再举一个我们生活中的例子：一些热门的旅游景点，往往对每日的旅游参观人数有严格的限制，比如北京的故宫、欢乐谷等，每天只卖固定数目的门票，如果去的晚了，可能当天的票就已经卖完，当天就无法进去游玩，即使进去，排队也能排到你怀疑人生。

为什么旅游景点要做这样的限制呢？多卖一些门票多赚一些钱岂不是更好？

其实对于旅游景点而言，她们也很无奈，因为景点的服务资源有限，每日能服务的人数也有限，一旦放开限制，景点的工作人员就会不够用，卫生情况也得不到保障，安全也存在隐患，超密集的人群也会严重影响游客体验。但由于景区名气大，来游玩的旅客络绎不绝，远超出了景区的承载能力，因此景区只好做出限制每日人员流量的举措。

同理，在IT软件行业中，系统服务也是这样。

如果你的系统理论是时间单位内可服务100W用户，但是今天却突然来了300W用户，由于用户流量的随机性，如果不限流，很有可能这300W用户瞬间就压垮了系统，导致所有人都得不到服务。

因此为了保证系统至少还能为100W用户提供正常服务，我们需要对系统进行限流设计。

有人可能会想，既然会有300W用户来访问，那为啥系统不干脆设计成能足以支撑这么大量用户的集群呢？

这是个好问题。如果系统是长期有300W的用户来访问，肯定是要做上述升级的，但是常常面临的情况是，系统的日常访问量就是100W，只不过偶尔有一些不可预知的特定原因导致短时间的流量激增，这个时候，公司往往出于节约成本的考虑，不会为了一个不常见的尖峰来把我们的系统扩容到最大的尺寸。

对系统服务进行限流，一般有如下几个模式：

熔断

这个模式需要系统在设计之初，就把熔断措施考虑进去。当系统出现问题时，如果短时间内无法修复，系统要自动做出判断，开启熔断开关，拒绝流量访问，避免大流量对后端的过载请求。系统也应该能够动态监测后端程序的修复情况，当程序恢复稳定时，可以关闭熔断开关，恢复正常服务。

服务降级

将系统的所有功能服务进行一个分级，当系统出现问题，需要紧急限流时，可以把不是那么重要的功能进行降级处理，停止服务，这样可以释放出更多的资源供给核心功能的去用。

例如在电商平台中，如果突发流量激增，可临时将商品评论、积分等非核心功能进行降级，停止这些服务，释放出机器和CPU等资源来保障用户正常下单，而这些降级的功能服务可以等整个系统恢复正常后，再来启动，进行补单/补偿处理。除了功能降级以外，还可以采纳不直接操作数据库，而全部读缓存、写缓存这样的方式作为临时降级方案。

延迟处理

这个模式需要在系统的前端设置一个流量缓冲池，将所有的请求全部缓冲进这个池，不立即处理。然后后端真正的业务处理程序从这个池中取出请求依次处理，常见的可以用队列模式来实现。这就相当于用异步的方式减少了后端的处理压力，但是当流量较大时，后端的处理能力有限，缓冲池里的请求可能处理不及时，会有一定程度延迟。

特权处理

这个模式需要将用户进行分类，通过预设的分类，让系统优先处理需要高保障的用户群体，其它用户群的请求就会延迟处理或者直接不处理。

那在实际项目中，对访问流量的限制，可采用如下几种技术方法：

熔断技术

熔断的技术可以重点参考Netflix的开源组件Hystrix的做法，主要有三个模块：熔断请求判断算法、熔断恢复机制、熔断报警。

Hystrix参考链接：https://github.com/Netflix/Hystrix

计数器方法

系统维护一个计数器，来一个请求就加1，请求处理完成就减1，当计数器大于指定的阈值，就拒绝新的请求。

基于这个简单的方法，可以再延伸出一些高级功能，比如阈值可以不是固定值，是动态调整的。另外，还可以有多组计数器分别管理不同的服务，以保证互不影响等。

队列方法

就是基于FIFO队列，所有请求都进入队列，后端程序从队列中取出待处理的请求依次处理。基于队列的方法，也可以延伸出更多的玩法来，比如可以设置多个队列以配置不同的优先级。

令牌桶方法

首先还是要基于一个队列，请求放到队列里面。但除了队列以外，还要设置一个令牌桶，另外有一个脚本以持续恒定的速度往令牌桶里面放令牌，后端处理程序每处理一个请求就必须从桶里拿出一个令牌，如果令牌拿完了，那就不能处理请求了。我们可以控制脚本放令牌的速度来达到控制后端处理的速度，以实现动态流控。

我们在做服务限流的时候，还是有一些原则和事项需要注意的：

• 实时监控：系统必须要做好全链路的实时监控，才能保证限流的及时检测和处理。

• 手动开关：除系统自动限流以外，还需要有能手动控制的开关，以保证随时都可以人工介入。

• 限流的性能：限流的功能理论上是会在一定程度影响到业务正常性能的，因此需要做到限流的性能优化和控制。

系统故障常常都是不可预测且难以避免的，因此作为系统设计师的我们，必须要提前预设各种措施，以应对随时可能出现的系统风险。