熔断和限流原理和使用(3)

简介: 熔断和限流原理和使用(3)
  • 突发流量


可通过设置burstCapacity高于replenishRate来允许临时突发流量
限流器需要在两次突发之间留出一段时间(根据replenishRate)
因为连续两次突发将导致请求丢失 (HTTP 429 - Too Many Requests).


  • 限制每秒一个请求


可以将replenishRate 允许用户每秒处理多少个请求
requestedTokens 令牌桶的容量,允许在一秒钟内完成的最大请求数
burstCapacity为replenishRate * requestedTokens
replenishRate=1
requestedTokens=60
burstCapacity=60
令牌产生的速度是每秒1个
桶中可保存60个令牌
每个请求消耗60个令牌
一个请求消耗了60个 所以要产生60个 需要1分钟 所以该配置是1分钟一个请求
replenishRate=10
burstCapacity=20
requestedTokens=1
令牌产生速度是每秒 10 个
桶中可保存 20 个令牌(能处理的突发请求数,下一秒则只能处理 10 个请求)
每个请求消耗 1 个令牌


下载jemeter


https://downloads.apache.org//jmeter/binaries/apache-jmeter-5.4.tgz


使用jemeter


打开界面


apache-jmeter-5.4/bin/jmeter


选择语言



image.png


image.png


image.png


image.png


image.png


image.png


image.png



相关文章
|
2月前
|
算法 NoSQL Java
服务、服务间接口限流实现
`shigen`是一位坚持更新博客的写手,专注于记录个人成长、分享认知与感动。本文探讨了接口限流的重要性,通过实例分析了在调用第三方API时遇到的“请求过多”问题及其解决方法,包括使用`Thread.sleep()`和`Guava RateLimiter`进行限流控制,以及在分布式环境中利用Redis实现更高效的限流策略。
41 0
服务、服务间接口限流实现
|
7月前
|
缓存 Java 应用服务中间件
常见的限流降级方案
【1月更文挑战第21天】
|
7月前
|
监控 Java 微服务
服务降级和服务熔断的区别
服务降级和服务熔断的区别
|
监控 Java 数据安全/隐私保护
sentinel流控降级与熔断
sentinel流控降级与熔断
101 0
|
运维 监控 Java
通俗一点讲“限流熔断之Hystrix”
本篇文章用通俗的语言来讲述分布式系统中常用的限流熔断机制库Hystrix,旨在理解使用场景和原理,以及如何实现。不管你会不会敲代码,无论是大佬还是小白,力求老少皆宜。
274 0
通俗一点讲“限流熔断之Hystrix”
|
前端开发 关系型数据库 MySQL
服务降级熔断小总结|学习笔记
快速学习服务降级熔断小总结
服务降级熔断小总结|学习笔记
|
缓存 算法 网络协议
限流实现2
剩下的几种本来打算能立即写完,没想到一下三个月过去了,很是尴尬。本次主要实现如下两种算法 - 令牌桶算法 - 漏斗算法
|
缓存 NoSQL 算法
限流实现-专题一
在实际业务中,经常会碰到突发流量的情况。如果公司基础架构做的不好,服务无法自动扩容缩容,在突发高流量情况下,服务会因为压力过大而崩溃。更恐怖的是,服务崩溃如同多米诺骨牌,一个服务出问题,可能影响到整个公司所有组的业务。
|
Java 开发者 Spring
服务保护、服务限流、服务降级的概念|学习笔记
快速学习服务保护、服务限流、服务降级的概念
205 0
|
算法
熔断和限流原理和使用(2)
熔断和限流原理和使用(2)
189 0
熔断和限流原理和使用(2)