分析之前

依我個人的理解來說限流的話應該靈活到可以針對每一個接口來做。比如說一個類里面有5個接口，那么我的限流插件就應該能針對每一個接口就行不同的限流方案。在這個特定的項目中，這個團隊的開發(fā)人員以前都沒有NoSQL經(jīng)驗，但是有大量的SQLServer經(jīng)驗。所以呢，既然針對的每個接口所以就需要一個可以標示這個接口的key（我取的是類名 方法名 入?yún)ⅲ?

分布式限流強烈推薦使用redis lua或者nginx lua來實現(xiàn)。

這里用2個限流條件來做示例講一下常見的限流算法：

接口1它10秒鐘很大允許訪問100次

接口2它10秒鐘很大允許每個人訪問100次。

計數(shù)器算法

這個算法可以說是限流算法中簡單的一種算法了。

核心思想

計數(shù)器算法的意思呢就是當接口在一個時間單位中被訪問時，我就記下來訪問次數(shù)，直到它訪問的次數(shù)到達上限。

涉及變量

接口（key）

時間單位（expire）

允許訪問多少次（limit）

訪問次數(shù)（value）

條件一

當一個請求過來時，我們就會得到這個key。

123456789 if(存在key){ value ; if(value>=limit){ 不能訪問 } }else{ 添加key，value為1 設置key過期時間為expire }

快進5個月……

該系統(tǒng)開始經(jīng)歷許多關于維護CRUD操作完整性的問題。設計用來處理事務的瘦應用程序邏輯層已經(jīng)不再那么薄了。升級和向后兼容性的故事開始變得更加復雜。

由于受到許多其他問題的困擾，工程師們又回到了繪圖板——這次是用Azure SQL替換存儲層！我不記得具體的細節(jié)，但是這個改變增加了大約40%的額外時間和成本。

管理層很不高興，這個項目幾乎掉了。但是團隊的工程師們非常好，他們能夠完成這個項目，盡管有了一些延遲和初的錯誤的技術決定。

這個項目有一個圓滿的結局——但它也可能不是這樣的。事實上，很多內(nèi)部項目都被關閉了，因為他們不能在承諾的日期范圍內(nèi)交付承諾的功能。

那么，您如何知道NoSQL解決方案適合您的下一個軟件項目呢？首先問問你自己和你的團隊這十個問題：

一般來說，在系統(tǒng)的設計范圍之內(nèi)，吞吐量隨系統(tǒng)的并發(fā)用戶數(shù)的增加呈現(xiàn)增加趨勢，也就是說你客戶端來多少請求數(shù)系統(tǒng)吃（處理）多少請求數(shù)；當超出這個范圍時有兩種情況，一種是系統(tǒng)只能處理這么多，超過這個數(shù)系統(tǒng)不接收了，后隨著并發(fā)用戶數(shù)的增多吞吐量是一個水平的直線；二、正厚軟件業(yè)務范圍：軟件測試：專業(yè)技能提升、專業(yè)咨詢服務、專業(yè)企業(yè)內(nèi)訓、軟件測試外包、測試人才外包等。

還有一種情況是不管來多少系統(tǒng)都接收后導致系統(tǒng)吞吐量下降甚至系統(tǒng)崩潰。并發(fā)用戶數(shù)是客戶端單位時間內(nèi)對服務器端施加的壓力，具體能不能接受并處理要看被測系統(tǒng)的吞吐量，而吞吐量是被測系統(tǒng)單位時間內(nèi)處理的請求數(shù)或者說單位時間內(nèi)處理的字節(jié)數(shù)；組織你的思路既然你的大量時間都是用在溝通、研究和多任務上，你需要一些工具來幫助一切井然有序。一個著重于客戶端的操作即測試手段，一個著重于應用系統(tǒng)的處理能力即查看對象；（上面的討論沒有考慮兩者的單位，如一個用戶同時有多個請求情況）