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一、流量控制
1、基本概念
流量控制的核心作用是限制流出某一網路的某一連接的流量與突發，使這類報文以比較均勻的速度流動發送，達到保護系統相對穩定的目的，通常是將請求放入緩沖區或佇列內，然后基于特定策略處理請求，勻速或者批量處理，該程序也稱流量整形，
流量控制的核心演算法有以下兩種：漏桶演算法和令牌桶演算法，
2、漏桶演算法
基礎描述
漏桶演算法是流量整形或速率限制時經常使用的一種演算法，它的主要目的是控制資料注入到網路的速率，平滑網路上的突發流量，漏桶演算法提供了一種機制，通過它，突發流量可以被整形以便為網路提供一個穩定的流量，
漏桶演算法基本思路：請求（水流）先進入到容器（漏桶）里，漏桶以一定的速度出水，這里就是指流量流出的策略，當流量流入速度過大容器無法承接就會直接溢位，通過該程序限制資料的傳輸速率，
核心要素
通過上述流程，不難發現漏桶演算法涉及下面幾個要素：
容器容量
容器的大小直接決定能承接流量的多少，容器一但接近飽和，要么溢位，要么加快流速；
流出速度
流量流出的速度取決于服務的請求處理能力，介面支撐的并發越高，流速就可以越大；
時間控制
基于時間記錄，判斷流量流出速度，控制勻速模式，
注意：需要一個基本的判定策略，漏桶演算法在系統能承接當前并發流量時，不需要啟用，
3、令牌桶演算法
基礎描述
令牌桶可自行以恒定的速率源源不斷地產生令牌，如果令牌不被消耗，或者被消耗的速度小于產生的速度，令牌就會不斷地增多，直到把桶填滿，后面再產生的令牌就會從桶中溢位，
令牌桶演算法雖然根本目的也是控制流量速度，但是當令牌桶內的令牌足夠多時，則允許流量階段性的并發，傳送到令牌桶的資料包需要消耗令牌，不同大小的資料包，消耗的令牌數量不一樣，
核心要素
令牌桶
存放按照特定的速率生成的令牌，以此控制流量速度，
匹配規則
這里的匹配規則更多是服務于分布式系統，例如服務A是系統的核心交易，當出現并發時，基于令牌桶最匹配規則，只允許交易請求通過，例如：常見雙十一期間，各大電商平臺提示，為保證核心交易，邊緣服務的資料延遲或暫停等，
注意：令牌桶演算法和漏桶演算法的目的雖然相同，但是實作策略是相反的，不過都存在一個問題，為保證大部分請求流量成功，會犧牲小部分請求，
二、限流組件
1、Nginx代理組件
Nginx反向代理實際運行方式是指以代理服務器來接收客戶端連接請求，然后將請求轉發給內部網路上的服務器，并將從服務器上得到的結果回傳給客戶端，此時代理服務器對外就表現為一個服務器，
流量限制是Nginx作為代理服務中一個非常實用的功能，通過配置方式來限制用戶在給定時間內HTTP請求的數量，兩個主要的配置指令limit_req_zone和limit_req，以此保護高并發下系統的穩定，
2、CDN邊緣節點
CDN邊緣節點，準確的說并不是用來處理流量限制的，而是存放靜態頁面，內容快取為CDN網路節點，位于用戶接入點，是面向最終用戶的內容提供設備，可快取靜態Web內容和流媒體內容，實作內容的邊緣傳播和存盤，以便用戶的就近訪問，這樣避免用戶大量重繪資料服務器，節省骨干網帶寬，減少帶寬需求量，
在高并發場景下，尤其是倒計時搶購類似業務，在活動開始前后用戶會產生大量重繪頁面的操作，基于CDN節點，這些請求不會下沉到資料的服務介面上，也可以基于頁面做一些請求攔截，比如點擊頁面單位時間內只放行一定量的請求，以此也可以實作一個限流控制，
三、熔斷器組件
所謂熔斷器機制，即類似電流的保險器，當然電壓過高會自動跳閘，從而保護電路系統，微服務架構中服務保護也是這個策略，當服務被判斷例外，會從服務串列斷開，等待恢復在重新連接，服務熔斷降級的策略實作有如下幾個常用的組件，
1、Hystrix組件
基礎簡介
Hystrix當前處于維護模式，即不再更新，作為SpringCloud微服務組件中，最原生的一個熔斷組件，很多思路還是有必要了解一下，例如：服務熔斷，阻止故障的連鎖反應，快速失敗并迅速恢復，服務降級等，
某個微服務發生故障時，要快速切斷服務，提示用戶，后續請求，不呼叫該服務，直接回傳，釋放資源，這就是服務熔斷，
熔斷器策略
服務器高并發下，壓力劇增的時候,根據當業務情況以及流量，對一些服務和頁面有策略的降級(可以理解為關閉不必要的服務)，以此緩解服務器資源的壓力以保障核心任務的正常運行，熔斷生效后，會在指定的時間后呼叫請求來測驗依賴是否恢復，依賴的應用恢復后關閉熔斷，
基本流程：
首先判斷服務熔斷器開關狀態，服務如果未熔斷則放行請求；如果服務處于熔斷中則直接回傳，
每次呼叫都執行兩個函式markSuccess(duration)和markFailure(duration) 來統計在一定的時間段內的呼叫是成功和失敗次數，
基于上述的成功和失敗次數的計算策略，來判斷是否應該打開熔斷器，如果錯誤率高于一定的閾值，就會觸發熔斷機制，
熔斷器有一個生命周期，周期過后熔斷器器進入半開狀態，允許放行一個試探請求；否則，不允許放行，
2、Sentinel組件
基礎簡介
基于微服務的模式，服務和服務之間的穩定性變得越來越重要，Sentinel以流量為切入點，從流量控制、熔斷降級、系統負載保護等多個維度保護服務的穩定性，
Sentinel可以針對不同的呼叫關系，以不同的運行指標（如QPS、并發呼叫數、系統負載等）為基準，收集資源的路徑，并將這些資源的呼叫路徑以樹狀結構存盤起來，用于根據呼叫路徑對資源進行流量控制，
流量整形策略
直接拒絕模式是默認的流量控制方式，即請求超出任意規則的閾值后，新的請求就會被立即拒絕，
啟動預熱模式：當流量激增的時候，控制流量通過的速率，讓通過的流量緩慢增加，在一定時間內逐漸增加到閾值上限，給冷系統一個預熱的時間，避免冷系統被壓垮，
勻速排隊方式會嚴格控制請求通過的間隔時間，也即是讓請求以均勻的速度通過，對應的是漏桶演算法，
熔斷策略
Sentinel本質上是基于熔斷器模式，支持基于例外比率的熔斷降級，在呼叫達到一定量級并且失敗比率達到設定的閾值時自動進行熔斷，此時所有對該資源的呼叫都會被阻塞，直到過了指定的時間視窗后才啟發性地恢復，
四、源代碼地址
GitHub·地址
https://github.com/cicadasmile/husky-spring-cloud
GitEE·地址
https://gitee.com/cicadasmile/husky-spring-cloud
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標籤：Java
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