有哪些第三方库限流逻辑。

常见的第三方库限流逻辑有：

1. Guava RateLimiter：Guava是Google开发的一个Java库，其中包含了RateLimiter类，可以基于令牌桶算法实现限流。

2. Sentinel：阿里巴巴开源的限流和熔断框架，可以对各个接口的流量进行限制，支持基于QPS和线程数等多种限流算法。

3. Hystrix：Netflix开源的熔断框架，可以对服务的请求进行限制和熔断，支持多种限流算法，如基于QPS和线程数等。

4. Resilience4j：一个轻量级的容错库，可以对服务的请求进行限制和熔断，支持基于QPS和线程数等多种限流算法。

5. Apache Shiro：一个高性能的Java安全框架，可以实现基于IP、用户、角色等多种维度的限流。

6. Redisson：一个基于Redis的Java客户端，提供了多种分布式锁和限流算法，如基于令牌桶和漏桶等。

7. Spring Cloud Gateway：一个基于Spring Cloud的网关框架，可以对请求进行限流和熔断，支持多种限流算法，如基于QPS和线程数等。

相关问题

golang ip防刷限流

Golang是一种开源的编程语言，它具有高效、简洁和并发性强的特点，非常适合用于构建高性能的网络应用程序。在Golang中，可以使用一些库和技术来实现IP防刷和限流的功能。

一种常见的方法是使用令牌桶算法来进行限流。令牌桶算法基于一个令牌桶，其中包含了一定数量的令牌。每当有请求到达时，就会从令牌桶中取出一个令牌，如果令牌桶中没有足够的令牌，则请求会被拒绝或者延迟处理。这种方式可以有效地控制请求的速率，防止恶意刷接口或者DDoS攻击。

在Golang中，可以使用一些第三方库来实现令牌桶算法。例如，可以使用"golang.org/x/time/rate"包来实现基于令牌桶的限流功能。该包提供了Rate类型，可以用于定义每秒允许通过的请求数量，并且可以使用Allow方法来判断是否允许处理请求。

下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用"golang.org/x/time/rate"包来实现IP防刷和限流：

package main

import (
	"fmt"
	"net"
	"net/http"
	"time"

	"golang.org/x/time/rate"
)

func main() {
	// 创建一个限流器，每秒允许通过3个请求
	limiter := rate.NewLimiter(3, 1)

	// 创建一个HTTP服务器
	http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
		// 获取请求的IP地址
		ip, _, _ := net.SplitHostPort(r.RemoteAddr)

		// 判断是否允许处理请求
		if limiter.Allow() {
			// 允许处理请求
			fmt.Fprintf(w, "Hello, World!")
		} else {
			// 请求被限流
			http.Error(w, http.StatusText(http.StatusTooManyRequests), http.StatusTooManyRequests)
		}
	})

	// 启动HTTP服务器
	http.ListenAndServe(":8080", nil)
}

在上面的示例代码中，我们创建了一个限流器，每秒允许通过3个请求。然后，在处理HTTP请求时，我们获取请求的IP地址，并使用限流器判断是否允许处理请求。如果允许处理请求，则返回"Hello, World!"；如果请求被限流，则返回429 Too Many Requests错误。

这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的逻辑来判断是否需要限流，例如根据不同的IP地址或者用户身份进行不同的限制。同时，还可以结合其他技术，如缓存、分布式限流等来提高系统的稳定性和安全性。

后端API接口限流一般怎么做的

后端API接口限流可以通过以下几种方法实现：

1. 基于请求次数限流：通过记录每个API接口的请求次数和时间，当请求次数达到某个阈值时，拒绝后续请求或采取其他限制措施。

2. 基于并发量限流：通过记录当前API接口正在处理的请求数量，当请求并发量达到某个阈值时，拒绝后续请求或采取其他限制措施。

3. 基于时间窗口限流：通过设置一个时间窗口，例如1秒或10秒，统计这个时间窗口内API接口的请求数量，当请求数量达到某个阈值时，拒绝后续请求或采取其他限制措施。

4. 基于用户身份限流：通过记录每个用户的请求次数和时间，限制单个用户对API接口的请求频率。

以上方法都需要在后端代码中实现，可以使用第三方库或自己编写限流逻辑。同时，还可以通过负载均衡和缓存等技术来提高API接口的性能和可靠性。