1. 什么是服务限流？
随着现在微服务、分布式系统的发展，各个服务之间的相互调用越来越复杂。
为了保证自身服务的稳定性与高可用，当面对超过自身服务能力的请求调用时，要做一定的限流措施。
如同五一、国庆期间的旅游出行、景区爆满，游客限流。我们的服务面对诸如秒杀、大促、618、双十一以及可能的恶意攻击、爬虫等高并发、大流量的场景也需要做服务限流。
概念：对超出服务处理能力之外的请求进行拦截，对访问服务的流量进行限制。
2. 常用限流算法
2.1 计数器法（固定窗口）
概念 ：在单位时间内，统计进入的请求数量，统计值达到限流阈值时，开始限流（如拒绝和排队）。这个单位时间结束后，计算器清零，重新开始计数。
问题：在固定时间窗口切换处，最高可能会接收到2倍阈值的流量。
假如设置的时间窗口为5秒，限流阈值为10.
第5秒时进来10个流量，此时窗口内流量未超阈值。第6秒切换到下一个窗口，此时进来流量10，当前窗口流量仍未超阈值。但是 第5秒和第6秒的切换临界处，短时间内进来了限流阈值的双倍流量，此时服务可能会因为请求流量过多而发生异常。
2.2 滑动窗口算法
概念： 滑动窗口对固定窗口进行改良，将其细化，将一个时间窗口划分为若干个时间窗格，每个窗格代表固定的时间段（如1分钟）、拥有独立的计数器，每过固定时间（如1分钟），将滑动窗口向前移动一格。滑动窗口中的窗格划分越细，限流统计越精确。
假如设置的时间窗口为5秒，限流阈值为10.
第5秒时进来10个流量，此时窗口内流量未超阈值。第6秒时进来流量10,与此同时，滑动窗口右移一格，此时滑动窗口内（第2~6秒）流量为20，大于限流阈值，开始限流。
2.3 漏斗算法
概念：请求像水一样注入漏斗，然后以固定的速率流出。漏斗未满之前，请求可以一直进入；漏斗满，则请求拒绝。
漏斗算法可以平滑流量，但是无法解决流量突增的问题。
2.4 令牌桶算法
概念：以恒定速率（令牌产生速率）向令牌桶中放入令牌，令牌桶满（令牌桶大小）则无法放入。请求到达后先获取令牌，拿到令牌后请求被处理并删除获得的令牌。令牌不足时，请求无法获得令牌，请求被拒绝。
令牌桶算法可以平滑限流，同时可以容忍突发流量。
3. 限流策略
3.1 服务拒绝
当请求流量达到限流阈值时，对多余的请求直接拒绝。
可通过设计实现对指定域名、IP、客户端、应用、用户等不同来源的请求进行拒绝。
3.2 延时处理
通过将多余的请求加入缓存队列或延时队列，来应对短期的流量突增，高峰期过后开始将堆积的请求流量逐渐处理。
3.3 请求分级（优先级）
对不同来源的请求设置优先级，先处理优先级更高的请求。如VIP客户、重要的业务应用（如交易服务优先级高于日志服务）
3.4 动态限流
可以监控系统相关指标、评估系统压力，通过注册中心、配置中心等动态调整限流阈值。
3.5 监控预警&动态扩容
如果有优秀的服务监控系统与自动部署、发布系统，可以通过监控系统自动监测系统运行情况，对短期内服务压力暴增、流量大幅写入的情况进行邮件、短信等方式进行预警。
在满足特定条件下，可自动部署、发布相关服务，起到动态扩容的效果。
4. 限流位置
4.1 接入层限流
可以通过Nginx、API路由网关等对域名或IP进行限流，同时可以拦截非法请求
4.2 应用限流
每个服务可以有自己的单机或集群限流措施，也可以调用第三方的限流服务
4.3 基础服务限流
数据库：限制数据库连接、限制读写速率
消息队列：限制消费速率（消费量、消费线程）
如果这篇文章对你有用的话，点个赞再走呗！
如有问题，欢迎留言评论！
欢迎转载，烦请注明出处！
