分布式限流算法详解 ⚡
分布式限流是微服务架构中保障系统稳定性的重要手段，通过令牌桶、漏桶、滑动时间窗口等算法实现流量控制。以下是核心内容：
核心概念 📚
- 限流必要性：在多节点并发场景下，避免单点过载导致服务雪崩
- 分布式协调：依赖ZooKeeper或Redis等工具统一计数
- 数据存储：记录限流状态的数据库（如MySQL/Redis）
常见算法 📊
- 令牌桶（Token Bucket）
- 限制单位时间内的请求量
- 图形化示意：Token_Bucket
- 漏桶（Leaky Bucket）
- 均匀输出请求，防止突发流量冲击
- 示例代码：Java_实现
- 滑动时间窗口（Sliding Window）
- 动态统计最近时间内的请求频率
- 实现原理：Redis_方案
实现原理 🧠
- 分布式限流需解决以下问题：
⚡ 全局一致性（通过分布式锁）
⚡ 数据持久化（使用时间序列数据库）
⚡ 算法可扩展性（支持动态参数调整）
应用场景 ✅
- API网关：保护后端服务免受DDoS攻击
- 秒杀活动：控制瞬时高并发请求
- 数据库访问：防止频繁查询导致连接池耗尽
如需深入了解基础限流概念，可访问：限流基础