Distributed Flow Control

目录

• Serverless场景下的限流挑战与应对: 在无服务器架构中实现精准流量控制
• 上下文传递: 如何在调用链中传递限流维度（如用户ID）
• 与熔断器的协同: 异常比例触发熔断后再恢复的实现机制
• 从单机限流到分布式限流: 微服务架构下的必然选择
• 分层架构: 控制台（Console）、控制面（Control Plane）、数据面（Data Plane）
• 压测与容量规划: 通过限流平台模拟流量，进行全链路压测，找出系统瓶颈
• 基于Kubernetes HPA的限流: 结合自定义指标（如QPS）进行自动扩缩容
• 基于Redis的分布式计数器: Lua脚本保证原子性、集群模式下的同步问题
• 基于时间序列预测的弹性限流: 预测流量洪峰，提前调整阈值
• 基于系统负载的动态限流: 根据CPU、Load、P99延迟自动调整阈值
• 实时仪表盘: 全局流量态势、限流热点图、规则效果可视化
• 异常流量自动识别与防护: 结合机器学习识别CC攻击等异常模式并自动限流
• 性能考量: 网关集成带来的性能损耗与优化
• 性能陷阱: Lua脚本复杂度、网络往返次数与系统瓶颈
• 扩展性设计: 支持多语言SDK、多环境（K8s/VM）
• 技术选型: 自研 vs. 集成开源（如 Sentinel, Redis-cell, Envoy RateLimit）
• 故障降级与恢复: Redis宕机时，自动降级到本地限流或直接放行
• 智能报警: 规则频繁触发报警、Redis连接异常报警
• 智能配额分配: 根据服务重要性、SLA动态分配集群总配额
• 服务网格（Service Mesh）限流: 在Istio等网格中实现更细粒度的限流策略
• 权限与审计: 规则变更的审批流程与操作日志
• 核心价值: 防止系统雪崩、保障服务可用性、实现公平调度、成本控制
• 核心监控指标: 限流QPS、通过QPS、阻塞请求数、规则触发次数
• 核心组件设计: 控制面、数据面与存储层的详细实现
• 根因分析: 限流发生后的自动根因定位与故障诊断
• 案例分享: 电商大促期间的限流实战与API开放平台的配额管理
• 流量洪峰下的守护神: 为什么需要分布式限流？
• 滑动窗口的精确实现: 基于Redis Sorted Set或ZSET
• 演进路线图: 从网关单点限流到全链路精准限流
• 热点参数限流: 对频繁访问的特定参数进行特殊限制
• 版本管理与灰度发布: 新规则的灰度下发与回滚机制
• 稳定性陷阱: 分布式锁的使用、缓存穿透与雪崩
• 网关作为限流的第一道防线: 全局流量管控
• 网关集成模式: 内置、Sidecar、外部服务模式详解
• 规则数据模型: 资源、阈值、流控模式、效果（快速失败/Warm Up/排队等待）
• 设计原则: 高可用、低延迟、最终一致性、配置热更新
• 配置热更新: 规则变更实时下发至数据面，无需重启应用
• 链路追踪集成: 在调用链上标记被限流的请求
• 附录A: 开源限流组件对比（Sentinel, Envoy RLS, Redis-cell）
• 附录B: Redis Lua脚本示例
• 附录C: 全球分布式限流架构探讨
• 附录D: 术语表
• 限流算法深度剖析: 固定窗口、滑动窗口、漏桶与令牌桶
• 限流维度与粒度: QPS、并发线程数与分布式总配额的精细控制
• 集群流量控制: 精确控制整个集群的总并发量
• 需求与场景分析: 识别需要保护的核心服务与资源
• 高可用设计: 控制面无状态、数据面本地降级、存储多活
• 高性能本地缓存+低频同步: 降低Redis压力，保证最终一致性