计数器限流策略，计数器限流策略有哪几种
dfnjsfkhak时间2024-02-05 03:00:39分类计数器浏览28
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你们都是怎么确保系统不被突然的访问流量压垮的?
流量控制 在短******开发中可以使用的流量控制算法包含漏桶算法、令牌桶算法等，在流量控制的作用下可以保护下游服务不被大量流量的冲击压垮。
限流： 原理是监控应用流量的QPS或并发线程数等指标，当达到指定阈值时对流量进行控制，避免系统被瞬时的流量高峰冲垮，保障应用高可用性。保护自身系统防止被外部调垮。
若您的手机流量异常消耗，建议您：运行完程序如浏览器、电子邮件等功能后，建议您可以进入任务管理器中结束后台运行的程序 进入手机功能表-设定-账户-添加账户-三星账户，关闭自动同步功能（使用时再打开）。
高峰值流量是压垮系统很重要的原因，所以如何把瞬间的高流量变成一段时间平稳的流量也是设计秒杀系统很重要的思路。实现削峰的常用的方法有利用缓存和消息中间件等技术。
四种限流算法原理
计数器是一种最简单限流算法，其原理就是：在一段时间间隔内，对请求进行计数，与阀值进行比较判断是否需要限流，一旦到了时间临界点，将计数器清零。这种方法虽然简单，但也有个大问题就是没有很好的处理单位时间的边界。
限流： 原理是监控应用流量的QPS或并发线程数等指标，当达到指定阈值时对流量进行控制，避免系统被瞬时的流量高峰冲垮，保障应用高可用性。保护自身系统防止被外部调垮。
电阻限流的原理： 电阻RL是负载电阻，R为稳压调整电阻（也称为限流电阻），D为稳压管，按稳压电路设计准则，在输入电压基本不变时，RL变小时，流过RL的电流增加，但流过D的电流却减少。
一般来说，限流的常用处理手段有：计数器是一种比较简单粗暴的限流算法：在一段时间间隔内，对请求进行计数，与阀值进行比较判断是否需要限流，一旦到了时间临界点，将计数器清零。计数器算法存在“时间临界点”缺陷。
【5分钟背八股】滑动时间窗口算法是什么?
1、随着时间的推移，滑动窗口也随着时间往前移动，比如上图开始时，窗口是0：00到0：30的这个范围，过了15秒后，窗口是0：15到0：45的这个范围，窗口中的请求重新清零，这样就很好的解决了计数器算法的临界值问题。
2、双指针算法：双指针算法通常用来处理数组和链表等数据结构，通过两个指针同时从两个方向遍历数组或链表，执行相关的操作，最终得到问题的解。
3、Viola-jones人脸检测算法是一种基于滑动窗口的目标检测算法，但它却克服了滑动窗口检测带来的低效问题，可以用于实时人脸检测，主要归功于以下三点： 我参考论文[1]实现了Viola Jones中提到的attention cascade检测框架，此处是 github传送门 。
4、慢开始：在主机刚刚开始发送报文段时可先将拥塞窗口cwnd设置为一个最大报文段MSS的数值。在每收到一个对新的报文段的确认后，将拥塞窗口增加至多一个MSS的数值。
单机限流算法笔记
小红书限流解决方法：发现账号被限流后，先根据因素逐个排查。找到问题，该修改修改，该删除删除。
人工干预数据，刷赞、刷粉、刷评论收藏，平台通过后台监测，一旦发现账号数据异常，会给予账号限流降权关小黑屋等处罚措施。（4）、留联系方式。
该平台中的蓝v基础流量大概在30-100左右。首先小红书中蓝v初始给的曝光流量大概有一百多，如果笔记被限流了，估计流量也只有几十甚至个位数了。长时间不更新可能会被判定为僵尸号，会被限流一段时间，发几天就流量正常了。
单篇笔记被限流 有的时候不是全部被限流，而是因为你发布的一篇笔记含有违规的信息，而被限流，只是单篇浏览量没有推荐，也不被收录，别人看不到你的笔记，也搜不到。
第二：内容涉及广告营销大家都知道小红书是不能直接发广告的，一旦平台检测到笔记内容里有这些广告信息，那就会被系统判定为营销号，账号和笔记都会被限流。
我的做法是根据某种类型消息的标识，通过令牌桶算法（单机限流），根据你预估的处理能力，为这种消息单独设置一个线程池，线程池队列长度可以设置大些，用这个线程池也单独处理这种消息，这样也不会让其他类型的消息堆积在MQ。
分布式解决方案之:限流
为了解决这个问题，业界又提出另外一种限流算法，即滑动窗口限流。滑动窗口限流解决固定窗口临界值的问题，可以保证在任意时间窗口内都不会超过阈值。
我们的解决方案主要是通过Sentinel的限流、降级、熔断（增加服务器数量就不说了）以及消息中间件的削峰（我会专门写一期关于消息中间件的文章，到时候大家可以看看）。
SETNX/EX的锁方案会产生在过期时间的问题，同时也有异步***master数据到sl***e的问题。相比lua方案会产生更多的不稳定性。
redis 0 以后开始支持扩展模块， redis-cell 是一个用rust语言编写的基于令牌桶算法的的限流模块，提供原子性的限流功能，并允许突发流量，可以很方便的应用于分布式环境中。
负责故障发现的解决方案都属于应用性能管理（APM）范畴。我们在部署这个“眼睛”的时候，需要考虑到全方位的覆盖，要包含所有的节点。
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