分布式学习（二）

「这是我参与2022首次更文挑战的第16天，活动详情查看：2022首次更文挑战」。

• SpringCloud的限流zuul

• 令牌桶：

  想象有一个木桶，系统按照固定速率，例如10ms每次，往桶里加入Token，如果桶已经满了就不再添加。新请求来临时，会各自拿走一个Token，如果没有Token 就拒绝服务。这里如果一段时间没有请求时，桶内就会积累一些token，下次一旦有突发流量，只要token足够，也能一次处理。

  总结下令牌桶算法的特点，令牌桶即可以控制进入系统的请求请求量，同时允许突发流

• 漏桶

  限定流出的速度，请求放到桶里面去，如果满了，就终止服务。

• 使用guava的RateLimiter类---只能单机使用，因为这个类只存在这个服务器上。redis集群部署（也是一主多从）会保证全局一致性。

  RateLimiter.tryAcquire(时间)，等待获取令牌如果超过一定时间就结束请求。

  RateLimiter.acquire()，获取令牌。

• **漏桶和令牌桶的区别：**从上面的例子估计大家也能看出来了，漏桶只能以固定的速率去处理请求，而令牌桶可以以桶子最大的令牌数去处理请求

• redis实现：

  hmset rateLimit 
  last_ms 20 			-- 最后时间毫秒
  now_permits 20		-- 当前可用的令牌
  max_permits 40		-- 令牌桶最大数量
  rate 10    --1ms生成多少个令牌
  
  lua的逻辑是:
  if(last_ms == null){ // 如果没有记录上一次操作的时间 那么就是第一次请求
  	now_permits = max_permits - 1; // 初始化40个数量
      last_ms = CURRENT_TIME;
  } else { // 获取一个token
      now_permits = (CURRENT_TIME - last_ms) * 1000 * rate + now_permits;
      now_permits = Math.min(now_permits,max_permits);
      if(now_permits <=0 ) {
      	return false;
      }    
      now_permits--;
      return true ;
  }
  

• redis的缓存击穿

  key过期了，然后大量的请求进来。

• 分布式和集群：

  集群就是一台机干不了，我就搞两台机。--nginx进行负载均衡

  分布式是微服务，一个业务拆分成多个业务，分布在不同的服务器上。