浅谈限流

对于大流量高并发常见的手段：缓存，中间件削峰，限流，降级。今天浅谈一下常见的限流手段。

　　限流概念：限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理。

常见的限流算法：常用的限流算法有两种：漏桶算法和令牌桶算法。

漏桶算法：漏桶算法思路很简单，水（请求）先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水流入速度过大会直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。对于很多应用场景来说，除了要求能够限制数据的平均传输速率外，还要求允许某种程度的突发传输。这时候漏桶算法可能就不合适了，令牌桶算法更为适合。

令牌桶算法：令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务，令牌桶算法通过发　　　　　　放令牌，根据令牌的rate频率做请求频率限制，容量限制等。

　　计数器算法：计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定，对于A接口来说，我们1分钟的访问次数不能超过100个。那么我们我们可以设置一个计数器counter，其有效时间为1分钟（即每分钟计数器会被重置为0），每当一个请求过来的时候，counter就加1，如果counter的值大于100，就说明请求数过多；
这个算法虽然简单，但是有一个十分致命的问题，那就是临界问题。

三高利器：限流，缓存，降级

具体实现方法：

spring cloud项目里面服务限流：

方法一：Zuul+RateLimiter

引入spring-cloud-zuul-ratelimit，spring-boot-starter-data-redis，配置文件，redis用来限流数据的存储

方法二：引入sentinel

限流原理：其原理是监控应用流量的 QPS 或并发线程数等指标，当达到指定的阈值时对流量进行控制，以避免被瞬时的流量高峰冲垮，从而保障应用的高可用性。

FlowSlot 会根据预设的规则，结合前面 NodeSelectorSlot、ClusterNodeBuilderSlot、StatisticSlot 统计出来的实时信息进行流量控制。

限流的直接表现是在执行 Entry nodeA = SphU.entry(resourceName) 的时候抛出 FlowException 异常。FlowException 是 BlockException 的子类，您可以捕捉 BlockException 来自定义被限流之后的处理逻辑。

同一个资源可以创建多条限流规则。FlowSlot 会对该资源的所有限流规则依次遍历，直到有规则触发限流或者所有规则遍历完毕。

方法二：hytrix

Hystrix 通过判断线程池或者信号量是否已满,超出容量的请求,直接 Reject 走降级,从而达到限流。

Sentinel	Hystrix
隔离策略	基于并发数	线程池隔离/信号量隔离
熔断降级策略	基于响应时间或失败比率	基于失败比率
实时指标实现	滑动窗口	滑动窗口（基于 RxJava）
规则配置	支持多种数据源	支持多种数据源
扩展性	多个扩展点	插件的形式
基于注解的支持	即将发布	支持
调用链路信息	支持同步调用	不支持
限流	基于 QPS / 并发数，支持基于调用关系的限流	不支持
流量整形	支持慢启动、匀速器模式	不支持
系统负载保护	支持	不支持
实时监控 API	各式各样	较为简单
控制台	开箱即用，可配置规则、查看秒级监控、机器发现等	不完善
常见框架的适配	Servlet、Spring Cloud、Dubbo、gRPC 等	Servlet、Spring Cloud Netflix