限流是控制系統(tǒng)流量的一種技術(shù)，主要用于防止系統(tǒng)過載和資源耗盡。在分布式系統(tǒng)中，由于各個組件之間的依賴關(guān)系和負載差異，如果某個組件突然涌入大量請求，可能會導致整個系統(tǒng)的性能下降甚至崩潰。因此，限流成為了一種重要的保護措施。
限流的實現(xiàn)方案有很多種，磊哥這里稍微理了一下，限流的分類如下所示：
合法性驗證限流：比如驗證碼、IP 黑名單等，這些手段可以有效的防止惡意攻擊和爬蟲采集;
容器限流：比如 Tomcat、Nginx 等限流手段，其中 Tomcat 可以設(shè)置最大線程數(shù)(maxThreads)，當并發(fā)超過最大線程數(shù)會排隊等待執(zhí)行;而 Nginx 提供了兩種限流手段：一是控制速率，二是控制并發(fā)連接數(shù);
服務(wù)端限流：比如我們在服務(wù)器端通過限流算法實現(xiàn)限流，此項也是我們本文介紹的重點。
合法性驗證限流為最常規(guī)的業(yè)務(wù)代碼，就是普通的驗證碼和 IP 黑名單系統(tǒng)，本文就不做過多的敘述了，我們重點來看下后兩種限流的實現(xiàn)方案：容器限流和服務(wù)端限流。
常見的限流算法有以下幾種：
計數(shù)器算法：通過維護一個計數(shù)器來記錄一定時間窗口內(nèi)的請求數(shù)量。當新請求到達時，先判斷計數(shù)器是否已滿，如果已滿則拒絕請求;否則，將計數(shù)器加1，并根據(jù)時間窗口進行計數(shù)器重置。這種算法實現(xiàn)簡單，適用于并發(fā)量較小的情況。
滑動窗口算法：將時間劃分為固定大小的時間窗口，并維護一個窗口內(nèi)的請求計數(shù)器。當新請求到達時，先判斷當前時間所在的窗口內(nèi)的計數(shù)器是否已滿，如果已滿則拒絕請求;否則，將計數(shù)器加1。在每個時間窗口結(jié)束時，將計數(shù)器清零。這種算法適用于突發(fā)流量的情況。
漏桶算法：將請求比作水，系統(tǒng)比作桶，水流入桶的速度是固定的，如果桶已滿，則水溢出。漏桶算法通過限制單位時間內(nèi)處理的請求數(shù)量來達到限流的目的。在實現(xiàn)上，可以使用令牌桶算法來模擬漏桶的行為。
令牌桶算法：維護一個令牌桶，令牌的生成速度是固定的。當新請求到達時，先從令牌桶中獲取一個令牌，如果令牌不足則拒絕請求;否則，將令牌放回桶中。這種算法適用于突發(fā)流量的情況，并且可以靈活地調(diào)整限流策略。
在實際應用中，可以根據(jù)業(yè)務(wù)場景和需求選擇合適的限流算法。例如，對于需要限制并發(fā)請求數(shù)量的場景，可以使用計數(shù)器算法或滑動窗口算法;對于需要限制單位時間內(nèi)請求數(shù)量的場景，可以使用漏桶算法或令牌桶算法。
為了方便實現(xiàn)限流功能，很多開源框架和中間件提供了限流相關(guān)的功能模塊。例如，Redis、Zuul、Nginx等都支持限流功能。我們可以利用這些工具快速實現(xiàn)限流功能，也可以根據(jù)具體需求進行定制化開發(fā)。
在實際應用中，還需要注意以下幾點：
合理設(shè)置限流閾值：需要根據(jù)實際業(yè)務(wù)場景和系統(tǒng)負載情況合理設(shè)置限流閾值，避免過度限流導致正常請求被誤殺或限流不足導致系統(tǒng)過載。
監(jiān)控和報警：需要實時監(jiān)控系統(tǒng)的流量情況，一旦發(fā)現(xiàn)異常流量及時報警和處理。
彈性擴容：在流量高峰期，可以通過彈性擴容來應對突發(fā)流量，避免系統(tǒng)過載。
灰度發(fā)布：在進行版本升級或功能上線時，可以采用灰度發(fā)布的方式逐步放量，以避免對整個系統(tǒng)造成沖擊。
容錯處理：對于被限流的請求，需要進行適當?shù)娜蒎e處理，避免對用戶體驗造成影響。
總之，限流是保護系統(tǒng)穩(wěn)定性的重要手段之一。在實際應用中需要根據(jù)業(yè)務(wù)場景和需求選擇合適的限流算法，并合理設(shè)置限流閾值、監(jiān)控和報警、彈性擴容、灰度發(fā)布和容錯處理等方面的策略。同時，也需要不斷優(yōu)化限流策略和系統(tǒng)架構(gòu)，提高系統(tǒng)的魯棒性和穩(wěn)定性。
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