什么是接口限流
那么什么是限流呢？顾名思义，限流就是限制流量，包括并发的流量和一定时间内的总流量，就像你宽带包了1个G的流量，用完了就没了，所以控制你的使用频率和单次使用的总消耗。通过限流，我们可以很好地控制系统的qps，从而达到保护系统或者接口服务器稳定的目的。
接口限流的常用算法
计数器法
计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定，对于A接口来说，我们1分钟的访问次数不能超过100个。那么我们可以这么做：在一开始的时候，我们可以设置一个计数器counter，每当一个请求过来的时候，counter就加1，如果counter的值大于100并且该请求与第一个请求的间隔时间还在1分钟之内，那么说明请求数过多；如果该请求与第一个请求的间隔时间大于1分钟，且counter的值还在限流范围内，那么就重置counter，具体算法的示意图如下：
伪代码如下：
class CounterDemo{ private $timeStamp; public $reqCount=0; public $limit=100;//时间窗口内最大请求数 public $interval=1000; //时间窗口 ms public function __construct() { $this->timeStamp = time(); } public function grant(){ $now=time(); if($now<$this->timeStamp+$this->interval){ //时间窗口内 $this->reqCount++; return $this->reqCount<=$this->limit; }else{ // 超时后重置 $this->timeStamp=time(); $this->reqCount=1; return true; } }}
这个算法看起来简单但是有个很严重的问题,那就是临界问题，看下图：
从上图中我们可以看到，假设有一个恶意用户，他在0:59时，瞬间发送了100个请求，并且1:00又瞬间发送了100个请求，那么其实这个用户在 1秒里面，瞬间发送了200个请求。我们刚才规定的是1分钟最多100个请求，也就是每秒钟最多1.7个请求，用户通过在时间窗口的重置节点处突发请求， 可以瞬间超过我们的速率限制。用户有可能通过算法的这个漏洞，瞬间压垮我们的应用。
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聪明的朋友来源gao($daima.com搞@代@#码网可能已经看出来了，刚才的问题其实是因为我们统计的精度太低。那么如何很好地处理这个问题呢？或者说，如何将临界问题的影响降低呢？我们可以看下面的滑动窗口算法。
滑动窗口算法
在上图中，整个红色的矩形框表示一个时间窗口，在我们的例子中，一个时间窗口就是一分钟。然后我们将时间窗口进行划分，比如图中，我们就将滑动窗口 划成了6格，所以每格代表的是10秒钟。每过10秒钟，我们的时间窗口就会往右滑动一格。每一个格子都有自己独立的计数器counter，比如当一个请求 在0:35秒的时候到达，那么0:30~0:39对应的counter就会加1。
那么滑动窗口怎么解决刚才的临界问题的呢？我们可以看上图，0:59到达的100个请求会落在灰色的格子中，而1:00到达的请求会落在橘黄色的格 子中。当时间到达1:00时，我们的窗口会往右移动一格，那么此时时间窗口内的总请求数量一共是200个，超过了限定的100个，所以此时能够检测出来触发了限流。
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