当前位置: 首页 > article >正文

前端限流如何实现,如何防止服务器过载

前端限流是一种控制请求频率的技术,旨在防止过多的请求在同一时间段内发送到服务器,避免造成服务器过载或触发反爬虫机制。实现前端限流的方法有很多,下面介绍几种常见的策略和技术:

1. 时间窗口算法

时间窗口算法是最简单的限流方式之一,它基于固定的时间间隔来限制请求数量。

let lastRequestTime = 0;
const REQUEST_INTERVAL = 500; // 请求间隔为500毫秒function makeRequest(data) {const now = new Date().getTime();if (now - lastRequestTime > REQUEST_INTERVAL) {lastRequestTime = now;// 发起实际的网络请求console.log('发起请求:', data);} else {console.log('请求过于频繁,请稍后再试');}
}

2. 漏桶算法

漏桶算法将所有请求放入一个“桶”中,并以固定的速率处理这些请求。如果桶满了,新的请求就会被拒绝或者排队等待。

class LeakyBucket {constructor(rate, capacity) {this.rate = rate; // 处理速度(每毫秒处理多少个请求)this.capacity = capacity; // 桶的最大容量this.waterAmount = 0; // 当前水量this.lastLeakTimestamp = Date.now(); // 上次漏水的时间戳}canMakeRequest() {const now = Date.now();const elapsedTime = now - this.lastLeakTimestamp;const leakedAmount = elapsedTime * this.rate;// 更新当前水量this.waterAmount = Math.max(0, this.waterAmount - leakedAmount);this.lastLeakTimestamp = now;if (this.waterAmount < this.capacity) {this.waterAmount += 1;return true;} else {return false;}}
}const bucket = new LeakyBucket(0.1, 10); // 设置每毫秒处理0.1个请求,最大容量为10function makeRequest(data) {if (bucket.canMakeRequest()) {// 发起实际的网络请求console.log('发起请求:', data);} else {console.log('请求过于频繁,请稍后再试');}
}

3. 计数器算法

计数器算法通过记录一段时间内的请求数量来进行限流。当达到设定的最大请求数时,在剩余时间内不再接受新的请求。

let requestCount = 0;
const MAX_REQUESTS = 5; // 最大请求数
const TIME_WINDOW = 1000; // 时间窗口大小为1秒function resetCounter() {setTimeout(() => {requestCount = 0;}, TIME_WINDOW);
}function makeRequest(data) {if (requestCount < MAX_REQUESTS) {requestCount++;// 发起实际的网络请求console.log('发起请求:', data);if (requestCount === 1) { // 第一次请求时重置计数器resetCounter();}} else {console.log('请求过于频繁,请稍后再试');}
}

4. 使用第三方库

对于更复杂的场景,可以考虑使用现成的限流库,如 bottlenecklimiter,它们提供了更多高级功能和配置选项。

例如,使用 bottleneck

首先安装依赖:

npm install bottleneck

然后在代码中使用:

const Bottleneck = require("bottleneck");// 创建一个限流器,每秒最多允许5个请求
const limiter = new Bottleneck({maxConcurrent: 1,minTime: 200 // 每200ms允许一个新的请求
});async function makeRequest(data) {await limiter.schedule(() => {// 发起实际的网络请求console.log('发起请求:', data);});
}

以上就是几种常见的前端限流实现方法。根据具体的应用场景选择合适的策略,可以帮助你有效地管理请求频率,保护后端服务。

相关文章:

前端限流如何实现,如何防止服务器过载

前端限流是一种控制请求频率的技术&#xff0c;旨在防止过多的请求在同一时间段内发送到服务器&#xff0c;避免造成服务器过载或触发反爬虫机制。实现前端限流的方法有很多&#xff0c;下面介绍几种常见的策略和技术&#xff1a; 1. 时间窗口算法 时间窗口算法是最简单的限流…...

