阿里架构师深度剖析：微服务接口鉴权限流背后的数据结构和算法

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微服务是最近几年才兴起的概念。简单点讲，就是把复杂的大应用，解耦拆分成几个小的应用。这样做的好处有很多。比如，这样有利于团队组织架构的拆分，毕竟团队越大协作的难度越大；再比如，每个应用都可以独立运维，独立扩容，独立上线，各个应用之间互不影响。不用像原来那样，一个小功能上线，整个大应用都要重新发布。

不过，有利就有弊。大应用拆分成微服务之后，服务之间的调用关系变得更复杂，平台的整体复杂熵升高，出错的概率、debug 问题的难度都高了好几个数量级。所以，为了解决这些问题，服务治理便成了微服务的一个技术重点。

所谓服务治理，简单点讲，就是管理微服务，保证平台整体正常、平稳地运行。服务治理涉及的内容比较多，比如鉴权、限流、降级、熔断、监控告警等等。这些服务治理功能的实现，底层依赖大量的数据结构和算法。今天，我就拿其中的鉴权和限流这两个功能，来带你看看，它们的实现过程中都要用到哪些数据结构和算法。

鉴权背景介绍

以防你之前可能对微服务没有太多了解，所以我对鉴权的背景做了简化。

假设我们有一个微服务叫用户服务（User Service）。它提供很多用户相关的接口，比如获取用户信息、注册、登录等，给公司内部的其他应用使用。但是，并不是公司内部所有应用，都可以访问这个用户服务，也并不是每个有访问权限的应用，都可以访问用户服务的所有接口。

我举了一个例子给你讲解一下，你可以看我画的这幅图。这里面，只有 A、B、C、D 四个应用可以访问用户服务，并且，每个应用只能访问用户服务的部分接口。

要实现接口鉴权功能，我们需要事先将应用对接口的访问权