限流算法笔记
我们为什么需要限流？ 防止恶意攻击、保障系统稳定、应对秒杀等高并发场景 有哪些常见的限流算法？ 固定窗口，滑动窗口，漏桶，令牌桶 固定窗口，缺点：比如 限流阀值为5个请求，单位时间窗口是1s，如果我们在单位时间内的前0.8-1s和1-1.2s，分别并发5个请求。虽然都没有超过阀值，但是如果算0.8-1.2s内的，则并发数高达10，已经超过单位时间1s不超过5阀值的定义了。 当滑动窗口的格子周期划分的越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确。 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132-- 滑动窗口限流脚本（Redis 7 兼容：所有新变量均使用 local，避免写全局表导致 readonly 错误）local key = KEYS[1]local window = tonumber(ARGV[1]) -- 秒local limit = tonumber(ARGV[2])local now = tonumber(ARGV[3]) -- 毫秒if not window or...
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Q： 当前实现会对业务异常（如库存不足）抛出RuntimeException，导致消息重复投递。 1234567891011121314151617181920212223createVoucherOrder 中boolean success = seckillVoucherService.update() .setSql("stock = stock - 1") .eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).gt("stock",0) .update();if (!success) { *log*.error("库存不足!"); //return; throw new...
20250908debug
今天用黑马点评加rocketmq，想测试一下模拟大量用户下单 项目代码见CuSO41108/hmdp_init 遇到了经典的分布式事务数据不一致的问题： 我用ai写的测试用例，因为上次生成5000个token用jmeter压测失败了（暂未解决） 第一次测试：redis中stock为1000，数据库也为1000，THREAD_COUNT = 5000。 结果： 数据库最后剩下9，redis:stock剩下0 （这个时候忘记看voucher_order和seckill_voucher了） 起初是问了ai： MQ重复消费 的可能性存在。必须保证handleVoucherOrder 和 createVoucherOrder 是 幂等的 已经有幂等校验： 123456789Long count = query().eq("user_id", userId).eq("voucher_id", voucherOrder.getVoucherId()).count();if (count > 0) { ...
待办事项工具
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CS61Bnote
CS61B NOTE2.Lists2.1引入1234567b的变化会影响a吗？ Walrus a = new Walrus(1000, 8.3);Walrus b;b = a;b.weight = 5;System.out.println(a);System.out.println(b); 会。它是一个指向 引用类型123456789public static class Walrus { public int weight; public double tuskSize; public Walrus(int w, double ts) { weight = w; tuskSize = ts; }} 参数传递函数传递参数时，实际上只是在复制位。 数组实例化1x = new int[]{0, 1, 2, 95, 4}; 2.2...