java分布式面试系统限流最佳实践

针对Java分布式面试系统的限流最佳实践，我将分享以下攻略：

1. 需求调研与场景分析

首先，你需要了解你的系统在什么场景下存在限流的需求，例如有哪些接口需要限流、在什么情况下需要限流等等。在这个阶段中，你需要和业务对接人员进行沟通，了解产品的最大承载量、是否需要分区以及不同区之间的流量比例等。

2. 选择限流算法

常见的限流算法有令牌桶算法、漏桶算法以及计数器算法等。不同的算法适用于不同的限流场景，例如对于可以处理并发请求的接口，令牌桶算法适用于平滑限流，而对于瞬间高并发的接口，则需要采用漏桶算法。因此，在选择限流算法时，需要结合实际场景进行选择。

3. 系统级限流

系统级别的限流主要是通过Web容器或者反向代理来进行配置，常见的有nginx、apache等。这种方式的限流主要是针对进入容器的请求进行限流，可以有效地避免系统超负荷，但是它的限流粒度比较粗，且无法对具体业务进行细分。

4. 代码级限流

采用代码级别的限流，可以对具体的业务逻辑进行更细粒度的控制。常见的代码级限流方式有ThreadLocal、Guava RateLimiter等。

5. 分布式限流

对于分布式系统，采用代码级别的限流已经无法满足需求，因为多个服务共享同一个资源，需要进行统一的限制。常见的分布式限流方式有基于Redis的限流、基于Zookeeper的限流以及基于Gateway的限流等。

示例1：对于一个高查询量的系统，可以采用基于Guava的RateLimiter进行限流控制。示例代码如下：

    // 创建一个限流器，2 个令牌/秒的速率
    private static RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2);

    public static void main(String[] args) {
        // 模拟100个请求
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            new Thread(() -> {
                // 阻塞等待获取令牌，如果超时则返回false
                if (rateLimiter.tryAcquire(500, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
                    queryData();
                } else {
                    System.out.println("限流了！");
                }
            }).start();
        }
    }

    private static void queryData() {
        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "：查询数据...");
    }

示例2：对于一个分布式场景下的高并发接口，可以采用基于Redis的限流方式。示例代码如下：

    private static final String LUA_SCRIPT = "local count = redis.call('incr', KEYS[1])\n" +
            "if tonumber(count) == 1 then\n" +
            "    redis.call('expire', KEYS[1], KEYS[2])\n" +
            "end\n" +
            "if tonumber(count) > tonumber(ARGV[1]) then\n" +
            "    return 0\n" +
            "end\n" +
            "return 1\n";

    public static boolean isAllowAccess(String key, int limit, int timeout) {
        Jedis jedis = null;
        try {
            jedis = jedisPool.getResource();

            // 通过Lua脚本实现限流
            Object result = jedis.eval(LUA_SCRIPT, Arrays.asList(key), Arrays.asList(String.valueOf(timeout), String.valueOf(limit)));

            return ((Long) result) == 1;
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            if (jedis != null) {
                jedis.close();
            }
        }
        return false;
    }

以上就是Java分布式面试系统限流最佳实践的攻略，希望能给您带来帮助！