兒非常落後，小孩子很多都是四肢瘦削但有著腹部隆起的營養不良特徵；可是，對 Polly 來說，對非洲的印象始於兒時看過的一齣卡通片－《獅子王》。
Emi的健身计划，每天会由2-3个健身视频组成，而每个视频从10-20分钟不等，每周还会安排一天放松日。 Emi有考取健身师执照，所以动作安排是有针对性的。 如果是想要明显地减脂效果，或者有健身基础的人，可以自行增加强度。 在缓存失效的时候，不是立即写入缓存，而是先设置一个 mutex（互斥锁）。
redispolly有錢: 策略
萌起一個人去旅行的念頭，目的可以是散心、冒險、體驗人生，或者簡單一點：沒有合適的旅伴！ 姑勿論如何，獨自旅行確實需要一點衝動和勇氣踏出第一步。 本身做時裝買手的Polly，經歷過非人的忙碌工作模式，更日漸加深出走的意欲。 她自小對《獅子王》卡通片和動物紀錄片深深著迷，一直都很想去非洲，親身投入野生世界，感受大自然生活。 終於在命運安排下，本著最原始的好奇心，試了第一次獨自去非洲旅行後，還不滿足，進而再有第二次的非洲深度遊。 在非洲的 21 天中，Polly 嘗試過許多的第一次，許多看起來驚險萬分的活動，例如坐熱氣球、餵獅子、跟獅子玩耍等，卻讓她回味無窮。
熔断机制：某个缓存节点不能工作的时候，需要通知缓存代理不要把请求路由到该节点，减少用户等待和请求时长。 增加互斥锁，对缓存的更新操作进行加锁保护，保证只有一个线程进行缓存更新。 对缓存节点增加主备机制，当主缓存失效以后切换到备用缓存继续工作。 这种方式是按照关键值（例如 ID）将数据划分成不同的区间，每个缓存节点负责一个或者多个区间。 CDN 接受客户端的请求，它就是离客户端最近的服务器，它后面会链接多台服务器，起到了缓存和负载均衡的作用。
redispolly有錢: 策略的状态
解决方法：如果一个 Key 对应的 Value 查询返回为空，我们仍然把这个空结果缓存起来，如果这个值没有变化下次查询就不会请求数据库了。 如果我们把这些缓存应用/服务叫做缓存节点，每个节点一般都可以缓存一定容量的数据，例如：Redis 一个节点可以缓存 2G 的数据。 分布式缓存是与应用分离的缓存服务，最大的特点是，自身是一个独立的应用/服务，与本地应用隔离，多个应用可直接共享一个或者多个缓存应用/服务。
分布式区别于单机限流的场景，它把整个分布式集群环境中所有服务器当做一个整体来考量。 redispolly有錢2025 比如说针对IP限流，我们限制了1个IP每秒最多10个访问，不管来自这个IP地址的请求落在了哪台机器上，只要是访问了集群中的服务节点，那么都会受到限制规则的制约。 redispolly有錢2025 用户请求在达到应用服务器之前，会先访问 redispolly有錢 Nginx 负载均衡器，如果发现有缓存信息，直接返回给用户。
redispolly有錢: Redis 实现限流的三种方式
浏览器第一次请求时，服务器会将缓存标识与数据一起返回，浏览器将二者备份至本地缓存库中。 Expires 为服务端返回的过期时间，客户端第一次请求服务器，服务器会返回资源的过期时间。 如果客户端再次请求服务器，会把请求时间与过期时间做比较。 场景：轮询调用服务A和服务B，单次调用时间不得超过1s，调用失败时自动切换到另外一个服务重试一次，如果都失败，进行优雅的降级，返回模拟数据，并在2个服务都多次失败后进行熔断。 其实，对于熔断这个词我们并不陌生，在日常生活中经常会接触到，比如：家用电力过载保护器，一旦电压过高（发生漏电等），就会立即断电，有些还会自动重试，以便在电压正常时恢复供电。
redispolly有錢: 4.3、 lua 代码实现
瞎比比：开犬舍的兄妹，视频朴实无华，但干货满满，认真科普各种养狗与训练狗的知识。 这个频道除了云撸狗，其实更适合各位养狗人士学习专业知识。 redispolly有錢 瞎比比：绵羊能在一众美食up里脱颖而出，她那颇有风格的rap式文案真是功不可没。
redispolly有錢: 分布式限流
但这种方式会有一定的误差，有预消费，即平均qps可能是正确的，但是在流量刚到来时，会有一个峰值，需要调整参数才能达到一个比较好的效果。 我们可以看到上述代码调用limitRedisTemplate.execute参数的第一个是redisScript，这便是Redis用于执行Lua脚本的重要支持。 大致逻辑是获取方法上的注解MyRedisLimiter，从注解上获取配置信息，组装keys和参数，然后调用RedisTemplate的execute方法获取当前时间内请求数，小于等于limitCount则不限流，否则限流降级处理。 redispolly有錢2025 对于限流有很多方式，最经典的几种就是，计数器法、滑动窗口、漏桶法、令牌桶等，今天北哥要讲的是采用Redis + Lua脚本实现高性能的分布式限流，下面就跟着北哥来一起实战吧。 雙 C 陽光女子組，Cynthia喜歡上山，Celine喜歡下海，專門找各種自然美景去冒險。 兩位都是前Spice Travel 辣旅遊的主持人，因為想自主創作影片內容而自立門戶。
redispolly有錢: 熔断(Circuit-breaker)策略
