限流策略的基本概念
限流策略是指在系统面临高并发请求时，通过特定的算法和规则限制请求的流量，防止系统因过载而崩溃。这种保护机制广泛应用于API网关、微服务架构、数据库访问等场景。有效的限流策略能够平衡系统资源分配，确保关键业务正常运行，同时为突发流量提供缓冲空间。
常见的限流算法
1. 计数器算法
计数器算法是最简单的限流方式，通过在固定时间窗口内统计请求次数来实现限流。设置每分钟最多100次请求，当请求数超过阈值时拒绝后续请求。这种算法实现简单但存在临界问题，即在时间窗口交界处可能出现双倍流量。
2. 滑动窗口算法
滑动窗口算法改进了计数器算法的临界问题，将时间窗口划分为多个小窗口，通过滑动统计的方式计算当前流量。这种算法能更精确地控制流量，但实现复杂度相对较高，需要维护多个时间段的请求记录。
3. 令牌桶算法
令牌桶算法以恒定速率向桶中添加令牌，请求到达时需获取令牌才能被处理。当桶空时拒绝请求。这种算法允许突发流量，适用于需要应对流量突增的场景。令牌桶算法在Google Guava和Redis等工具中都有实现。
4. 漏桶算法
漏桶算法以固定速率处理请求，超出容量的请求会被丢弃或排队。与令牌桶不同，漏桶算法强制限制处理速率，能更严格地控制流量。这种算法适用于需要严格控制处理速率的场景，如支付系统等。
分布式限流实现方案
在分布式系统中，单机限流无法满足全局流量控制的需求，需要采用分布式限流方案。常见的实现方式包括：
- 基于Redis的计数器实现：利用Redis的原子操作和过期特性实现全局计数器
- Nginx+Lua限流：利用Nginx的共享内存和Lua脚本实现网关层限流
- Sentinel限流：阿里巴巴开源的分布式限流组件，支持多种规则配置
- Spring Cloud Gateway限流：基于令牌桶算法实现的微服务网关限流
限流策略的最佳实践
在实际应用中，有效的限流策略需要考虑以下因素：
- 合理设置限流阈值：通过压力测试确定系统承载能力
- 分级限流策略：对重要接口和非重要接口设置不同限流规则
- 动态调整限流阈值：根据系统负载自动调整限流参数
- 友好的限流响应：返回适当的HTTP状态码和错误信息
- 监控与告警：实时监控限流情况，及时发现问题
限流策略是构建高可用系统的关键组件，合理运用各种限流算法可以显著提升系统稳定性。在实际应用中，应根据业务特点和系统架构选择合适的限流方案，并通过持续优化确保限流策略的有效性。
常见问题解答
Q1: 如何选择适合的限流算法？
A1: 选择限流算法应考虑业务场景需求。如果需要允许突发流量，选择令牌桶算法；如果需要严格控制处理速率，选择漏桶算法；如果追求简单实现，计数器算法可能更合适。
Q2: 分布式限流如何保证准确性？
A2: 分布式限流可通过集中式存储(如Redis)维护全局计数器，或使用一致性哈希将相同用户的请求路由到同一节点。同时需要考虑时钟同步问题和网络延迟的影响。
Q3: 限流阈值应该如何设置？
A3: 限流阈值应基于系统压力测试结果设置，通常为系统最大承载能力的70%-80%。同时应考虑业务高峰期和日常流量的差异，设置动态调整机制。
Q4: 被限流的请求应该如何处理？
A4: 被限流的请求应返回429(Too Many Requests)状态码，并在响应头中提供重试时间建议。对于重要业务，可以考虑将请求排队或降级处理，而非直接拒绝。