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分布式限流通过Redis+Lua脚本实现集群统一流量控制,核心是共享原子计数器。主要方案包括:1)固定窗口限流(简单高效);2)令牌桶限流(支持突发流量);3)成熟框架(如阿里Sentinel、SpringCloud Gateway)。关键点在于Lua保证原子性、Redis实现高性能计数,建议部署在网关层统一管控。固定窗口适用于常规限流,滑动窗口则更精准。

摘要:本文介绍了基于Redis+Lua的分布式限流方案。采用固定窗口算法实现简单高效的限流控制,通过Redis存储全局计数器,利用Lua脚本保证原子操作(计数+过期时间设置)。方案支持接口/IP/用户等多维度限流,适用于微服务集群、网关等场景。文章提供了SpringBoot完整实现代码,包括Redis工具类和控制器示例,并强调在网关层统一实施限流的最佳实践。相比Java直接操作Redis,Lua脚

CPU高、内存泄露、GC频繁是Java 服务最常见的线上性能故障,且高度关联:内存泄漏 → 堆内存不足 → GC 频繁 → CPU 飙升。
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服务注册:Consul,是HashiCorp 公司开发的独立第三方中间件。服务发现:Eureka、Nacos(阿里)服务调用:OpenFiegn负载均衡:Ribbon 已停更,Spring Cloud LoadBalancer 是官方替代服务熔断、限流、降级:Hystrix停止维护,Sentinel(阿里)网关:Spring Cloud GatewayEureka 保证服务能注册、能发现,哪怕数据

微服务架构优化方法及常见问题总结

本文介绍了微服务调用的规范、方式及常见问题解决方案。调用规范强调上层调用下层、禁止循环调用,必须熔断降级限流。调用方式分为同步(OpenFeign)和异步(MQ)两种。调用顺序应遵循上层调用下层原则,特殊情况可通过事件驱动+MQ、抽取公共服务或轮询解决。常见问题包括服务雪崩(熔断降级限流)、调用超时(合理超时设置、异步化)和分布式事务(Seata或最终一致性方案)。整体体现了微服务架构解耦、高可用

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