轻松掌握限流优化代码，为你的系统保驾护航

前端

2023-08-24 20:02:00

限流：保护您的系统免受高并发请求冲击

简介

在当今快节奏的数字世界中，网站和应用程序面临着前所未有的高并发请求量。当系统在短时间内收到大量请求时，可能会不堪重负，导致性能下降甚至系统崩溃。为了应对这一挑战，限流技术应运而生，它通过控制请求的并发数量来保护系统。

限流的必要性

高并发请求的冲击会导致一系列系统问题，包括：

资源不足： 当请求的数量超过系统的处理能力时，可能导致服务器过载、内存耗尽和数据库连接失败。
性能下降： 过多的请求会导致响应时间延长、页面加载缓慢和用户体验不佳。
系统崩溃： 极端情况下，系统可能无法承受高并发请求的冲击，导致完全崩溃，造成数据丢失和服务中断。

限流算法

有多种限流算法可供选择，每种算法都有其独特的优点和缺点。以下是三种最常用的算法：

削峰填谷算法： 通过将请求分布到不同时间段来平滑请求流量，防止系统在短时间内收到过多的请求。
令牌桶算法： 向系统分配一定数量的令牌，当请求到达时，需要消耗一个令牌才能被处理。如果系统中没有足够的令牌，则请求将被拒绝。
漏桶算法： 模拟一个漏斗，将请求放入漏斗中，然后以一定的速率释放请求。如果请求到达时，漏斗已满，则请求将被拒绝。

手搓限流优化代码

使用令牌桶算法，您可以轻松实现限流功能：

import time

class TokenBucket:
    def __init__(self, capacity, rate):
        self.capacity = capacity
        self.rate = rate
        self.tokens = 0
        self.last_update_time = time.time()

    def generate_tokens(self):
        now = time.time()
        elapsed_time = now - self.last_update_time
        self.tokens = min(self.capacity, self.tokens + self.rate * elapsed_time)
        self.last_update_time = now

    def allow_request(self):
        self.generate_tokens()
        if self.tokens > 0:
            self.tokens -= 1
            return True
        else:
            return False