随着云原生技术的不断发展及应用，很多服务都已部署上云。
保障云上环境的稳定是重要的一环。
一个重要的影响稳定的场景就是突发大流量冲击。
面对该场景，较好的应对措施就是进行流量控制。
本文就流量控制进行简单分析。
我之前写过有关服务网格间的流量流转机制，juejin.cn/post/719872…
流量控制实际就是在上述中的某一路径进行拦截处理。
整体的流量路径如下图所示：
简单分类，存在三种场景：
1）从公网中访问。例如：某用户访问公司官网时，会先后经过DNS解析域名，选择APIG，ELB，访问某一服务网格的入口网关，最终抵达某个POD中。
2）不同服务网格间的访问。例如：存在服务A和服务B，分别位于不同服务网格中，服务A需要访问服务B，获取一些信息。此时，需要通过VPCEP，到达对方的入口网关，最终抵达某一POD中。
3）同一服务网格中的访问。例如：存在存在服务A和服务B，同属于一个服务网格中，当服务A访问服务B时，会先被si cecar流量劫持，最终抵挡业务容器中。
针对场景1，我们可以在APIG中配置重要API的访问次数限制。在官网中也针对该功能进行了简单介绍。
针对场景2，我们通过EnvoyFilter机制流量拦截。
Envoy下的RateLimit提供了流控服务，支持Envoy APIs，项目地址：github.com/envoyproxy/…
在v3 rls.proto文件中，定义了一个服务RateLimitService，我们可以在自己实现的流控服务中增加该grpc接口的具体实现，当流量被EnvoyFilter拦截时，就会转发到该服务中，进行流控判断，是否通过。
针对场景3，我们可以在sidecar中补充流控规则。
