应对大流量高并发的常见手段：限流

面对高并发：大流量处理与限流策略深度解析

前言：

在数字化时代的浪潮中，高并发、大流量的场景频繁出现，对于开发者来说，如何应对这种挑战成为了关键的技能。以下是我对高并发下大流量处理与限流策略的一些思考。

一、理解大流量

当谈论大流量，我们可能会想到TPS、QPS等术语，但究竟多大的量算是大流量呢？其实，当流量对系统造成压力、影响性能时，这个量就可以称之为大流量。

二、应对大流量的策略

1. 缓存优化：让数据尽早进入缓存，减少对数据库的频繁访问。

2. 服务降级：在非核心链路中，考虑降级服务以减轻压力。例如，在千人千面的APP中，可以临时降级排序功能。

3. 限流策略：在高峰时段限制请求的数量，确保系统不被冲垮。这是一种保障系统稳定性的重要手段。

接下来，我们重点探讨限流策略。

三、限流的常用方式

1. 计数器：简单易用，但存在时间临界点的问题，可能受到恶意用户的影响。

2. 滑动窗口：通过划分时间片并移动窗口来避免计数器的缺陷。时间片的数量影响精度。

3. 漏桶算法：虽然能有效避免时间临界点问题，但出水速率恒定可能导致瞬时大流量时的请求被丢弃。

4. 令牌桶算法：改进了漏桶的缺点，令牌的生成速率恒定，而请求获取令牌的速度不受限制。可以更好地应对瞬时大流量。

四、限流神器：Guava RateLimiter

Guava不仅提供了丰富的功能集，如集合、缓存等，还为我们提供了强大的限流API。RateLimiter基于令牌桶算法，只需设定QPS限制，即可轻松实现限流。

五、分布式场景下的限流挑战

单机限流在很多场景下已经足够，但在分布式系统中如何确保限流的有效性呢？这就需要结合分布式系统的特点进行考虑和设计。例如，可以考虑使用Redis等分布式缓存来实现分布式限流。同时还需要考虑如何避免单点故障等问题。分布式限流是一个复杂而重要的课题。在实际项目中需要根据具体情况进行选择和调整。在实际项目中应根据具体需求进行选择和调整以满足系统需求保证系统的稳定性和性能同时也要不断学习和探索新的技术与方法以应对日益增长的并发挑战。本文主要探讨单机的限流策略，这是保护系统免受流量洪峰冲击的重要一环。通过采用一系列技术手段，我们可以确保系统的流量在进入队列前先受到适当的限制，避免直接冲击系统带来的风险。在这个过程中，往往需要多种技术的结合运用，如Nginx+Lua、Redis+Lua等分布式限流手段。本文的重点并不涉及分布式场景下的限流细节。

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