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高并发系统限流
短时间内巨大的访问流量#xff0c;我们…在互联网应用中高并发系统会面临一个重大的挑战那就是大量流高并发访问比如天猫的双十一、京东618、秒杀、抢购促销等这些都是典型的大流量高并发场景。
高并发系统限流
短时间内巨大的访问流量我们如何让系统在处理高并发的同时还能保证自身系统的稳定性有人会说增加机器就可以了因为我的系统是分布式的所以可以只需要增加机器就可以解决问题了。但是如果你通过增加机器还是不能解决这个问题怎么办呢而且这种情况下又不能无限制的增加机器服务器的硬件资源始终都是有限的在有限的资源下我们要应对这种大流量高并发的访问就不得不采取一些其他的措施来保护我们的后端服务系统了比如缓存、异步、降级、限流、静态化等。
这里我们先说说如何实现限流。
什么是限流
在高并发系统中限流通常指的是对高并发访问或者请求进行限速或者对一个时间内的请求进行限速来保护我们的系统一旦达到系统的限速规则比如系统限制的请求速度则可以采用下面的方式来处理这些请求。
拒绝服务友好提示或者跳转到错误页面排队或等待比如秒杀系统服务降级返回默认的兜底数据
其实就是对请求进行限速比如10r/s即每秒只允许10个请求这样就限制了请求的速度。从某种意义上说限流其实就是在一定频率上进行量的限制。
限流一般用来控制系统服务请求的速率比如天猫双十一的限流京东618的限流12306的抢票等。
限流有哪些使用场景
这里我们来举一个例子假设你做了一个商城系统某个节假日的时候突然发现提交订单的接口请求比平时请求量突然上涨了将近50倍没多久提交订单的接口就超时并且抛出了异常几乎不可用了。而且因为订单接口超时不可用还导致了系统其它服务出现故障。
我们该如何应对这种大流量场景呢一种典型的处理方案就是限流。当然了除了限流之外还有其他的处理方案我们这篇文章就主要讲限流。
对稀缺资源的秒杀、抢购对数据库的高并发读写操作比如提交订单瞬间往数据库插入大量的数据
限流可以说是处理高并发问题的利器有了限流就可以不用担心瞬间高峰流量压垮系统服务或者服务雪崩最终做到有损服务而不是不服务。
使用限流同样需要注意的是限流要评估好测试好否则会导致正常的访问被限流。
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说到这里相信有很多小伙伴可能会问如果应用并发量非常大那么Redis或者Nginx能不能扛的住呢
可以这么说Redis和Nginx基本都是高性能的互联网组件对于一般互联网公司的高并发流量是完全没有问题的。为什么这么说呢咱们继续往下看。
如果你的应用流量真的非常大可以通过一致性哈希将分布式限流进行分片还可以将限流降级为应用级限流解决方案也非常多可以根据实际情况进行调整使用RedisLua的方式进行限流是可以稳定达到对上亿级别的高并发流量进行限流的笔者亲身经历。
需要注意的是面对高并发系统尤其是这种流量上千万、上亿级别的高并发系统我们不可能只用限流这一招还要加上其他的一些措施
对于分布式限流目前遇到的场景是业务上的限流而不是流量入口的限流。对于流量入口的限流应该在接入层来完成。