分布式限流

【分布式利器：限流】4、异步场景限流：消息队列削峰填谷+动态限流实现前面三篇我们分别讲解了Redis基础限流、网关层限流、微服务层限流，均适用于“同步请求场景”（如HTTP接口调用）。但分布式系统中存在大量异步场景（如秒杀订单异步通知、日志采集、异步任务调度），这类场景的流量特点是“突发量大、允许延迟处理”，需通过消息队列实现“削峰填谷”，再结合动态限流适配服务弹性伸缩。

【分布式利器：限流】3、微服务分布式限流：Sentinel集群限流+Resilience4j使用教程上一篇我们讲解了网关层限流，实现了“流量入口拦截”。但在微服务架构中，服务间的调用流量（如订单服务调用库存服务）不会经过网关，若某服务因上游调用量突增而过载，仍会导致系统雪崩。

重生之Java再爱我一次

Redisson分布式限流的使用及原理原理：固定窗口算法是一种简单的限流算法。在固定时间窗口内，记录请求的数量。例如，设定每10秒钟最多允许5次请求，如果在当前窗口内的请求数超过限制，则拒绝请求。

Redisson分布式限流器最近有需求在做分布式限流，调研的限流框架大概有：使用很简单、主要代码如下：trySetRate 用于设置限流参数。其中 RateType 包含 OVERALL 和 PER_CLIENT 两个枚举常量，分别表示全局限流和单机限流。后面三个参数表明了令牌的生成速率，即每 rateInterval 生成 rate 个令牌，rateIntervalUnit 为 rateInterval 的时间单位。

精确掌控并发：固定时间窗口算法在分布式环境下并发流量控制的设计与实现这是《百图解码支付系统设计与实现》专栏系列文章中的第（14）篇。点击上方关注，深入了解支付系统的方方面面。

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