基于大模型的慢性硬脑膜下血肿预测与诊疗系统技术方案

目录 一、术前阶段二、并发症风险预测三、手术方案制定四、麻醉方案生成五、术后护理与康复六、系统集成方案七、实验验证与统计分析八、健康教育与随访一、术前阶段 1. 数据预处理与特征提取 伪代码: # 输入:患者多模态影像数据(CT/MRI)、病史、生理指标 def preproce…...

vue入门环境搭建及demo运行

提示&#xff1a;写完文章后&#xff0c;目录可以自动生成&#xff0c;如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 vue简介&#xff1a;第一步&#xff1a;安装node.jsnode简介第二步&#xff1a;安装vue.js第三步&#xff1a;安装vue-cli工具第四步 &#xff1a;安装webpack第五步…...

git checkout C1解释

git checkout C1 的意思是&#xff1a; 让 Git 切换到某个提交&#xff08;commit&#xff09;ID 为 C1 的状态。 &#x1f50d; 更具体地说&#xff1a; C1 通常是一个 commit 的哈希值&#xff08;可以是前几位&#xff0c;比如 6a3f9d2&#xff09; git checkout C1 会让你…...

原始数据去哪找?分享15个免费官方网站

目录 一、找数据的免费官方网站 &#xff08;一&#xff09;国家级数据宝库&#xff1a;权威且全面 1.中国国家统计局 2.香港政府数据中心 3.OECD数据库 &#xff08;二&#xff09;企业情报中心&#xff1a;洞察商业本质 4.巨潮资讯 5.EDGAR数据库 6.天眼查/企查查&a…...

宝塔部署 Vue + NestJS 全栈项目

宝塔部署 Vue NestJS 全栈项目 前言一、Node.js版本管理器1、安装2、配置 二、NestJS项目管理&#xff08;等同Node项目&#xff09;1、Git安装2、拉取项目代码3、无法自动认证4、添加Node项目5、配置防火墙&#xff08;两道&#xff09; 三、Vue项目管理1、项目上传2、Nginx安…...

# [特殊字符] Unity UI 性能优化终极指南 — LayoutGroup篇

&#x1f3af; Unity UI 性能优化终极指南 — LayoutGroup篇 &#x1f9e9; 什么是 LayoutGroup&#xff1f; LayoutGroup 是一类用于 自动排列子节点 的UI组件。 代表组件&#xff1a; HorizontalLayoutGroupVerticalLayoutGroupGridLayoutGroup 可以搭配&#xff1a; Conte…...

Apache Iceberg 如何实现分布式 ACID 事务:深度解析大数据时代的可靠数据管理

引言:大数据时代的事务挑战 在大数据时代,传统数据库的 ACID 事务模型面临前所未有的挑战: 海量数据:PB 级数据难以使用传统事务机制管理多并发写入:数十甚至上百个作业同时写入同一数据集复杂分析:长时间运行的查询需要一致性视图混合负载:批处理和流处理同时访问相同…...

计算A图片所有颜色占B图片红色区域的百分比

import cv2 import numpy as npdef calculate_overlap_percentage(a_image_path, b_image_path):# 读取A组和B组图像a_image cv2.imread(a_image_path)b_image cv2.imread(b_image_path)# 将图像从BGR转为HSV色彩空间&#xff0c;便于颜色筛选a_hsv cv2.cvtColor(a_image, c…...

2024-2025-2-《移动机器人设计与实践》-复习资料-8……

2024-2025-2-《移动机器人设计与实践》-复习资料-1-7-CSDN博客 08 移动机器人基础编程 单选题&#xff08;6题&#xff09; 在ROS中&#xff0c;用于移动机器人速度控制的消息类型通常是&#xff1f; A. std_msgs/StringB. geometry_msgs/TwistC. sensor_msgs/ImageD. nav_ms…...

如何监测光伏系统中的电能质量问题?分布式光伏电能质量解决方案

根据光伏相关技术规范要求&#xff0c;通过10(6)kV~35kV电压等级并网的变流器类型分布式电源应在公共连接点装设满足GB/T 19862要求的A级电能质量监测装置。用于监测分布式光伏发出的电能的质量&#xff0c;指标包括谐波、电压偏差、电压不平衡度、电压波动和闪变等。 CET中电…...

