流量控制是怎么实现的

流量控制通过限制请求速率或资源使用，避免系统过载，保证稳定性和可靠性。常见实现方式包括 限流（如令牌桶、漏桶算法）、队列缓冲、拒绝策略 和 动态调整，具体依赖工具（如 Nginx、Redis）或框架（如 Sentinel、Hystrix）。

关键事实

1. 目标：
   • 防止流量突增压垮系统（如 DDoS 攻击）。
   • 保护下游服务，确保资源合理分配。
2. 实现方式：
   • 限流算法：
     • 令牌桶：按固定速率生成令牌，请求需获取令牌才能通过。
     • 漏桶：请求以固定速率流出，超量排队或丢弃。
   • 队列：缓冲请求，平滑流量。
   • 拒绝：超限请求直接返回错误（如 429 Too Many Requests）。
   • 动态调整：根据负载（如 CPU、QPS）调整阈值。
3. 常见工具：
   • Nginx：配置请求速率限制。
   • Redis：分布式计数器实现限流。
   • Sentinel：微服务流量控制，支持多种策略。

延伸与面试角度

• 网络流量控制：
  • TCP 滑动窗口：根据接收方容量调整发送速率。
  • HTTP/2 流控制：每个流有窗口大小。
• 微服务场景：
  • Sentinel：支持 QPS、线程数限流，动态规则。
  • Hystrix：熔断 + 限流，防止级联失败。
• 动态调整：
  • 根据 CPU/内存使用率调整阈值（如 Netflix 的自适应限流）。
• 优缺点：
  • 令牌桶：支持突发流量，灵活。
  • 漏桶：流量平滑，但不适应突增。
• 实际应用：
  • 电商秒杀：Redis 令牌桶限流。
  • API 网关：Nginx 控制访问速率。