SnowJena 开源项目教程
2024-09-14 21:23:24作者:咎竹峻Karen
1. 项目介绍
SnowJena 是一个基于令牌桶算法实现的分布式无锁限流框架。它支持动态配置规则、可视化监控,并且开箱即用。SnowJena 可以完美嵌入 SpringBoot 和 SpringCloud 应用中,支持接口限流、方法限流、系统限流、IP 限流、用户限流等多种限流规则。此外,它还支持熔断降级和流量塑形,提供快速拒绝与匀速器两种限流方案。
2. 项目快速启动
2.1 环境准备
确保你已经安装了以下环境:
- Java 8 或更高版本
- Maven 3 或更高版本
2.2 添加依赖
在你的 pom.xml 文件中添加以下依赖:
<dependency>
<groupId>com.github.onblog</groupId>
<artifactId>snowjena-core</artifactId>
<version>4.0.0.RELEASE</version>
</dependency>
2.3 配置限流规则
创建一个限流规则配置类:
import com.github.onblog.snowjena.core.RateLimiter;
import com.github.onblog.snowjena.core.RateLimiterFactory;
import com.github.onblog.snowjena.core.RateLimiterRule;
import com.github.onblog.snowjena.core.RateLimiterRuleBuilder;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.junit.Test;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
public class AppTest {
Logger logger = LoggerFactory.getLogger(getClass());
/**
* 本地限流
*/
@Test
public void test1() {
// 1. 配置规则
RateLimiterRule rateLimiterRule = new RateLimiterRuleBuilder()
.setLimit(1)
.setPeriod(1)
.setUnit(TimeUnit.SECONDS) // 每秒令牌数为1
.build();
// 2. 工厂模式生产限流器
RateLimiter limiter = RateLimiterFactory.of(rateLimiterRule);
// 3. 使用
while (true) {
if (limiter.tryAcquire()) {
logger.info("ok");
}
}
}
}
2.4 运行测试
运行上述测试类,观察控制台输出,确保限流功能正常工作。
3. 应用案例和最佳实践
3.1 接口限流
在 Spring Boot 项目中,可以通过注解的方式对特定接口进行限流:
import com.github.onblog.snowjena.annotation.CurrentLimiting;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class MyController {
@CurrentLimiting(limit = 10, period = 1, unit = TimeUnit.SECONDS)
@GetMapping("/api/limited")
public String limitedApi() {
return "This is a limited API";
}
}
3.2 系统限流
在系统启动时,可以通过配置文件对整个系统进行限流:
snowjena:
limit: 1000
period: 1
unit: SECONDS
3.3 熔断降级
在微服务架构中,可以通过 SnowJena 实现服务的熔断降级,防止因某个服务异常导致整个系统崩溃。
4. 典型生态项目
4.1 Spring Boot
SnowJena 可以完美集成到 Spring Boot 项目中,提供开箱即用的限流功能。
4.2 Spring Cloud
在 Spring Cloud 微服务架构中,SnowJena 可以作为服务间的限流工具,确保服务在高并发情况下的稳定性。
4.3 其他生态
SnowJena 还可以与其他监控工具(如 Prometheus、Grafana)集成,实现流量的实时监控和可视化。
通过以上步骤,你可以快速上手并使用 SnowJena 进行分布式限流。希望这篇教程对你有所帮助!
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0180
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0108
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java03
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
757
4.94 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
853
1.9 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
673
1.31 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
716
864
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
454
435
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
1.03 K
1.09 K
CANNBot 是面向 CANN 开发的用于提升开发效率的系列智能体,本仓库为其提供可复用的 Skills 模块。
Python
985
591
Claude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed.
Get Started
Rust
1.75 K
180
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
217
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
150
250