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亿级流量下的分布式限流解决方案 PDF 下载
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主要内容：
高并发系统限流
短时间内巨大的访问流量，我们如何让系统在处理高并发的同时还能保证自身系统的稳定性？有人会
说，增加机器就可以了，因为我的系统是分布式的，所以可以只需要增加机器就可以解决问题了。但
是，如果你通过增加机器还是不能解决这个问题怎么办呢？而且这种情况下又不能无限制的增加机器，
服务器的硬件资源始终都是有限的，在有限的资源下，我们要应对这种大流量高并发的访问，就不得不
采取一些其他的措施来保护我们的后端服务系统了，比如：缓存、异步、降级、限流、静态化等。
这里，我们先说说如何实现限流。
什么是限流？
在高并发系统中，限流通常指的是：对高并发访问或者请求进行限速或者对一个时间内的请求进行限速
来保护我们的系统，一旦达到系统的限速规则（比如系统限制的请求速度），则可以采用下面的方式来
处理这些请求。
拒绝服务（友好提示或者跳转到错误页面）。
排队或等待（比如秒杀系统）。
服务降级（返回默认的兜底数据）。
其实，就是对请求进行限速，比如10r/s，即每秒只允许10个请求，这样就限制了请求的速度。从某种
意义上说，限流，其实就是在一定频率上进行量的限制。
限流一般用来控制系统服务请求的速率，比如：天猫双十一的限流，京东618的限流，12306的抢票
等。
限流有哪些使用场景？
这里，我们来举一个例子，假设你做了一个商城系统，某个节假日的时候，突然发现提交订单的接口请
求比平时请求量突然上涨了将近50倍，没多久提交订单的接口就超时并且抛出了异常，几乎不可用了。
而且，因为订单接口超时不可用，还导致了系统其它服务出现故障。
我们该如何应对这种大流量场景呢？一种典型的处理方案就是限流。当然了，除了限流之外，还有其他
的处理方案，我们这篇文章就主要讲限流。
对稀缺资源的秒杀、抢购；
对数据库的高并发读写操作，比如提交订单，瞬间往数据库插入大量的数据；
限流可以说是处理高并发问题的利器，有了限流就可以不用担心瞬间高峰流量压垮系统服务或者服务雪
崩，最终做到有损服务而不是不服务。
使用限流同样需要注意的是：限流要评估好，测试好，否则会导致正常的访问被限流。
常见的限流算法
计数器
计数器法
限流算法中最简单粗暴的一种算法，例如，某一个接口1分钟内的请求不超过60次，我们可以在开始时
设置一个计数器，每次请求时，这个计数器的值加1，如果这个这个计数器的值大于60并且与第一次请
求的时间间隔在1分钟之内，那么说明请求过多；如果该请求与第一次请求的时间间隔大于1分钟，并且
该计数器的值还在限流范围内，那么重置该计数器。
使用计数器还可以用来限制一定时间内的总并发数，比如数据库连接池、线程池、秒杀的并发数；计数
器限流只要一定时间内的总请求数超过设定的阀值则进行限流，是一种简单粗暴的总数量限流，而不是
平均速率限流
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