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分布式限流降级, 高性能，易使用，实时管控

sentry-guarder

分布式限流降级

1. 限流

可以理解为是一个控制流量阈值或调节比例的功能，在前端网站面对大流量访问的时候，可以对流量进行控制，防止大流量对后端核心系统造成破坏，导致服务不可用的情况。即通过调节流量阈值来控制通过系统的最大流量值，保证系统安全可靠运行。

分为接入层限流，应用层降级，我们这里实现的是应用层降级

1.1 常见算法

1. 令牌桶 以固定速率添加令牌，填满为止，当有n个请求时，删除n个令牌，当不够时，则请求会被限流 支持突发流量
2. 漏桶 固定容量的漏桶 按照规定速率流出， 流入速率不限，当漏桶满了，流入的请求会被限流，如果桶空了，则不需要流出
3. 计数器/滑动窗口 需要把时间分割的较细才能较好限流 参考

2. 降级

服务降级，把非核心依赖降级，防止拖垮核心服务, 如一些页面中的推荐信息，可以在大促之前做降级

2.1 常见分类

1. 页面降级 （对应一个http请求)
2. 页面片段降级 (页面部分片段)
3. 功能降级（搜索，推荐，统计)
4. 服务接口降级 (服务化接口降级， 针对的是消费端降级) 参考

3. 架构设计

限流分而自治—配置推送—同步校验—异步计数（Redis + Semaphore + RateLimiter）

Redis统一管理限流配置，并推送至每个JVM实例中，限流计数器（并发量、请求速率）由JVM本地进行内存级的计数，监控数据异步周期性上报Redis。

优势：解决了JVM扩缩容时限流配置参数的频繁变更问题 劣势：没有实现集中式资源限流

4. 使用

限流

@Limiting 
public List<GroupDO> shortQueryWithSleepLong()
{
}

降级

public static void main(String[] args) throws Throwable
{
	// 降级标识 正常调用  降级调用
	boolean sendSmsResult = DemotionUtils.call(“降级标识”, () -> sendSms(phone, content), () -> true);
}

5. 控制台

实现全局控制，统计

6. 性能优化

计数器使用 LongAdder 替换 AtomicLong