电子电路:全面深入了解晶振的定义、作用及应用

本次了解重点: 1.压电效应的数学描述 2.生产工艺以及关键工序 3.电路设计部分如负阻原理和匹配电容计算 4.失效案例比如冷启动问题 5.新形态晶振技术引入5G和量子计算 6.温补晶振的补偿机制 7故障案例讲解-更换负载电池或增加预热电路 蓝牙音频断续-频偏导致 工控机死机-起振电…...

Day-15【选择与循环】选择结构-if语句

目录 一、if语句 &#xff08;1&#xff09;单分支选择结构 &#xff08;2&#xff09;双分支选择结构 &#xff08;3&#xff09;多分支选择结构 &#xff08;4&#xff09;if-else的嵌套使用 二、开关分支语句&#xff08;switch&#xff09; &#xff08;1&#xff09…...

定时器时钟来源可以从输入捕获引脚输入

外部时钟模式 和 输入捕获。 核心结论&#xff1a; 外部时钟模式的输入引脚 ≠ 输入捕获功能的输入引脚&#xff08;通常情况&#xff09;&#xff1a; 外部时钟模式有专用的输入引脚 (ETR) 和可选的替代输入通道&#xff08;如TI1, TI2&#xff09;。 输入捕获功能有自己的专…...

SPL 轻量级多源混算实践 4 - 查询 MongoDB

除了以上常见数据源&#xff0c;还有 NoSQL、MQ 等数据源&#xff0c;其中以 MongoDB 最为常用。我们用 SPL 连接 MongoDB 做计算。 导入 MongoDB 数据。 外部库 SPL 支持的多种数据源大概分两类&#xff0c;一类是像 RDB 有 JDBC 直接使用&#xff0c;或者文件等直接读取&a…...

星敏感器:卫星姿态测量的“星空导航仪”

星敏感器&#xff1a;卫星姿态测量的“星空导航仪” 1. 引言 在卫星、航天器和深空探测器的姿态控制系统中&#xff0c;星敏感器&#xff08;Star Tracker&#xff09; 是最精确的姿态测量设备之一。它通过识别恒星的位置&#xff0c;计算出航天器在惯性空间中的三轴姿态&…...

Cat.1与Cat.4区别及应用场景

Cat.1 和 Cat.4 都是 LTE&#xff08;4G&#xff09;网络中的终端设备类别&#xff0c;主要区别在于 数据传输速率、复杂度和功耗&#xff0c;这直接影响了它们的应用场景和成本。 以下是它们的主要区别&#xff1a; 数据传输速率 (核心区别)&#xff1a; Cat.1 (Category 1)&…...

大宽带怎么做

我有10个G的宽带资源&#xff0c;怎样运行P2P才能将收益巨大化&#xff0c;主要有以下几种方式&#xff1a; 1.多设备汇聚模式&#xff1a;使用多台支持千兆网络的服务器或专用PCDN设备&#xff08;如N1盒子&#xff09;&#xff0c;将10条宽带分别接入不同设备&#xff0c;通过…...

Maestro CLI云端测试以及github cl,bitrise原生cl的测试流程

昨天我们了解了maestro测试框架以及maestro studio工具以及创建我们的第一个flow&#xff0c;然后通过例子在maestro cli云端进行测试请求并且成功&#xff0c;今天我们就在我们自己的app上简单的进行三种测试流程&#xff0c;maestro cli云端测试&#xff0c;github cl集成测试…...

[内核开发手册] ARM汇编指令速查表

ARM汇编指令速查表 指令描述语法示例push将一个或多个寄存器的值压入栈中&#xff0c;更新栈指针寄存器。push {r1, r2, r3}add执行加法并将结果存储到目标操作数中。add r1, r2, #5push.w将指定的寄存器的值压入栈中&#xff0c;并将栈指针向下调整4个字节。push.w {r4, r5, …...

