寒风
API作为应用程序编程接口提供给调用方使用，在设计时不光光要考虑到安全性，还要考虑其稳定性。而对于API而言，提供给调用方使用时一定要对调用次数做限制，防止API并发过高导致服务不可用。举个例子，像微博每次碰到某明星爆料一个热点，微博就会瘫痪一次，典型的过载导致的。
限流需要考虑的问题
1、阈值设定为多大
阈值过小会影响用户的正常访问，所以需要视具体情定确定阈值大小。
2、单位时间范围持续多久
可以按天、小时、分钟等时间段计时。
3、何时重置阈值，重新计数
达到阈值后，该用户发出的请求不再处理，但需要在一段时间后恢复访问，重新计数，避免服务一直不可用。
限流处理模式
1、延迟处理（队列机制）
我们在系统前端设置一个缓冲池，所有的请求全部进入这个缓冲池，但不立即处理请求。由后端程序依次从缓冲池里取出请求进行处理，这样就减小了后端的处理压力。
2、服务降级
将整个系统各个功能模块设置一个等级，当核心API负载过大时，将一些等级不高的服务进行降级处理（停止服务），这样就相当于把资源节省给核心API使用了，保证核心业务的正常运行。像一般电商平台推出活动时，都会有服务降级机制。
3、熔断
当API出现问题时，若短时间内无法修复及恢复服务，那就需要开启熔断开关，拒绝后续的流量请求，避免一个API的故障导致连锁反应。
限流方案
1、借助Nginx实现限流
通过Nginx limit_req 模块可以方便的基于特定IP、请求来做限流。
2、基于Redis实现限流（推荐）
比如根据用户IP创建一个Key，每次请求时就将此键值加1，当特定时间段内达到阈值后禁用服务访问，等Key过期后又重新计数。
从限流实现成本上说，Redis方案最易控制和实现，大家可以试下。
以上就是我的观点，对于这个问题大家是怎么看待的呢？欢迎在下方评论区交流 ~ 我是科技领域创作者，十年互联网从业经验，欢迎关注我了解更多科技知识！
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