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2.springcloud2022ï¼
3.爬虫常用技巧及反爬虫方法!动态动态
4.Sentinel 是令牌令牌如何做限流的
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Glide,一款强大的源码源码Android加载库,提供多种加载方式。下载Glide内部实现资源复用,动态动态通过池提高效率。令牌令牌可填写报表源码加载流程简单,源码源码通过Glide.with(context).load(url)创建请求,下载然后使用Glide.with(context).load(url).into(imageview)将加载到ImageView中。动态动态
Glide支持多种加载方法,令牌令牌包括加载到ImageView,源码源码各种形式的下载加载,加载带有占位图,动态动态加载失败时的令牌令牌占位符,指定格式的源码源码,动态,指定大小的以及关闭缓存机制等。加载时,源码怎么进入后门Glide利用缓存机制优化性能,提升加载速度。
在加载过程中,Glide提供多种占位图选项,帮助用户在加载前展示预览图。当加载失败时,可使用占位符确保用户体验不受到影响。Glide还支持指定格式和大小,满足不同场景需求。
为了处理URL中可能存在的令牌,Glide提供了相应的解决方法,确保加载的稳定性和安全性。Glide支持将加载到不同控件或以不同方式使用,提高灵活性。
Glide的内部实现复杂,但其高效和易用性使其成为Android开发者的首选加载库。通过深入学习Glide的app派单源码源码设计,开发者可以更深入地理解其工作原理和优化策略。对于Android开发者来说,掌握Glide不仅能够提升项目性能,还能够提高自身技能。
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3.SpringCloudä¸å®¢æ·ç«¯è´è½½åè¡¡(Ribbon)
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5.SpringCloudä¸æå¡ç½å ³(Zuul)
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6.SpringCloudä¸æ¶æ¯ä¸é´ä»¶(Stream)
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8.SpringCloudä¸å¾®æå¡é¾è·¯è¿½è¸ª(Sleuth)
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èªå®ä¹ä¸ä¸ªç±»XXXGatewayFilterFactory继æ¿AbstractGatewayFilterFactoryï¼å°apiå对åºçtimeouté ç½®åï¼æ¥å®ç°ç»åå°å ·ä½æ¥å£ççæé ç½®ï¼å ·ä½å®ç°å¦ä¸ï¼
packageorg.unicorn.framework.gateway.filter;
importcn.hutool.core.collection.CollectionUtil;
importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandGroupKey;
importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandKey;
importcom.netflix.hystrix.HystrixCommandProperties;
importcom.netflix.hystrix.HystrixObservableCommand;
importcom.netflix.hystrix.exception.HystrixRuntimeException;
importorg.springframework.beans.factory.ObjectProvider;
importorg.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilter;
importorg.springframework.cloud.gateway.filter.GatewayFilterChain;
importorg.springframework.cloud.gateway.filter.factory.AbstractGatewayFilterFactory;
importorg.springframework.cloud.gateway.support.ServerWebExchangeUtils;
importorg.springframework.cloud.gateway.support.TimeoutException;
importorg.springframework.core.annotation.AnnotatedElementUtils;
importorg.springframework.mand;
if(CollectionUtil.isNotEmpty(apiTimeoutList)){
//requestå¹é å±äºé£ç§æ¨¡å¼
ApiHystrixTimeoutapiHystrixTimeout=getApiHystrixTimeout(apiTimeoutList,path);command=newUnicornRouteHystrixCommand(config.getFallbackUri(),exchange,chain,initSetter(apiHystrixTimeout.getApiPattern(),apiHystrixTimeout.getTimeout()));}else{
command=newUnicornRouteHystrixCommand(config.getFallbackUri(),exchange,chain,initSetter(serviceId(exchange),null));
}
returncommand;
}/
***@paramapiTimeoutList*@parampath*@return*/privateApiHystrixTimeoutgetApiHystrixTimeout(ListapiTimeoutList,Stringpath){for(ApiHystrixTimeoutapiTimeoutPattern:apiTimeoutList){
if(this.antPathMatcher.match(apiTimeoutPattern.getApiPattern(),path)){
returnapiTimeoutPattern;
}}
ApiHystrixTimeoutapiHystrixTimeout=newApiHystrixTimeout();
apiHystrixTimeout.setApiPattern("default");
apiHystrixTimeout.timeout=null;
returnapiHystrixTimeout;
}@Override
publicGatewayFilterapply(Configconfig){return(exchange,chain)-{
UnicornRouteHystrixCommandcommand=initUnicornRouteHystrixCommand(exchange,chain,config);
returnMono.create(s-{Subscriptionsub=command.toObservable().subscribe(s::success,s::error,s::success);
s.onCancel(sub::unsubscribe);
}).onErrorResume((Function)throwable-{if(throwableinstanceofHystrixRuntimeException){
HystrixRuntimeExceptione=(HystrixRuntimeException)throwable;
HystrixRuntimeException.FailureTypefailureType=e.getFailureType();switch(failureType){caseTIMEOUT:
returnMono.error(newTimeoutException());
caseCOMMAND_EXCEPTION:{
Throwablecause=e.getCause();
if(causeinstanceofResponseStatusException||AnnotatedElementUtils.findMergedAnnotation(cause.getClass(),ResponseStatus.class)!=null){
returnMono.error(cause);
}}
default:
break;
}}
爬虫常用技巧及反爬虫方法!
