分布式高并发零碎常见的用来爱护零碎的三把利器：缓存、降级、限流。
有天深夜发现公司的点评后盾零碎数据库cpu打到96%以上，排查发现是有人应用脚本歹意拜访咱们的零碎。
失常状况下，调用量每秒1次左右，然而依据监控零碎发现歹意申请拜访的接口每秒调用20次左右，并且调用的接口是慢接口，导致cpu应用飙升。为了爱护零碎，除了缓存和降级外，咱们采纳限流来针对这种歹意申请做限度，保障失常用户的应用，抵挡歹意申请。
限流
什么是限流呢？限流是限度达到零碎的并发申请数量，保证系统可能失常响应局部用户申请，而对于超过限度的流量，则通过拒绝服务的形式保障整体零碎的可用性。
依据限流作用范畴，能够分为单机限流和分布式限流；
依据限流形式，又分为计数器、滑动窗口、漏桶限令牌桶限流
计数器
计数器是一种最简略限流算法，其原理就是：在一段时间距离内，对申请进行计数，与阀值进行比拟判断是否须要限流，一旦到了工夫临界点，将计数器清零。
比方在1秒钟内对申请限度为50次
限流逻辑：1.在程序中设置一个变量 count，当来一个申请我就将这个数 +1，同时记录申请工夫。2.当下一个申请来的时候判断 count 的计数值是否超过设定的频次50，以及以后申请的工夫和第一次申请工夫是否在 1 秒钟内。3.如果在 1 秒钟内并且超过设定的频次则证实申请过多，前面的申请就回绝掉。4.如果该申请与第一个申请的间隔时间大于计数周期，且 count 值还在限流范畴内，就重置 count。有余：边界状况解决，假如有个用户在第 1秒内的最初几毫秒霎时发送 40 个申请，当 1 秒完结后 counter 清零了，他在下一秒的前几毫秒时候又发送 40个申请。相当于在间断的1秒内不止发送了50个申请，然而咱们的限流没限制住。
滑动窗口
滑动窗口是针对计数器存在的临界点缺点，所谓滑动窗口（Sliding window）是一种流量控制技术，这个词呈现在 TCP 协定中。滑动窗口把固定工夫片进行划分，并且随着工夫的流逝，进行挪动，固定数量的能够挪动的格子，进行计数并判断阀值。
限流逻辑：1.其实计数器就是滑动窗口，只不过只有一个窗格而已。2.想让限流做的更准确只须要划分更多的窗格就能够了，为了更准确咱们也不晓得到底该设置多少个格子。3.格子的数量影响着滑动窗口算法的精度，仍然有工夫片的概念，无奈基本解决临界点问题。有余：无奈基本解决临界点问题。
漏桶
漏桶算法（Leaky Bucket），原理就是一个固定容量的漏桶，依照固定速率流出水滴。
用过水龙头都晓得，关上龙头开关水就会流下滴到水桶里，而漏桶指的是水桶上面有个破绽能够出水,如果水龙头开的特地大那么水流速就会过大，这样就可能导致水桶的水满了而后溢出。
漏桶算法有以下特点：：1.漏桶具备固定容量，出水速率是固定常量（流出申请）2.如果桶是空的，则不需流出水滴3.能够以任意速率流入水滴到漏桶（流入申请）4.如果流入水滴超出了桶的容量，则流入的水滴溢出（新申请被回绝）有余：漏桶限度的是常量流出速率（即流出速率是一个固定常量值），所以最大的速率就是出水的速率，不能呈现突发流量。
令牌桶
令牌桶算法（Token Bucket）是网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限度（Rate Limiting）中最常应用的一种算法。典型状况下，令牌桶算法用来管制发送到网络上的数据的数目，并容许突发数据的发送。
漏桶算法有以下特点：：1.令牌按固定的速率被放入令牌桶中2.桶中最多寄存 B 个令牌，当桶满时，新增加的令牌被抛弃或回绝3.如果桶中的令牌有余 N 个，则不会删除令牌，且申请将被限流（抛弃或阻塞期待）咱们有一个固定的桶，桶里寄存着令牌（token）。一开始桶是空的，零碎按固定的工夫（rate）往桶里增加令牌，直到桶里的令牌数满，多余的申请会被抛弃。当申请来的时候，从桶里移除一个令牌，如果桶是空的则拒绝请求或者阻塞。
容许肯定水平突发流量，是比拟好的限流算法
实现
下面介绍了限流算法，上面介绍几种常见限流算法的应用
基于redis的计数器限流
定义限流注解
@Inherited@Documented@Target({ElementType.FIELD, ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface AccessLimit { /** * 指定工夫范畴 申请次数 */ int maxCount() default 50; /** * 申请次数的指定工夫范畴 秒数(redis数据过期工夫) */ int second() default 1;}限流切面
@Slf4j@Aspect@Componentpublic class AccessLimitAspect { @ApolloJsonValue("${app.service.limit.teacherId:[]}") private List<String> teacherIds; @Autowired private RedissonClient redissonClient; @Autowired private HttpServletRequest httpServletRequest; @SneakyThrows @Around("@annotation(accessLimit)") public Object doLimit(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint, AccessLimit accessLimit) { String employeeId = httpServletRequest.getHeader("employeeId"); log.info("employeeId：{}", employeeId); Assert.notNull(employeeId, "employeeId must not be null!"); if (teacherIds.contains(employeeId)) { log.info("request limit start, employeeId {}", employeeId); // 获取注解内容信息 int seconds = accessLimit.second(); int maxCount = accessLimit.maxCount(); // 存储key String key = employeeId; // 曾经拜访的次数 Integer count = redissonClient.get(key); log.info("曾经拜访的次数:{}", count); if (null == count || -1 == count) { redissonClient.set(key, 1, seconds, TimeUnit.SECONDS); } if (count < maxCount) { redissonClient.increment(key); } if (count >= maxCount) { log.warn("申请过于频繁请稍后再试"); return null; } log.info("request limit end, employeeId {}", employeeId); } return proceedingJoinPoint.proceed(); }}基于redis的令牌桶限流
