限流算法介绍限流这里总结了四个算法分别是 计数器固定窗口算法、计数器滑动窗口算法、漏斗算法、令牌桶算法 计数器固定窗口算法是最基础也是最简单的一种限流算法 。
限流是限制系统的输入和输出流量，以达到保护系统的目的 。
常用的限流算法主要包括：在发生时间间隔切换的时候，在切换的过程中发生并发突变，所以在实际使用过程中，固定窗口计数器存在突破限额N的可能 。
计数器是一种最简单限流算法 ， 其原理就是：在一段时间间隔内，对请求进行计数，与阀值进行比较判断是否需要限流，一旦到了时间临界点 ， 将计数器清零 。这种方法虽然简单，但也有个大问题就是没有很好的处理单位时间的边界 。
限流算法 限流算法来说，主要包含令牌桶算法、漏桶算法和计数器等 。
分布式解决方案之:限流为了解决这个问题，业界又提出另外一种限流算法 ， 即滑动窗口限流 。滑动窗口限流解决固定窗口临界值的问题，可以保证在任意时间窗口内都不会超过阈值 。
我们的解决方案主要是通过Sentinel的限流、降级、熔断（增加服务器数量就不说了）以及消息中间件的削峰（我会专门写一期关于消息中间件的文章，到时候大家可以看看） 。
SETNX/EX的锁方案会产生在过期时间的问题 ， 同时也有异步复制master数据到slave的问题 。相比lua方案会产生更多的不稳定性 。
redis 0 以后开始支持扩展模块，redis-cell 是一个用rust语言编写的基于令牌桶算法的的限流模块，提供原子性的限流功能，并允许突发流量，可以很方便的应用于分布式环境中 。
负责故障发现的解决方案都属于应用性能管理（APM）范畴 。我们在部署这个“眼睛”的时候，需要考虑到全方位的覆盖，要包含所有的节点 。
你们都是怎么确保系统不被突然的访问流量压垮的?1、限流： 原理是监控应用流量的QPS或并发线程数等指标，当达到指定阈值时对流量进行控制 ， 避免系统被瞬时的流量高峰冲垮，保障应用高可用性 。保护自身系统防止被外部调垮 。
2、流量控制 在短视频app开发中可以使用的流量控制算法包含漏桶算法、令牌桶算法等，在流量控制的作用下可以保护下游服务不被大量流量的冲击压垮 。
3、若您的手机流量异常消耗，建议您：运行完程序如浏览器、电子邮件等功能后，建议您可以进入任务管理器中结束后台运行的程序 进入手机功能表-设定-账户-添加账户-三星账户，关闭自动同步功能（使用时再打开） 。
4、高峰值流量是压垮系统很重要的原因 ， 所以如何把瞬间的高流量变成一段时间平稳的流量也是设计秒杀系统很重要的思路 。实现削峰的常用的方法有利用缓存和消息中间件等技术 。
5、首先需要点击自带软件“设置”，如图所示：2 点击“设置”后，然后点iTunes store与App Store即可 。3 点击进入后，把“更新”一栏关闭即可，阻止系统自动更新了 。
【5分钟背八股】滑动时间窗口算法是什么?随着时间的推移，滑动窗口也随着时间往前移动，比如上图开始时，窗口是0：00到0：30的这个范围，过了15秒后，窗口是0：15到0：45的这个范围，窗口中的请求重新清零，这样就很好的解决了计数器算法的临界值问题 。
双指针算法：双指针算法通常用来处理数组和链表等数据结构，通过两个指针同时从两个方向遍历数组或链表，执行相关的操作，最终得到问题的解 。
Viola-jones人脸检测算法是一种基于滑动窗口的目标检测算法，但它却克服了滑动窗口检测带来的低效问题，可以用于实时人脸检测，主要归功于以下三点： 我参考论文[1]实现了Viola Jones中提到的attention cascade检测框架，此处是 github传送门。
慢开始：在主机刚刚开始发送报文段时可先将拥塞窗口cwnd设置为一个最大报文段MSS的数值 。在每收到一个对新的报文段的确认后，将拥塞窗口增加至多一个MSS的数值 。
充分考虑住处至乘车站间的交通情况，预留足够时间 。在停止售票、检票时间前抵达车站办理购票、换（?。┢薄⒑虺担?同时准备好购票时所使用的乘车人有效身份证件原件，避免耽误乘车 。
火车最晚是在开车前的5分钟停止检票 。这样可以最大限度的让火车上所有人都能够坐上火车，可以避免有人错过火车 。
Redis使用bitmap、zset、hash、list等结构完成骚操作?1、实现方式：Redis实现布隆过滤器——借鉴Guava的BF算法：SpringBootx中使用Redis的bitmap结构（工具类）注意：bitmap使用存在风险，若仅仅计算hash值，会导致bitmap占用空间过大 。一般需要对hash值进行取余处理 。
2、Redis支持的五种数据类型包括String、Hash、List、Set、Zset，其中，String类型的值可以是字符串、数字或二进制，但值最大不能超过512MB 。
3、操作中key理解为集合的名字四 zset（排序set）zset是set的一个升级版本，他在set的基础上增加了一个顺序属性，这一属性在添加修改元素的时候可以指定，每次指定后，zset会自动重新按新的值调整顺序 。
4、redis的五种数据类型分别是string、hash 、list、set、zset。string string是redis最基本的类型，你可以理解成与Memcached一模一样的类型，一个key对应一个value 。string类型是二进制安全的 。
5、Redis的hash类型其实就是一个缩减版的redis 。它存储的是键值对，将多个键值对存储到一个redis键里面 。hash类型的底层主要也是基于字典这种数据结构来实现的 。
6、除了上述最基本的数据结构外 ， redis还提供了一些其他的数据结构，有的是需要安装相关redis stack来使用的 。bitmap本质上还是使用的string字符串 ， 不过可以通过bit来进行操作，把这个key的value值想象成bit组成的数组 。
Redis实现限流策略当系统处理能力有限时，控制流量 ， 限流还有一个应用目的是控制用户行为，避免垃圾请求 。系统要限定用户的某个行为在指定的时间里只能允许发生N次 。
一般就会在服务器端将用户信息和访问信息做下关联 ， 以此来实现访问频次限制 。通常大家都会选择 Redis 来作为此中间件的存储介质 。
首先创建令牌桶数据模型 reSync函数同样是为了解决令牌桶数据更新问题，在每次获取令牌之前调用，这里不多介绍 expires函数计算redis数据过期时间 。
其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口，上面也提到1-10怎么变成2-11 。其实也就是起始值和末端值都各+1即可 。而我们如果用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能 。
Redis 结合expire方案可以实现）第一次请求开始计时 ， 例如1s以内，达到100次请求就拒绝访问了，直到1s过后 ， 重新开始计数 。优点：缺点：短暂的峰值过高对服务器不友好 。
【redis touch redis实现滑窗计数】限流算法通常在API网关中可以采用令牌桶算法实现 。必须说明一点的是分布式限流由于有网络的开销，TPS的支持隔本地限流是有差距的 ， 因此在对于TPS要求很高的场景，建议采用本地限流进行处理 。
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