海量请求下的接口并发解决方案
设定一个场景，假如一个商品接口在某段时间突然上升，会怎么办？
生活中的例子来说，假设冰墩墩在当天晚上上热搜之后，迅速有十几万人去淘宝下单购买，此时并没有做好对该商品的缓存预热以及准备，如何操作？
对于这个问题，在电商高并发系统中，对接口的保护一般采用：缓存、限流、降级 来操作。
假设该接口已经接受过风控的处理，过滤掉一半的机器人脚本请求，剩下都是人为的下单请求。
服务限流
限流 主要的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理。
限流算法
漏斗算法 漏桶算法 是当请求到达时直接放入漏桶，如果当前容量已达到上限（限流值），则进行丢弃或其他策略（触发限流策略）。漏桶以固定的速率（根据服务吞吐量）进行释放访问请求（即请求通过），直到漏桶为空。
漏斗算法的思想就是，不管你来多少请求，我的接口消费速度一定是小于等于流出速率的阈值的。
可以基于消息队列来实现
令牌桶算法 令牌桶算法 是程序以v（v = 时间周期 / 限流值）的速度向令牌桶中增加令牌，直到令牌桶满，请求到达时向令牌桶请求令牌，如果获取成功则通过请求，如果获取失败触发限流策略。
令牌桶算法和漏斗算法的思想差别在于，前者可以允许突发请求的发生。
滑窗算法 滑窗算法 是将一个时间周期分为N个小周期，分别记录每个小周期内访问次数，并且根据时间滑动删除过期的小周期。
如下图所示，假设时间周期为1分钟，将1分钟再分为2个小周期，统计每个小周期的访问数量，则可以看到，第一个时间周期内，访问数量为75，第二个时间周期内，访问数量为100，如果一个时间周期内所有的小周期总和超过100的话，则会触发限流策略。
Sentinel的实现 和 TCP滑窗。
接入层限流
Nginx限流
Nginx 限流采用的是漏桶算法。
它可以根据客户端特征，限制其访问频率，客户端特征主要指 IP、UserAgent等。使用 IP 比 UserAgent 更可靠，因为 IP 无法造假，UserAgent 可随意伪造。
limit_req模块基于IP：Module ngx_http_limit_req_module (nginx.org)
tgngine：ngx_http_limit_req_module - The Tengine Web Server (taobao.org)
本地接口限流
SemaphoreJava 并发库 的 Semaphore 可以很轻松完成信号量控制，Semaphore 可以控制某个资源可被同时访问的个数，通过 acquire() 获取一个许可，如果没有就等待，而 release() 释放一个许可。
假如我们对外提供一个服务接口，允许最大并发数为40，我们可以这样：
private final Semaphore permit = new Semaphore(40, true);public void process(){try{permit.acquire();//TODO 处理业务逻辑} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();} finally {permit.release();}}
具体的 Semaphore 实现参考源码。
分布式接口限流
使用消息队列
不管是用MQ中间件，或是Redis的List实现的消息队列，都可以作为一个 缓冲队列 来使用。思想就是基于漏斗算法。
当对于一个接口请求达到一定阈值时，就可以启用消息队列来进行接口数据的缓冲，并根据服务的吞吐量来消费数据。
服务降级
在接口做好风控的前提下，发现了接口请求的并发量迅速上升，我们可以启用兜底方案，进行服务降级。
一般服务降级应该用来对一些 不重要 或 不紧急 的服务或任务进行服务的 延迟使用 或 暂停使用。
降级方案
停止边缘业务
比如淘宝双11前，就不可以查询三个月前的订单，对边缘业务进行降级，保证核心业务的高可用。
拒绝请求
在接口请求并发量大于阈值，或是接口出现大量失败请求等等突发情况，可以拒绝一些访问请求。
拒绝策略
随机拒绝：随机拒绝超过阈值的请求 。拒绝旧请求：按照请求的时间，优先拒绝更早收到的请求。拒绝非核心请求：根据系统业务设置核心请求清单，将非核心清单内的请求拒绝掉。
恢复方案
在实现服务降级之后，对于突增流量我们可以继续注册多个消费者服务来应对并发量，之后我们再对一些服务器进行慢加载。
降级具体实现参考其他文章。
数据缓存
在接口做好风控的前提下，发现了接口请求的并发量迅速上升，我们可以分以下几个操作执行：
对访问请求使用分布式锁进行阻塞。
在这个短时间中，我们可以将对应操作行的热点数据，缓存在缓存中间件中。
放行请求后，让所有请求优先操作缓存数据。
再将操作的结果通过消息队列发送给消费接口慢慢消费。
缓存问题
假设我们操作的是一个库存接口，此时数据库中只有100个库存。
那假如此时我们将一条数据放入缓存中，如果所有的请求都来访问这个缓存，那它还是被打挂，我们该怎么操作？
读写分离
第一种想法，读写分离。
使用Redis的哨兵集群模式来进行主从复制的读写分离操作。读的操作肯定大于写操作，等库存被消费到0时，读操作直接快速失败。
负载均衡
第二种想法，负载均衡。
在缓存数据后，如果所有请求都来缓存中操作这个库存，不管是加悲观锁还是乐观锁，并发率都很低，此时我们可以对这个库存进行拆分。
我们可以参照 ConcurrentHashMap 中的 counterCells 变量的设计思想，将100个库存拆分到10个缓存服务中，每个缓存服务有10个缓存，然后我们再对请求进行负载均衡到各个缓存服务上。
但是这种方式会有问题，如果大部分用户被hash到同一个缓存上，导致其他缓存没有被消费，却返回没有库存，这是不合理的。
page cache
第三种想法，page cache。
大部分软件架构其实都用到了这种方法，比如linux内核的硬盘写入、mysql的刷盘等等，即将短时间内的写操作聚合结果写入，所有的写操作在缓存内完成。
转自：舍其小伙伴
链接：https://blog.csdn.net/weixin_44414492/article/details/123027974
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