摘要：大部分人都知道应该增加，做请求频率限制。假如超过服务能力，一般会造成整个接口服务停顿，或者应用，或者带来连锁反应，将延迟传递给服务调用方造成整个系统的服务能力丧失。有必要在服务能力超限的情况下。这就要求在应用层实现限制。
Rate limiting
RateLimiter 从概念上来讲，速率限制器会在可配置的速率下分配许可证。
从最终用户访问安全的角度看，设想有人想暴力碰撞网站的用户密码；或者有人攻击某个很耗费资源的接口；或者有人想从某个接口大量抓取数据。大部分 人都知道应该增加 Rate limiting，做请求频率限制。从安全角度，这个可能也是大部分能想到，但不一定去做的薄弱环节。
从整个架构的稳定性角度看，一般 SOA 架构的每个接口的有限资源的情况下，所能提供的单位时间服务能力是有限的。假如超过服务能力，一般会造成整个接口服务停顿，或者应用 Crash，或者带来连锁反应，将延迟传递给服务调用方造成整个系统的服务能力丧失。有必要在服务能力超限的情况下 Fail Fast。
另外，根据排队论，由于 API 接口服务具有延迟随着请求量提升迅速提升的特点，为了保证 SLA 的低延迟，需要控制单位时间的请求量。这也是 Little’s law 所说的。
所以，提供资源能够支撑的服务，将过载请求快速抛弃对整个系统架构的稳定性非常重要。这就要求在应用层实现 Rate limiting 限制。
Proxy 层的实现，针对部分 URL 或者 API 接口进行访问频率限制Nginx 模块
limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=1r/s;
server {
location /search/ {
limit_req zone=one burst=5;
}
配置解释
Java应用层实现Google Guava 提供了一个 RateLimiter 实现
/**
* Created by haoting.wang on 2017/3/13.
*/
public class RateLimiterDemo {
//每秒处理一个
static RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(1);
private static int count = 10;
static class Work implements Runnable{
int name;
Work(int name){
this.name = name;
}
public void run() {
rateLimiter.acquire();
System.out.println(name+"正在工作");
}
}
public static void main(String[] args){
for(int i = 0; i
但是更好的限制方式是池, 线程池、数据库连接池来限制访问数量，将过载的请求放在队列中,等待线程资源
这坑比啊 segmentfault，连个限流的标签都没,建个标签还要声望。mdzz
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