分布式高并发服务限流实现方案

服务限流场景

在高并发大流量系统中，由于并发大造成服务资源不足，负载过高，进而引发致一系列问题，这里的流量一般都是突发性的，由于系统准备不足，很难短期扩容来应对 ，进行限流是最常用的手段，所以说限流也是服务稳定性治理重要的手段。

限流可能发生在多个层面：

1.用户网络层：突发的流量场景如热点事件流量（秒杀事件、热门抢购，微博热搜），恶意刷流，竞对爬虫等。

2.内部应用层：上游服务的异常调用，脚本异常请求，失败重试策略造成流量突发。

实现限流方案

常用的限流方法主要有三种：计数器算法，漏斗桶算法，令牌桶算法。

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分布式高并发服务限流实现方案

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