定义限流注解
@Inherited@Documented@Target({ElementType.FIELD, ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)public @interface AccessLimit {}限流切面
@Slf4j@Aspect@Componentpublic class AccessLimitAspect { @ApolloJsonValue("${app.service.limit.teacherId:[]}") private List<String> teacherIds; @Autowired private RedissonClient redissonClient; @Autowired private HttpServletRequest httpServletRequest; @SneakyThrows @Around("@annotation(accessLimit)") public Object doLimit(ProceedingJoinPoint proceedingJoinPoint, AccessLimit accessLimit) { String employeeId = httpServletRequest.getHeader("employeeId"); log.info("employeeId：{}", employeeId); Assert.notNull(employeeId, "employeeId must not be null!"); if (teacherIds.contains(employeeId)) { log.info("request limit start, employeeId {}", employeeId); //应用redisson限流器，每秒限度50次申请 RRateLimiter limiter = redissonClient.getRateLimiter("limit_teacher"); limiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 50, 1, RateIntervalUnit.SECONDS); limiter.acquire(); log.info("request limit end, employeeId {}", employeeId); } return proceedingJoinPoint.proceed(); } @Around("@within(cn.tinman.clouds.jojoread.admin.limit.AccessLimit)") public Object limit(ProceedingJoinPoint joinPoint) { MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature(); //办法上的降级注解优先于类上的 AccessLimit limit = AnnotationUtils.findAnnotation(signature.getMethod(), AccessLimit.class); if (Objects.isNull(limit)) { limit = AnnotationUtils.findAnnotation(joinPoint.getTarget().getClass(), AccessLimit.class); } Assert.notNull(limit, "@AccessLimit must not be null!"); return doLimit(joinPoint, limit); }}基于Guava 的令牌桶限流（单机）
限度 QPS 为 2，也就是每隔 500ms 生成一个令牌
RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2);for (int i = 0; i < 10; i++) { String time = LocalDateTime.now().format(DateTimeFormatter.ISO_LOCAL_TIME); System.out.println(time + ":" + rateLimiter.tryAcquire()); Thread.sleep(250);}程序每隔 250ms 获取一次令牌，所以两次获取中只有一次会胜利。
18:19:06.797557:true18:19:07.061419:false18:19:07.316283:true18:19:07.566746:false18:19:07.817035:true18:19:08.072483:false总结
限流次要利用场景有：
- 电商零碎（特地是6.18、双11、双12等）中的秒杀流动，应用限流避免应用软件歹意刷单；
- 根底api接口限流：例如天气信息获取，IP对应城市接口，百度、腾讯等对外提供的根底接口，都是通过限流来实现收费与付费间接的转换。
- 零碎宽泛调用的api接口，重大耗费网络、内存等资源，须要正当限流。
除了针对服务器进行限流，咱们也能够对容器进行限流，比方 Tomcat、Nginx 等限流伎俩。
- Tomcat 能够设置最大线程数（maxThreads），当并发超过最大线程数会排队期待执行；
- Nginx 提供了两种限流伎俩：一是管制速率，二是管制并发连接数。
限流算法
redis实现限流
guava的令牌桶限流