在高并发场景下，API限流和API降级是保障系统稳定性的重要策略。它们虽然都用于应对流量压力，但目标和实现方式有显著差异：
📌 限流（Rate Limiting）
通过控制请求频率防止系统过载
- 目的：保护后端服务，避免被恶意攻击或突发流量击垮
- 常见策略：
- 固定窗口计数（Fixed Window）
- 滑动窗口计数（Sliding Window）
- Token Bucket算法
- 适用场景：
- 防止API被滥用（如刷接口）
- 平滑突发流量峰值
- 📌 示例：当用户请求频率超过
100次/分钟时，返回429 Too Many Requests
📌 降级（Degradation）
在系统异常时主动关闭非核心功能
- 目的：保障核心业务可用性
- 典型行为：
- 拒绝非关键请求（如返回空数据或简单响应）
- 关闭部分功能模块
- 降级服务等级（如从数据库查询切换到缓存）
- 适用场景：
- 系统资源不足时（如CPU/内存告警）
- 数据库连接池耗尽时
- 📌 示例：当数据库不可用时，返回
降级响应：当前服务暂不支持复杂查询
🔄 二者区别对比
| 维度 | 限流 | 降级 |
|---|---|---|
| 触发条件 | 请求量达到阈值 | 系统资源或依赖服务异常 |
| 核心目标 | 防止系统崩溃 | 保障核心业务连续性 |
| 用户体验 | 返回明确错误码（如429） | 返回简化响应或模糊提示 |
| 技术实现 | 基于流量控制算法 | 基于健康检查与熔断机制 |
📚 扩展阅读
想深入了解API限流工具实现，可参考：
API限流与熔断器模式
或查看API降级实践案例：
微服务降级策略详解
注：本文内容为技术中立说明，所有示例均基于合法合规场景