在Polly中，有一个重要的概念：Policy，策略有“故障定义”和“故障恢复”两部分组成。 故障是指异常、非预期的返回值等情况，而动作则包括重试（Retry）、熔断（Circuit-Breaker）、Fallback（降级）等。 故障是指异常、非预期的返回值等情况，而动作则包括重试（Retry）、熔断/断路器（Circuit-Breaker）、Fallback（降级）等。 也就是我们使用list的第一个元素存储计数器，每个窗口用两个元素表示，第一个元素表示小窗口值，第二个元素表示这个小窗口的计数。 不直接把小窗口值和计数放到一个元素里是因为Redis Lua脚本里没有分割字符串的函数。 对于这种场景，RedLimiter提供了一个比较简单的解决方案，就是认为对于这种高qps限制场景，大多数是不会被限制的，没有必要每次都去操作一次redis，可以懒查询，即攒够一批达到一定阈值qps或者超时再去请求一次redis。
redispolly有錢: 实现原理
瞎比比：不夸张的说，Emi是第一个让我真正动起来并且能长期坚持的健身up主。 Emi有一系列的健身计划，例如21天瘦腿，15天练腹，4周全身减脂等等。 redispolly有錢2025 每一个健身系列，安排了每天不同的健身视频，避免了重复练习同一个视频而感到厌倦，也不需要去思考今天要做哪一个运动。
redispolly有錢: 事主道歉 網民說無誠意
解决方案：导致问题的原因是在同一时间读/写缓存，所以只有保证同一时间只有一个线程写，写完成以后，其他的请求再使用缓存就可以了。 缓存一般是 Key，Value 方式存在，一个 Key 对应的 Value 不存在时，请求会回源到数据库。 隔离机制：缓存无法提供服务或者正在预热重建的时候，把该请求放入队列中，这样该请求因为被隔离就不会被路由到其他的缓存节点。 每个缓存节点还会提供缓存过期的机制，并且会把缓存内容定期以快照的方式保存到文件上，方便缓存崩溃之后启动预热加载。 一旦 Master 节点失效，可以通过代理直接切换到 Slave 节点，这时 Slave 节点就变成了 Master 节点，保证缓存的正常工作。 这里方便测试，直接写死了两个服务，对其轮询调用，在生产环境中可以参考上一篇《服务发现之Consul》来实现服务发现和负载均衡。
redispolly有錢: 非洲動物大遷徙 直視牠們的勇敢 悟人生意義
事發時，有網民在尖沙咀山林道拍下事件經過照片，再上傳至 Facebook 群組，內容指照片中的事主胡亂轉線，簡單的駕駛規則也不能遵守，強行連續切單白線，泊雙黃線，嚴重危害道路上的安全。 事主YouTuber「RedisPolly」再次在自己的社交平台上道歉，向網民說希望大家可以把專注力放回在她的作品上，但有不少網民表示不接受歉意。 Ian和Eric這兩位原本都是高學歷高收入的專業人士，移民美國的台灣人。 Ian曾在美國矽谷當Apple的包裝工程師，Eric曾在AAA redispolly有錢 redispolly有錢 Auto Insurance 汽車房屋保險公司當精算師。
redispolly有錢: 服务熔断
当然，限流有许多种实现的方式，Redis具有很强大的功能，我用Redis实践了三种的实现方式，可以较为简单的实现其方式。 redispolly有錢 Redis不仅仅是可以做限流，还可以做数据统计，附近的人等功能，这些可能会后续写到。 由于Redis拥有丰富而且高性能的数据类型，因此使用Redis实现限流算法并不困难，但是每个算法都需要编写Lua脚本，所以如果不熟悉Lua可能会踩一些坑。 算法流程与滑动窗口相同，只是它可以指定多个策略，同时在请求失败的时候，需要通知调用方是被哪个策略所拦截。
redispolly有錢: 失败重试
因此我们必须要有一种机制来保证服务整体的稳定性，而本文要介绍的熔断降级就是一种很好的应对方案。 redispolly有錢 那么在 60 秒以内客户端再发送请求，都不会请求应用服务器，而是从本地缓存中直接返回数据。 如果两次请求相隔时间超过了 60 秒，那么就需要通过服务器获取数据。
redispolly有錢: 網民：不是道歉就能解決
有许多有意思也有意义的题材，例如给滴滴司机2万块开回司机老家，中国四线城市房价和上海房价系列，还有各种中德文化的对比。 从一个外国人的眼里，以另外一种方式了解中国，也是颇有意思。 位於非洲大草原中心的客房十分寬敞，營帳的窗全部都有蚊網以防止蚊蟲進入。 Polly表示如果幸運的話，可能會有獅子等野生動物於營帳外經過，但機會率較低。
一致性 redispolly有錢 Hash 是将数据按照特征值映射到一个首尾相接的 Hash 环上，同时也将缓存节点映射到这个环上。 我们想把这三条数据放到三个缓存节点中，可以把这个结果分别对 3 这个数字取模得到余数，这个余数就是这三条记录分别放置的缓存节点。 他们的 ID 分别是 01，02，03，假设对这三个记录的 ID 作为关键值进行 Hash redispolly有錢2025 算法之后的结果依旧是 01，02，03。 缓存代理服务已经帮我们解决这些问题了，例如：Twemproxy 不但可以帮助缓存路由，同时可以管理缓存节点。 为了提高缓存的可用性，会在原有的缓存节点上加入 Master/Slave 的设计。
redispolly有錢: 旅行是生命
当第一次请求的时候，浏览器本地缓存库没有缓存数据，会从服务器取数据，并且放到浏览器的缓存库中，下次再进行请求的时候会根据缓存的策略来读取本地或者服务的信息。 降级的目的是当某个服务提供者发生故障的时候，向调用方返回一个错误响应或者替代响应。 redispolly有錢2025 从整体负荷来考虑，某个服务熔断后，服务器将不再被调用，此时客户端可以自己准备一个本地的fallback回调，这样，虽然服务水平下降，但总比直接挂掉的要好。