架构师之路八分布式系统下大流量限流与消峰的方案

前面架构师之路1到4个章节简述了架构师所具备的思考维度，关键能力，设计图，以及架构设计五视图等常用的思考方案与必备能力。5到7，3个章节演示了具体的秒杀系统，分布式理论研究，以及dubbo的失败重试与链路追踪机制;

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在提到具体的解决方案的时候，我们需要了解2个算法，一个是令牌桶算法，一个是漏桶算法；令牌桶算法: 就是限制平均流入速率，假如令牌桶内放置10个令牌，每次拿走1个令牌，但同时也支持突发流量进入，一次拿走5个令牌，桶内如果没有令牌，则后续等待的任务直接废弃; 漏桶算法: 是限制流出速率；因为桶内的流水是恒定的，只管流出的速率

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第一种方案: Guava方案

其底层使用的是令牌桶算法，在引入guava依赖后，我们假设先往桶内放置5个令牌
使用 final RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5)
使用limiter.acquire()，从桶内获取一个令牌，当然也支持
limiter.acquire(5),直接从桶内获取5个令牌，主要是应对突发流量
假设桶内没有令牌，我们也可以使用limiter.tryAcquire()尝试从桶内获取，当然如果此时仍然没有令牌，我们也可以，使用limiter.tryAcquire(5,毫秒)再次获取

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第二种方案: nginx

此种方案处理http请求，当请求过来的时候，我们直接设置limit-req-zone,设置每秒IP允许发起的请求数;
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