新浪微博的一名工程师正在家里办婚礼，突然接到公司紧急电话处理线上流量激增的问题，因为某当红明星公布了恋情，导致流量增加好多倍，然后系统出现不稳定，用户访问不畅。工程师没办法只能婚礼现场穿着西装打开笔记本调试代码。此时更意识到系统扩容和限流机制是多么重要啊。
类似现实生活中的景区限流，系统也要有对应的限流措施。
对系统服务进行限流，一般有如下几个模式：
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熔断：
这个模式是需要系统在设计之初，就要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，当程序已恢复稳定时，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，可将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，还可以采用不直接操作数据库，而全部读缓存、写缓存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子，不立即处理。然后后端真正的业务处理程序从这个池子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去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：
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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。 -
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：
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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。
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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。
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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，以应对随时可能的系统风险。