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令牌桶算法的原理分析

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限流有两种:漏桶算法和令牌桶算法漏桶限流的实现算法 。并在桶中设置最大可存储令牌，当请求到达时，从桶中请求令牌如果令牌的编号符合要求 ， 则删除-0的对应编号 。

1、redis和mysql在处理高并发问题时有什么差异我的理解:1 。mysql支持sql查询，可以实现一些相关的查询和统计；2.redis对内存的要求很高，在有限的条件下不可能把所有的数据都放在Redis中；3.mysql更喜欢存储数据，redis更喜欢快速检索数据，但是在查询复杂的表关系时redis不如mysql，所以可以把热门数据放在redis，mysql保存基础数据看项目用在哪里，根据各自的长处组合起来才有用 。

2、如何利用MySQL来处理大数据高并发请求网站?最好的方法是限制数据库的访问连接数 。如果你不能访问数据库，尽量不要访问它 。除了必要的添加和修改，其他所有数据都放在缓存中，当数据被添加或修改时，缓存将被更新 。就像楼上说的，优化不仅仅是数据库的一个方面，还有很多方面 。只有各方面都考虑到了，才能做好优化 。大数据并发处理的解决方案:1 。静态html页面最高效，消耗最少的就是纯静态HTML页面 ， 所以最简单的方法其实也是最有效的一种，让网站上的页面尽可能采用静态页面 。

3、Redis限制频繁请求拦截处理项目运维人员发现NGINX日志中短时间内有大量来自同一个IP、同一个用户、同一个设备的请求 ， 远高于用户正常行为产生的请求频率 ， 因此需要限制单位时间内的访问频率 。通常，在服务器端会将用户信息和访问信息相关联，以限制访问频率 。通常人们会选择Redis作为这个中间件的存储介质 。几种最常用的限流算法:固定窗口计数器算法概念如下:固定窗口计数器最简单算法，但这个算法有时允许通过请求的次数是极限的两倍 。

4、nginx限流 算法【令牌桶算法的原理分析】1 。令牌 bucket算法idea:*令牌按固定速率生成并缓存在令牌bucket中；* 令牌桶满时，多余的令牌丢弃；*请求需要消耗令牌的相等比例才能被处理；* 令牌不够 ， 请求缓存 。2.漏桶*不能及时流出的水存在于桶(缓冲)中，以固定的速率流出；*水桶满了，水溢出(丢弃) 。*这个算法的核心是:缓存请求，匀速处理，直接丢弃冗余请求 。总结:与漏桶算法、令牌bucket算法，不同的是它不仅有桶，还有队列 。这个桶用来存储令牌，队列用来存储请求 。

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