近几年来，语音直播系统愈加流行，随之而来的就是大量的用户和系统运行压力，所以怎样保证语音直播系统服务的稳定性更加重要。当系统出现高并发情况，或者服务压力比较大的时候，可以通过缓存、限流、熔断降级等方式去提高服务稳定性，今天我们就来讲讲限流的实现。

一、什么是限流

限流就是限制用户请求数和并发数，降低系统服务的压力，除此之外，还可以通过限制一个时间窗口内的用户请求量来保证稳定的系统服务。如果语音直播系统的服务资源、系统处理能力都有限的话，就需要对调用该服务的上游请求限制，防止服务资源被耗尽，导致系统服务停止。

想要了解限流，就要了解阈值和拒绝策略这两个相关概念，阈值是指单位时间内能够接受的最多请求次数，拒绝策略就是当用户请求超过阈值后，语音直播系统采用的拒绝请求的策略，比如直接拒绝、排队等待等。

二、有哪些常见的限流算法

1、固定窗口算法

固定窗口算法是一种比较简便的限流算法，也叫计数器算法，固定窗口算法上的实现需要一个支持原子操作的计数器，计数器会累计每秒钟内的请求次数，如果每秒请求次数超过了阈值，就会出发拒绝策略。需要注意的是，每过一秒，语音直播系统就要将计数器重置清零，重新开始累计，而且当时间窗口的临界发生突变，可能会影响限流的效果。

2、滑动窗口算法

滑动窗口算法是固定窗口算法的升级，固定窗口算法中，遇到时间窗口的临界突变，会导致限流不能正常启动，滑动窗口算法就是在这一点进行升级，当遇到临界突变后，语音直播系统随之调整时间窗口。

3、滑动日志算法

滑动日志算法就是让语音直播系统记录所有请求时间点，当用户请求到达时，先判断指定时间范围内的用户请求是否超过阈值，然后决定是否限流。滑动窗口算法没有时间窗口突变的问题，可以更准确地进行限流，但是会占用较高的内存。

除了上述的三种算法，语音直播系统还可以通过漏桶算法、令牌桶算法、Redis分布式限流、Redis固定窗口限流滑动窗口限流等方式，来实现限流。当然，语音直播系统也可以使用限流工具实现限流，虽然限流可以有效降低系统服务压力，但是系统也需要实现熔断升级、负载均衡等机制，多方面维护系统稳定性。

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