微服务限流与熔断

计数器算法

指在指定周期内累加访问次数，访问次数达到一定阈值，触发限流策略，进入下一个时间周期时访问次数清零。

可以用在短信验证码

临界问题

滑动窗口算法

滑动窗口算法是为了解决临界问题。滑动窗口算法时一种流量控制技术，基于TCP的网络通信协议中，就采取了滑动窗口算法来解决网络拥塞的情况。

滑动窗口算法原理是在固定窗口中分割出多个小时间窗口，分别在每个小时间窗口中记录访问次数，然后根据时间将窗口期往前滑动并删除过期的小时间窗口。最终只需要统计滑动窗口范围内的所有小时间窗口总的计数。

令牌桶限流算法

令牌桶是网络流量整形（Traffic Shaping）和速度限制（Rate Limiting）中最常使用的一种算法。对于每一个请求，都需要从令牌桶中申请一个令牌，如果没有令牌，就会触发限流策略。

令牌桶 QPS=10 有以下情况

1. 请求速度大于令牌生成速度：那么令牌会很快被取完，后续在进来的请求就会被限流。
2. 请求速度等于令牌生成速度：此时流量处于平稳状态。
3. 请求速度小于另外生成速度：说明此时系统的并发量不高，请求能被正常处理。

因为令牌桶的固定大小，当前请求数大于生成速度是，令牌桶会被填满，所以令牌桶可以处理突发流量，也就是在短时间内新增的流量系统能够正常处理，这是令牌桶的特性。

漏桶限流算法

漏桶限流算法的主要作用是控制数据注入网络的速度，平滑网络的突发流量。

特点

不管生产者的请求量有多大，消息的处理能力取决于消费者。常用在消息中间件。

存在的坑

1. 请求速度大于漏桶流出的水滴速度：也就是请求数超出当前服务所能处理的极限，将会触发限流策略。
2. 请求的速度小于或等于漏桶流出的水滴速度：也就是服务端的处理能力正好满足客户端的请求量。服务正常处理。

服务熔断与降级

说明是服务熔断

服务熔断是指在分布式框架下，一个完整的请求是需要经过多个服务器提供的服务，那么当中间某一个服务奔溃后，比如请求超时、服务异常等行为，为了防止整个系统出现雪崩效应，将暂时停止对该服务的调用，断开与外部服务的链接，当触发了熔断之后，对该服务的请求都会直接报错，知道服务恢复为止。

服务降级

服务降级常见方案

1. 平均响应时常：比如1s内持续进入5个请求，对应是个的平均响应时间超过阈值，那么接下来在一个固定的时间窗口内，对这个方法请求就会自动熔断。
2. 异常比例：当某个方法每秒调用所获的的异常总数的比例超过设定的阈值时，该资源会自动进入降级状态，也就是在接下来的一个固定时间窗口中，对这个方法的调用都会自动返回。
3. 异常数量：和异常比例类似，总计的事固定时间窗口内异常出现的数量超过了阈值，就会触发自动降级。

分布式限流框架Sentinel

Sentinel特性

1. 丰富的应用场景：几乎涵盖了所有的应用场景，如秒杀、削峰填谷、集群流量控制。
2. 实时监控：Sentinel提供了实时监控功能，开发者可以在控制台中看到介入应用的带台机器秒级数据，设置500台一下规模的集群汇总运行情况。
3. 开原生态支持：Sentinel提供开箱即用的与其他开源框架/库的整合，例如与Spring Cloud、Dubbo、gRPC的整合。
4. SPI扩展支持：Sentinel提供了SPI扩展点支持，开发者可以通过扩展点来定制化限流规则，动态数据源适配等需求。

Sentinel 的组成

1. 核心库：不依赖任何框架/库，他支持机器发现，以及将看情况管理、监控、规则管理和推送的功能。
2. 控制台：基于Spring Boot开发，打包后可以直接运行，不需要额外的Tomcat等应用容器。

Sentinel的使用

基本使用步骤

1. 定义资源
2. 定义限流规则
3. 检查规则是否生效

最后

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