限流与限流算法

日期：2026-07-11
标签：#面试 #八股 #后端 #系统设计 #场景题

一句话答案

限流是在资源容量边界前拒绝或延迟部分请求，常见算法有固定窗口、滑动窗口、漏桶和令牌桶，其中令牌桶最适合允许一定突发的通用接口限流。

算法对比

面试口语版

限流前先根据压测确定系统安全容量，再选择作用范围：单机可用内存令牌桶，分布式可由网关结合 Redis Lua 做原子限流。维度可以是接口、用户、租户、IP 或业务优先级。超过阈值后不只是返回 429，还可以排队、降级、使用缓存或丢弃低优先级任务。限流必须配合监控，否则阈值错误会把正常流量误杀。

关键细节

• 分布式限流要权衡强一致和性能，本地限流配合集中配额下发常更稳健。
• 限流放在越靠前的位置，节省的后端资源越多；核心服务仍要做自保护。
• 重试请求也消耗容量，客户端应遵循 Retry-After 并指数退避。

面试官追问

1. Redis 如何原子实现令牌桶？
2. 网关宕机或 Redis 不可用时 fail-open 还是 fail-close？
3. 如何设计动态限流？

面试官追问参考答案

1. Redis 如何原子实现令牌桶？

Key 保存当前令牌数和上次补充时间。Lua 脚本根据当前时间计算应补令牌数，取不超过桶容量的值，再判断是否足够消费并更新状态，整个过程单 Key 原子执行；还要设置过期时间，避免长期不用的桶占内存。

2. 网关宕机或 Redis 不可用时 fail-open 还是 fail-close？

取决于业务风险。登录浏览等低风险接口可 fail-open 并启用单机保底限流，保证可用性；支付、资金、库存等高风险接口宜 fail-close 或进入严格降级，避免突破硬约束。策略要按接口分级，不能全局固定。

3. 如何设计动态限流？

以压测容量为静态上限，再根据 CPU、延迟、错误率、线程池排队和下游健康动态调整配额。可用 AIMD 或自适应并发限制，下降要快速、恢复要缓慢并设上下界和迟滞，配置通过控制面下发，数据面保留本地兜底。