redis内网流量，redis流量控制

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关于API网关(四)——限流

但是集群限流也不是完美的，因为引入了redis，那么，当网关和redis之间的网络抖动、redis本身故障时，集群限流就失效了，这时候，还是得依靠单机限流进行兜底。

淘宝客API限流是做淘宝客的数据接口权限被限制了，在应用上的源码中接入API数据口，就可以在应用上使用API数据等信息。

API网关中针对一个API、API分组、接入应用APPID，IP等进行限流。这些限流条件都将会产生一个限流使用的key，在后续的限流中都是对这个key进行限流。限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现。

Ocelot是一个用.NET Core实现并且开源的API网关，它功能强大，包括了：路由、请求聚合、服务发现、认证、鉴权、限流熔断、并内置了负载均衡器与Service Fabric、Butterfly Tracing集成。

限流的key 生成规则，默认是 PrincipalNameKeyResolver 来实现限流算法，默认是 RedisRateLimiter 来实现，是令牌桶算法。在 Spring Cloud Gateway 中默认提供了 RequestRateLimiter 过滤器来实现限流操作。

限流控制：当你通过API网关调用内部服务的频率达到在某个阈值时，API网关会立即做断开链路处理。过了时间后，链路会自动闭合回去。

1、缓存击穿缓存击穿是指一个请求要访问的数据，缓存中没有，但数据库中有的情况。这种情况一般都是缓存过期了。

2、Master调用BGREWRITEAOF重写AOF文件，AOF在重写的时候会占大量的CPU和内存资源，导致服务load过高，出现短暂服务暂停现象。

3、Redis作为内存数据库，拥有非常高的性能，单个实例的QPS能够达到10W左右。但我们在使用Redis时，经常时不时会出现访问延迟很大的情况，如果你不知道Redis的内部实现原理，在排查问题时就会一头雾水。

4、背景调查您是否介意我们通过您原来的单位迚行一些调查？95%的面试基本上都离不开这些问题，当然还有可能问一些专业问题，我想如果你做过的话应该都不是什么难事，一般面试官都不会过多的问专业方面的问题的。

1、：系统拆分将一个系统拆分为多个子系统，用dubbo来搞。然后每个系统连一个数据库，这样本来就一个库，现在多个数据库，这样就可以抗高并发。

2、总的老说，优化方案中只有两种，一种是给查询的字段加组合索引。

3、提到限流就不得不提到令牌桶算法了。令牌桶算法提及到输入速率和输出速率，当输出速率大于输入速率，那么就是超出流量限制了。

1、在故障转移过程中，哨兵确保了服务的无缝切换。例如，Server2和Server3成为新主的从服务器，而Server1则作为Server2的新从，实现高可用和读写分离，但可能造成内存浪费。

2、Redis主从复制是指在一个Redis集群中，将一个Redis节点作为主节点，其余的Redis节点作为从节点。主节点负责写入数据，从节点负责读取数据。

3、Redis的哨兵机制就是解决主从复制存在缺陷（选举问题），解决问题保证我们的Redis高可用，实现自动化故障发现与故障转移。要使用哨兵机制，除了启动Redis服务以外，还要启动哨兵服务来进行监控，会介绍详细步骤。

1、因此，如果要监控 Redis 的耗时，可以使用 Prometheus 采集 Redis 的监控指标，包括 Redis 命令的执行时间、网络流量等。这样，就可以通过 Prometheus 监控 Redis 的性能和状态，并发现可能的性能瓶颈。

2、Prometheus是一个开源系统监控和警报工具包，最初在 SoundCloud构建。自 2012 年成立以来，许多公司和组织都采用了 Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发者和用户社区。它现在是一个独立的开源项目，独立于任何公司维护。

3、数据库负载过高：如果Redis实例的负载较高，就会导致set操作的响应时间变慢。可以通过查看Redis的监控信息，确定是否存在负载过高的情况。网络延迟：如果Redis服务器和客户端之间的网络延迟较大，会导致set操作的耗时增加。

4、首先引入springboot集成普罗米修斯监控页面h2maven依赖。其次配置文件yml中加入h2数据库配置，其中schema和data为初始化表结构和数据，url该方式是本地文件的形式。最后页面登录访问，访问端口和项目是同一个端口。

5、支持。根据查询51CTO博客中刘文杰_发布的文章显示，ipv4和ipv6都支持访问Prometheus（普罗米修斯）监控系统。

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