摘要：如果一直优先处理高优先级的队列，等这个队列的请求处理完了，再处理优先级低一级的请求，那么优先级低的队列可能要等很久才能处理。参考弹力设计之限流设计陈皓
调用配额
之前一篇文章到通过access key调用API的方式，这种调用方式难免会碰到一个问题，那就是，如果用户不挺地高频率调用API，服务器是否会过载，如果过载了，是否会影响内部服务。
有个做法，就是给access key设置调用配额（limit，duration），这个配额指的是在某个时间段内（duration），调用的次数不能超过limit指定的数额。如果超过了，则拒绝服务。这种可以通过缓存来实现，利用缓存的expire时间，并且维持一个计数器，每当调用一次，则计数器减一。
def init(access_key, limit, duration):
memcache.set(key=access_key, val=limit, expire=duration)
def handle(access_key):
count = memcache.get(key=access_key)
if count == 0:
return "DENY"
memcache.decr(key=access_key)
return "OK"
前面init函数做初始化，后面handle函数对请求做判断，每掉用一次，就把计数器减一；如果当前计数器里的值为0，则拒绝服务。
使用配额的目的是：对于一些高级客户，可以提高配额，以提高体验。如果是内部服务调用，那么这个配额，可以提高些。
请求队列可以提供不同优先级的队列，针对不同的请求的优先级，把他们放到不同的队列里，先处理优先级高的队列，然后优先级更低的队列。（可以用redis里的有序队列来实现？）如果有针对这个队列的处理服务，这个服务能够合并请求，那么则可以减轻后端服务的负载。
student:
{
"name": "ABC",
"age": 30,
}
requests:
[0] {"action": "ModifyItems", "name": "xiao ming"}
[1] {"action": "ModifyItems", "age": 26}
After handled
new request:
[0] {"action": "ModifyItems", "age": 26, "name": "xiao ming"}
如上，如果数据库里有一个对象student，通过请求ModifyItems可以修改student属性，请求队列如requests所示，第一个请求修改了name，第二个请求修改了age，这个时候，可以把这2个请求合并成一个，这个新的请求跟两个请求最终达到的小姑都是一样的，所以是可行的。
如果一直优先处理高优先级的队列，等这个队列的请求处理完了，再处理优先级低一级的请求，那么优先级低的队列可能要等很久才能处理。
这个时候，可以根据权重来处理，如果优先级队列有2个，他们优先级分别是：2和1，数值越高，表示优先级更高，那么根据优先级权重，服务器先处理优先级高的队列里的2个请求，然后再去处理优先级低队列里的1个请求，优先级低的队列则不会被饿死。
参考：《弹力设计之“限流设计”》陈皓
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