設定一個場景，假如一個商品接口在某段時間突然上升，會怎麽辦？
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生活中的例子來說，假設某産品上熱搜之後，迅速有十幾萬人去淘寶下單購買，此時並沒有做好對該商品的緩存預熱以及准備，如何操作？
對于這個問題，在電商高並發系統中，對接口的保護一般采用：緩存、限流、降級 來操作。
假設該接口已經接受過風控的處理，過濾掉一半的機器人腳本請求，剩下都是人爲的下單請求。
服務限流
限流 主要的目的是通過對並發訪問/請求進行限速，或者對一個時間窗口內的請求進行限速，一旦達到限制速率則可以拒絕服務、排隊或等待、降級等處理。
限流算法
1. 漏鬥算法
漏桶算法 是當請求到達時直接放入漏桶，如果當前容量已達到上限（限流值），則進行丟棄或其他策略（觸發限流策略）。漏桶以固定的速率（根據服務吞吐量）進行釋放訪問請求（即請求通過），直到漏桶爲空。
漏鬥算法的思想就是，不管你來多少請求，我的接口消費速度一定是小于等于流出速率的阈值的。
可以基于消息隊列來實現。
2. 令牌桶算法
令牌桶算法 是程序以v（v = 時間周期 / 限流值）的速度向令牌桶中增加令牌，直到令牌桶滿，請求到達時向令牌桶請求令牌，如果獲取成功則通過請求，如果獲取失敗觸發限流策略。
令牌桶算法和漏鬥算法的思想差別在于，前者可以允許突發請求的發生。
3. 滑窗算法
滑窗算法 是將一個時間周期分爲N個小周期，分別記錄每個小周期內訪問次數，並且根據時間滑動刪除過期的小周期。
如下圖所示，假設時間周期爲1分鍾，將1分鍾再分爲2個小周期，統計每個小周期的訪問數量，則可以看到，第一個時間周期內，訪問數量爲75，第二個時間周期內，訪問數量爲100，如果一個時間周期內所有的小周期總和超過100的話，則會觸發限流策略。
Sentinel的實現 和 TCP滑窗。
接入層限流
Nginx限流
Nginx 限流采用的是漏桶算法。
它可以根據客戶端特征，限制其訪問頻率，客戶端特征主要指 IP、UserAgent等。使用 IP 比 UserAgent 更可靠，因爲 IP 無法造假，UserAgent 可隨意僞造。
limit_req模塊基于IP：
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http://nginx.org/en/docs/http/ngx_http_limit_req_module.html
tgngine：
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http://tengine.taobao.org/document_cn/http_limit_req_cn.html
本地接口限流
Semaphore
Java 並發庫 的 Semaphore 可以很輕松完成信號量控制，Semaphore 可以控制某個資源可被同時訪問的個數，通過 acquire() 獲取一個許可，如果沒有就等待，而 release() 釋放一個許可。
假如我們對外提供一個服務接口，允許最大並發數爲40，我們可以這樣：
private final Semaphore permit = new Semaphore(40, true);public void process(){ try{ permit.acquire(); //TODO 處理業務邏輯 } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } finally { permit.release(); }}具體的 Semaphore 實現參考源碼。
分布式接口限流
使用消息隊列
不管是用MQ中間件，或是Redis的List實現的消息隊列，都可以作爲一個 緩沖隊列 來使用。思想就是基于漏鬥算法。
當對于一個接口請求達到一定阈值時，就可以啓用消息隊列來進行接口數據的緩沖，並根據服務的吞吐量來消費數據。
服務降級
在接口做好風控的前提下，發現了接口請求的並發量迅速上升，我們可以啓用兜底方案，進行服務降級。
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一般服務降級應該用來對一些 不重要 或 不緊急 的服務或任務進行服務的 延遲使用 或 暫停使用。
降級方案
停止邊緣業務
比如淘寶雙11前，就不可以查詢三個月前的訂單，對邊緣業務進行降級，保證核心業務的高可用。
拒絕請求
在接口請求並發量大于阈值，或是接口出現大量失敗請求等等突發情況，可以拒絕一些訪問請求。
拒絕策略
隨機拒絕：隨機拒絕超過阈值的請求 。拒絕舊請求：按照請求的時間，優先拒絕更早收到的請求。拒絕非核心請求：根據系統業務設置核心請求清單，將非核心清單內的請求拒絕掉。恢複方案
在實現服務降級之後，對于突增流量我們可以繼續注冊多個消費者服務來應對並發量，之後我們再對一些服務器進行慢加載。
降級具體實現參考其他文章。
數據緩存
在接口做好風控的前提下，發現了接口請求的並發量迅速上升，我們可以分以下幾個操作執行：
對訪問請求使用分布式鎖進行阻塞。在這個短時間中，我們可以將對應操作行的熱點數據，緩存在緩存中間件中。放行請求後，讓所有請求優先操作緩存數據。再將操作的結果通過消息隊列發送給消費接口慢慢消費。
緩存問題
假設我們操作的是一個庫存接口，此時數據庫中只有100個庫存。
那假如此時我們將一條數據放入緩存中，如果所有的請求都來訪問這個緩存，那它還是被打挂，我們該怎麽操作？
讀寫分離
第一種想法，讀寫分離。
使用Redis的哨兵集群模式來進行主從複制的讀寫分離操作。讀的操作肯定大于寫操作，等庫存被消費到0時，讀操作直接快速失敗。
負載均衡
第二種想法，負載均衡。
在緩存數據後，如果所有請求都來緩存中操作這個庫存，不管是加悲觀鎖還是樂觀鎖，並發率都很低，此時我們可以對這個庫存進行拆分。
我們可以參照 ConcurrentHashMap 中的 counterCells 變量的設計思想，將100個庫存拆分到10個緩存服務中，每個緩存服務有10個緩存，然後我們再對請求進行負載均衡到各個緩存服務上。
但是這種方式會有問題，如果大部分用戶被hash到同一個緩存上，導致其他緩存沒有被消費，卻返回沒有庫存，這是不合理的。
page cache
第三種想法，page cache。
大部分軟件架構其實都用到了這種方法，比如linux內核的硬盤寫入、mysql的刷盤等等，即將短時間內的寫操作聚合結果寫入，所有的寫操作在緩存內完成。
來源：https://blog.csdn.net/weixin_44414492
