java分布式面试系统限流最佳实践 java分布式面试系统限流最佳实

引言
1、面试官：

哪些场景系统使用了限流？为什么要使用限流？

2、面试官：

那你了解哪些常用限流算法？
1.计数器方法：
2.漏斗算法：
3.令牌桶算法：

3、面试官：

那具体这值该如何评估，说到现在我还是不知道限流到底要怎么设置，可以给我一点经验方法吗？

深入分析

使用线程池实现：
借助Guava实现：

总结

引言前面讲了系统中的降级熔断设计和对 Hystrix 组件的功能了解，关于限流降级还有一个比较重要的知识点就是限流算法。
如果你面试的是电商相关公司，这一块就显得更加重要了，秒杀、抢购等场景，需有一种手段来限制这些场景的并发/请求量，手段就是限流。
没有配置限流，如果遇到上游系统频繁调用，会导致下游系统被击垮。
配置了限流，但是限流算法不合理，会导致正常访问被拒绝，所以限流算法不能乱用，要充分评估系统是否需要限流，如果要限流，流量大小如何评估。

1、面试官：
哪些场景系统使用了限流？为什么要使用限流？
问题分析：这个问题比较简单，所有访问频繁的服务都可以做限流，相比公司内部运营系统，用户加起来不过十几个，这种系统就没必要限流了。
答：限流呀，无非就是秒杀活动，或者容易被爬虫爬的信息类页面，以及系统核心服务，这些都需要做限流，比如大众点评首页，因为推荐了一些高质量店铺信息，经常被同行或者门户类公司的爬虫爬取信息，这个时候我们就要对首页做限流操作。秒杀活动，系统核心高QPS服务，都需要考虑限流。
使用限流的目的就是我们不能轻易被别人干倒，要7x24h保证服务正常，同时，限流也是为了我们的下游系统不会轻易被我们拖垮，流量合理放行。

2、面试官：
那你了解哪些常用限流算法？
答：常用的限流算法就3种：

1.计数器方法：
固定时间窗口，比如1min/1h，设置一个计数器统计单位时间内一个请求的访问量，超过计数器最大值，可以让请求放入等待队列 or 直接拒接访问，这种方法简单粗暴，但是易造成突刺现象。

2.漏斗算法：
可以理解成一个固定容量的漏桶，不管流量多还是少，我都按照常量固定速率流出水滴，如果流入水滴超出了桶的容量，就让水溢出。这种算法优点是稳定速率，缺点是无法面对突发流量。

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3.令牌桶算法：
让每次请求调用需要先获取令牌，只有拿到令牌，才有机会继续执行，否则选择等待可用的令牌，或者直接拒绝。优点是系统发放令牌的速率是可变的，能够面对突发流量，缺点是有点复杂。
具体使用哪种算法，要根据具体业务场景，比如系统时候会有突发流量，调用方重要程度等，如果调用方不是很重要，为了顾全大局，直接放调用方稍后重试。

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3、面试官：
那具体这值该如何评估，说到现在我还是不知道限流到底要怎么设置，可以给我一点经验方法吗？
(我继续…)
对于核心服务限流的值可以通过以下方法来设置合理的值：

观察评估法：系统总该有QPS监控系统吧，看看流量环比最大值，最小值，平均值，这就是很好的参考，总不能我一拍脑袋设置一个250上去。
压力测试法：找QA，半夜业务低峰期，看看系统能承受的最大QPS。

同时，限流还有和重试、降级、熔断等作为组合方法一起使用。

深入分析于具体使用的技术和工具并不是重点，还有人说我也不用Guava，也不用Thread sleep，更不用Hystrix，我用Nginx，前系统最前端同样可以做限流，方案可行，条条大路通罗马。

使用线程池实现：

@SpringBootTest@RunWith(SpringRunner.class)public class RejectTest {@Testpublic void testReject() {for (int i = 0; i < 25; ++i) {new Thread(() -> // do something)).start(); }// 防止主线程提前结束执行TimeUtils.sleep(50); }}

借助Guava实现：

RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(20.0); boolean token = rateLimiter.tryAcquire(); if (token) { System.out.println("pass"); } else { System.out.println("refuse"); }

总结我认为学习限流最重要的点是掌握解决问题的思路，至于具体使用的技术和工具并不是重点，还有人说我也不用Guava，也不用Thread sleep，更不用Hystrix，我用Nginx，前系统最前端同样可以做限流，方案可行，条条大路通罗马。
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