25年宁德时代新能源科技SHL 测评语言理解数字推理Verify题库

宁德时代新能源科技的SHL测评中&#xff0c;语言理解部分主要考察阅读理解、逻辑填空和语句排序等题型&#xff0c;要求应聘者在17分钟内完成30题。阅读理解需要快速捕捉文章主旨和理解细节信息&#xff1b;逻辑填空则要根据语句逻辑填入最合适的词汇&#xff1b;语句排序是将打…...

AutoGenTestCase - 借助AI大模型生成测试用例

想象一下&#xff0c;你正在为一个复杂的支付系统编写测试用例&#xff0c;需求文档堆积如山&#xff0c;边缘场景层出不穷&#xff0c;手动编写让你焦头烂额。现在&#xff0c;有了AutoGenTestCase&#xff0c;这个AI驱动的“测试用例生成机”可以从需求文档中自动生成数百个测…...

区块链技术赋能供应链金融:重塑信任与效率

在当今全球经济一体化的背景下&#xff0c;供应链金融作为连接产业与金融的桥梁&#xff0c;正面临着前所未有的机遇与挑战。然而&#xff0c;传统的供应链金融模式存在着诸多痛点&#xff0c;如信息不对称、信任缺失、操作效率低下等。随着区块链技术的兴起&#xff0c;这些问…...

vue+cesium示例:3Dtiles三维模型高度调整(附源码下载)

接到一位知识星友的邀请&#xff0c;实现他需要3Dtiles三维模型的简单高度调整需求&#xff0c;适合学习Cesium与前端框架结合开发3D可视化项目。 demo源码运行环境以及配置 运行环境&#xff1a;依赖Node安装环境&#xff0c;demo本地Node版本:推荐v18。 运行工具&#xff1a;…...

线程池RejectedExecutionException异常

文章目录 1、报错2、定位3、修复4、线程池使用的一点思考 1、报错 检索项目日志时&#xff0c;发现一个异常堆栈信息&#xff0c;核心报错&#xff1a; java.util.concurrent.RejectedExecutionException: Task java.util.concurrent.CompletableFuture$AsyncSupply480a10c7…...

lanqiaoOJ 1508:N皇后问题 ← dfs

【题目来源】 https://www.lanqiao.cn/problems/1508/learning/ 【题目描述】 在 NN 的方格棋盘放置了 N 个皇后&#xff0c;使得它们不相互攻击&#xff08;即任意 2 个皇后不允许处在同一排&#xff0c;同一列&#xff0c;也不允许处在与棋盘边框成 45角的斜线上。你的任务是…...

当 “欧洲版 Cursor” 遇上安全危机

在 AI 编程助手蓬勃发展的当下&#xff0c;安全问题正成为行业不容忽视的隐忧。近期&#xff0c;AI 编程助手公司 Replit 与号称 “欧洲版 Cursor” 的 Lovable 之间&#xff0c;因安全漏洞问题掀起了一场风波&#xff0c;引发了业界的广泛关注。​ Replit 的员工 Matt Palmer…...

[蓝桥杯]生物芯片

生物芯片 题目描述 X 博士正在研究一种生物芯片&#xff0c;其逻辑密集度、容量都远远高于普通的半导体芯片。 博士在芯片中设计了 nn 个微型光源&#xff0c;每个光源操作一次就会改变其状态&#xff0c;即&#xff1a;点亮转为关闭&#xff0c;或关闭转为点亮。 这些光源…...

Spring Boot使用Redis实现分布式锁

在分布式系统中&#xff0c;分布式锁是一种解决并发问题的常用技术。Redis由于其高性能和丰富的特性&#xff0c;成为实现分布式锁的理想选择。本文将详细介绍如何在Spring Boot应用中使用Redis实现分布式锁。 一、环境准备 安装Redis&#xff1a;确保已经安装并运行Redis服务…...

【如何在IntelliJ IDEA中新建Spring Boot项目(基于JDK 21 + Maven)】

AA. 我的开发环境配置与核心工具链解析 一、开发环境全览 C:\Users\Again>java -version java version "21.0.1" 2023-10-17 LTS Java(TM) SE Runtime Environment (build 21.0.112-LTS-29) Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM (build 21.0.112-LTS-29, mixed m…...