分布式限流方案

分布式限流方案：高并发场景下的必备技能

大家好！今天咱们来聊聊面试中高频出现的 分布式限流方案。在微服务、高并发场景下，如何保护系统不被流量冲垮？分布式限流方案 绝对是架构设计的重中之重。下面结合实际面试题，给大家拆解几种核心的 分布式限流方案。

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二、为什么需要分布式限流？

想象一下，大促秒杀时流量瞬间暴涨，如果每个服务实例各自为战做限流：

1. 单个实例限流阈值难统一；
2. 用户请求可能被多个节点重复拒绝；
3. 整体流量无法精准控制。
   这时候，分布式限流方案 就是救星！

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三、4种主流分布式限流方案

1. 基于Redis的计数器限流

这是最简单的 分布式限流方案：

KEY: user:100:api_limit
EXPIRE: 60s
INCR → 超过阈值则拒绝

✔️ 优点：实现快，Redis本身高性能
✖️ 缺点：临界时间点可能超限（比如59s-61s）

2. 滑动窗口算法

优化固定窗口的临界问题：

记录每个小窗口（如10s）的计数  
当前窗口 = 最近6个小窗口之和  

适合场景：对平滑性要求高的 分布式限流方案。

3. 漏桶 & 令牌桶

► 漏桶：恒定速率出水（处理请求），突发流量被缓存或丢弃
► 令牌桶：定期放令牌，请求需持牌通过

// 令牌桶伪代码
rate = 10 // 每秒10个令牌
bucket.addToken(rate) 
if(bucket.takeToken()) pass else reject

✅ 令牌桶是业界最常用的 分布式限流方案（如Guava RateLimiter）

4. 中间件集成方案

► Sentinel：阿里开源的流量治理组件

• 实时监控+熔断降级+热点限流
• 通过Dashboard动态配置规则
  ► Nginx+Lua：网关层限流

-- Nginx限流示例
local tokens = ngx.shared.limit_bucket
if tokens:get("key") < 10 then
    ngx.exit(503)
end

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四、面试致命三连问

1. Q：如何避免Redis限流的单点故障？
   → 答：Redis Cluster分片存储或本地缓存+异步同步

2. Q：令牌桶怎么实现分布式协同？
   → 答：Redisson提供的RRateLimiter，基于Lua脚本保证原子性

3. Q：限流阈值如何动态调整？
   → 答：结合监控系统（如Prometheus）实时反馈，通过配置中心热更新

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五、实战避坑指南

1. 预热机制：冷启动时缓慢增加令牌数，防止突发流量穿透
2. 分层限流：
   • 网关层：粗粒度限流（比如IP维度）
   • 服务层：细粒度限流（比如用户ID+API组合）
3. 给限流加“白名单”：VIP用户或内部服务放行

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关键点总结：

1. 简单场景用Redis计数器，注意时间窗口边界问题
2. 平滑限流首选令牌桶算法
3. 生产环境建议用Sentinel/Redisson等成熟组件
4. 动态调整阈值+分层防护=高可用架构

搞懂这些 分布式限流方案，面试官问你“如何设计秒杀系统”时，就能稳稳拿分了！大家还有什么限流难题？评论区见~