Charon132
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#青训营笔记创作活动#
1月12日 打卡day1
电商高并发场景下，会使用一些方法去对抗流量高峰，比如限流，熔断，降级等。
限流：限流是限制到达系统的并发请求数量，保证系统能够正常响应部分用户的请求，而对于炒锅限制的流量，则通过拒绝服务的方式保证整体系统的可用性。
根据限流作用范围：划分为1）单机限流，2）分布式限流
根据限流方式，又分为计数器，滑动窗口，漏桶限令牌桶限流
单机限流
1． 计数器：方法简单，但是没有很好的处理单位时间的边界。
2． 滑动窗口：通过划分时间片，来限流去解决边界问题，但是我们不清楚去设置多少个格子，格子的数量影响滑动窗口算法的精度，依然有时间片的概念，无法解决临界点问题。
3． 漏桶（Leaky Bucket）：原理就是一个固定容量的漏桶，按照固定速率流出水滴。一个固定容量的桶，有水流进来，也有水流出去。对于流进来的水来说，我们无法预计一共有多少水会流进来，也无法预计水流的速度。但是对于流出去的水来说，这个桶可以固定水流出的速率（处理速度），从而达到流量整形和流量控制的效果。漏桶限制的是常量流出速率（即流出速率是一个固定常量值），所以最大的速率就是出水的速率，不能出现突发流量。
4． 令牌桶：网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限制(Rate Limiting)中最常使用的一种算法，典型情况下，令牌桶算法用来控制发送到网络上的数据的数目，并允许突发数据的发送。令牌桶限制的是平均流入速率（允许突发请求，只要有令牌就可以处理，支持一次拿3个令牌，4个令牌...），并允许一定程度突发流量，所以也是非常常用的限流算法。
分布式限流:
单机版限流仅能保护自身节点，但无法保护应用依赖的各种服务，并且在进行节点扩容、缩容时也无法准确控制整个服务的请求限制。而分布式限流，以集群为维度，可以方便的控制这个集群的请求限制，从而保护下游依赖的各种服务资源。
分布式限流最关键的是要将限流服务做成原子化，我们可以借助 Redis 的计数器，Lua 执行的原子性，进行分布式限流
1月12日 打卡day1
电商高并发场景下，会使用一些方法去对抗流量高峰，比如限流，熔断，降级等。
限流：限流是限制到达系统的并发请求数量，保证系统能够正常响应部分用户的请求，而对于炒锅限制的流量，则通过拒绝服务的方式保证整体系统的可用性。
根据限流作用范围：划分为1）单机限流，2）分布式限流
根据限流方式，又分为计数器，滑动窗口，漏桶限令牌桶限流
单机限流
1． 计数器：方法简单，但是没有很好的处理单位时间的边界。
2． 滑动窗口：通过划分时间片，来限流去解决边界问题，但是我们不清楚去设置多少个格子，格子的数量影响滑动窗口算法的精度，依然有时间片的概念，无法解决临界点问题。
3． 漏桶（Leaky Bucket）：原理就是一个固定容量的漏桶，按照固定速率流出水滴。一个固定容量的桶，有水流进来，也有水流出去。对于流进来的水来说，我们无法预计一共有多少水会流进来，也无法预计水流的速度。但是对于流出去的水来说，这个桶可以固定水流出的速率（处理速度），从而达到流量整形和流量控制的效果。漏桶限制的是常量流出速率（即流出速率是一个固定常量值），所以最大的速率就是出水的速率，不能出现突发流量。
4． 令牌桶：网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限制(Rate Limiting)中最常使用的一种算法，典型情况下，令牌桶算法用来控制发送到网络上的数据的数目，并允许突发数据的发送。令牌桶限制的是平均流入速率（允许突发请求，只要有令牌就可以处理，支持一次拿3个令牌，4个令牌...），并允许一定程度突发流量，所以也是非常常用的限流算法。
分布式限流:
单机版限流仅能保护自身节点，但无法保护应用依赖的各种服务，并且在进行节点扩容、缩容时也无法准确控制整个服务的请求限制。而分布式限流，以集群为维度，可以方便的控制这个集群的请求限制，从而保护下游依赖的各种服务资源。
分布式限流最关键的是要将限流服务做成原子化，我们可以借助 Redis 的计数器，Lua 执行的原子性，进行分布式限流
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