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　　带着问题走近限流

　　为什么要限流呢?

　　就像我上面说的，流量多，的确是一件好事，但是如果过载，把系统打挂了，那大家都要吃席了。

　　没逝吧

　　所以，在各种大促活动之前，要对系统进行压测，评估整个系统的峰值QPS，要做一些限流的设置，超过一定阈值，就拒绝处理或者延后处理，避免把系统打挂的情况出现。

　　限流和熔断有什么区别?

　　限流发生在流量进来之前，超过的流量进行限制。

　　熔断是一种应对故障的机制，发生在流量进来之后，如果系统发生故障或者异常，熔断会自动切断请求，防止故障进一步扩展，导致服务雪崩。

　　限流和削峰有什么区别?

　　削峰是对流量的平滑处理，通过缓慢地增加请求的处理速率来避免系统瞬时过载。

　　削峰大概就是水库，把流量储存起来，慢慢流，限流大概就是闸口，拒绝超出的流量。

　　限流的通用流程

　　那么具体限流怎么实现呢?可以概括为以下几个步骤：

　　限流通用流程

　　统计请求流量 ：记录请求的数量或速率，可以通过计数器、滑动窗口等方式进行统计。

　　判断是否超过限制 ：根据设定的限制条件，判断当前请求流量是否超过限制。

　　执行限流策略 ：如果请求流量超过限制，执行限流策略，如拒绝请求、延迟处理、返回错误信息等。

　　更新统计信息 ：根据请求的处理结果，更新统计信息，如增加计数器的值、更新滑动窗口的数据等。

　　重复执行以上步骤 ：不断地统计请求流量、判断是否超过限制、执行限流策略、更新统计信息

　　需要注意的是，具体的限流算法实现可能会根据不同的场景和需求进行调整和优化，比如使用令牌桶算法、漏桶算法等。

　　单机限流和分布式限流

　　我们注意到，在限流的通用流程里，需要统计请求量、更新统计量，那么这个请求量的统计和更新就必须维护在一个存储里。

　　假如只是一个单机版的环境，那就很好办了，直接储存到本地。

　　单机vs集群

　　但是一般来讲，我们的服务都是集群部署的，如何来实现多台机器之间整体的限流呢?

　　这时候就可以把我们的统计信息放到Tair或Redis等分布式的K-V存储中。

　　四种限流算法与分布式实现

　　接下来，我们开始实现一些常见的限流算法，这里使用Redis作为分布式存储，Redis不用多说了吧，最流行的分布式缓存DB;Redission作为Redis客户端，Redission单纯只是用来做分布式锁，有些”屈才“，其实用来作为Redis的客户端也非常好用。