爬虫技术在数据抓取中扮演着重要角色,但其操作过程中常面临服务器的反爬策略。以下是几个实用的爬虫技巧和反爬虫应对方法:技巧一:合理设置下载间隔,避免密集访问,如设置下载频率或等待时间,降低服务器压力,减少被识别的风险。
技巧二:伪装浏览器,通过改变User-Agent,模拟真实用户行为,频繁更换可以降低被封禁的可能性。
技巧三:管理cookies,jmeter线程组源码自定义设置或禁止cookie,以防止因频繁请求而被识别为爬虫。
技巧四:采用分布式爬取,利用多台机器协作,提高抓取效率,分散服务器压力。
技巧五:灵活更换IP,当IP被封时,通过代理IP或IP池切换,绕过服务器限制。
然而,服务器也有反爬虫措施,如封禁IP、使用WAF(Web应用防火墙)进行高级防御。例如ShareWAF具有五种反爬虫手段:封IP、爬虫识别、网页源码加密、代付精灵源码链接隐藏和动态令牌保护,确保网站信息安全。尽管爬虫技巧多,但ShareWAF的强大反爬虫功能使其在对抗中占据上风。Sentinel 是如何做限流的
限流作为保障服务高可用的重要手段,在微服务架构中尤为重要,通过限制接口或资源访问,有效提升服务可用性和稳定性。对比传统的限流工具如Guava的RateLimiter,阿里提供的Sentinel在功能上更为丰富、强大。
Guava的RateLimiter基于令牌桶算法,操作简单,但功能相对单一。相比之下,Sentinel作为阿里巴巴推出的一种限流、熔断中间件,不仅支持复杂规则的配置,还能提供集群范围内的限流功能,并将服务调用情况可视化,满足更广泛的使用场景。
目前,Sentinel已在多个项目中得到应用,本文将深入剖析其限流机制,主要围绕限流的总体流程、源码解析、Context、Node、Entry等核心概念,以及责任链机制的实现过程,详细介绍Sentinel是如何通过责任链模式,结合滑动窗口算法,实现高效、灵活的限流功能。
在Sentinel中,限流、熔断逻辑主要在SphU.entry方法中实现。该方法会在请求进入Sentinel时,对资源进行限流和熔断的逻辑处理。如果触发熔断或限流,会抛出BlockException,开发者可以自定义处理逻辑。对于业务异常,也有相应的fallback方法处理。
限流流程如下:首先获取资源的Context,构建Node调用树,聚合相同资源不同Context的Node,然后进行资源调用统计和限流判断。限流机制基于滑动窗口算法,动态调整QPS限制,确保服务在高负载下依然稳定运行。
在阅读源码过程中,我们首先关注了Context、Node、Entry等关键概念,理解它们在Sentinel中的角色和作用。Context封装了当前线程的调用链上下文信息,Node作为资源调用的统计包装,Entry则作为限流凭证,记录了资源的责任链和当前Context,实现资源调用链的构建和管理。
责任链中的每个节点(如NodeSelectorSlot、ClusterBuilderSlot、StatisticSlot、FlowSlot等)都有特定的功能,如获取资源对应的Node、聚合相同资源不同Context的Node、资源调用统计、限流判断等。这些节点通过责任链模式紧密协作,共同完成限流逻辑的执行。
在责任链的执行过程中,NodeSelectorSlot负责获取资源对应的Node,ClusterBuilderSlot聚合相同资源不同Context的Node,StatisticSlot负责资源调用的统计信息更新,而FlowSlot则根据Node的统计信息进行限流判断。这个过程不仅高效地实现了限流功能,还保证了系统的稳定性和性能。
在责任链执行完毕后,无论请求是否成功或被限流,都会执行Entry.exit()方法,进行最终的收尾工作。至此,Sentinel的限流机制实现了从请求处理到资源调用统计,再到限流判断和执行,最后的收尾操作的完整流程。
总体来看,Sentinel通过其丰富的功能、灵活的配置和高效的实现机制,在微服务架构中为限流提供了强有力的支持,不仅保障了服务的高可用性,还提升了系统的整体性能和稳定性。
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