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轻松学会接口限流：实战Demo解析，守护系统稳定运行

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接口限流，是确保系统在高并发情况下稳定运行的重要手段。通过限制接口的请求频率，我们可以防止系统因为过大压力而崩溃。本文将带您走进接口限流的实战世界，通过解析一个详细的Demo，帮助您轻松学会如何实施接口限流，守护系统的稳定运行。

一、什么是接口限流

接口限流，顾名思义，就是限制接口的请求次数。在互联网领域，尤其是高并发环境下，系统可能会面临海量的请求。如果没有限流措施，这些请求可能会瞬间打爆服务器，导致系统瘫痪。因此，接口限流是为了保证系统的响应速度和稳定性而采取的一种措施。

二、常见的接口限流策略

1. 固定窗口限流

固定窗口限流是一种简单的限流策略，它将时间划分为固定大小的窗口，每个窗口只能通过固定数量的请求。当请求超过这个数量时，后续的请求将被拒绝。

from flask import Flask
from flask_limiter import Limiter
from flask_limiter.util import get_remote_address

app = Flask(__name__)
limiter = Limiter(app, key_func=get_remote_address, default_limits=["200 per day", "50 per hour"])

@app.route('/')
def index():
    return "Hello, World!"

if __name__ == '__main__':
    app.run()

2. 漏桶算法

漏桶算法是一种动态限流策略，它允许一定速率的请求通过，但超过这个速率的请求将被丢弃。

import time
from collections import deque

class Bucket:
    def __init__(self, capacity, rate):
        self.capacity = capacity
        self.rate = rate
        self.bucket = deque()
        self.last = time.time()

    def consume(self):
        now = time.time()
        for _ in range(min(len(self.bucket), int(now - self.last))):
            self.bucket.popleft()
        self.last = now
        if len(self.bucket) < self.capacity:
            self.bucket.append(now)

    def can_consume(self):
        self.consume()
        if len(self.bucket) < self.capacity:
            self.bucket.append(now)
            return True
        return False

bucket = Bucket(capacity=100, rate=0.1)

while True:
    if bucket.can_consume():
        # Process the request
        pass
    else:
        # Reject the request
        pass

3. 令牌桶算法

令牌桶算法与漏桶算法类似，但允许一定时间内超过速率的请求通过，只是在超过速率的情况下从桶中减少令牌。

import time
from collections import deque

class TokenBucket:
    def __init__(self, capacity, rate):
        self.capacity = capacity
        self.rate = rate
        self.tokens = capacity
        self.timestamp = time.time()

    def consume(self):
        now = time.time()
        delta = now - self.timestamp
        self.tokens += delta * self.rate
        self.tokens = min(self.tokens, self.capacity)
        self.timestamp = now

        if self.tokens < 1:
            return False

        self.tokens -= 1
        return True

token_bucket = TokenBucket(capacity=100, rate=0.1)

while True:
    if token_bucket.consume():
        # Process the request
        pass
    else:
        # Reject the request
        pass

三、实战Demo解析

以下是一个使用Python Flask框架实现的简单接口限流Demo：

from flask import Flask
from flask_limiter import Limiter
from flask_limiter.util import get_remote_address

app = Flask(__name__)
limiter = Limiter(app, key_func=get_remote_address, default_limits=["5 per minute"])

@app.route('/api/resource')
def resource():
    return "This is a protected resource"

if __name__ == '__main__':
    app.run()

在这个Demo中，我们限制了/api/resource这个接口的访问频率，每个IP每分钟只能访问5次。如果超过这个限制，请求将被拒绝。

四、总结

通过本文的学习，您应该已经了解了接口限流的重要性以及常见的限流策略。在实战中，可以根据实际需求选择合适的限流策略，并通过代码实现来确保系统的稳定运行。记住，良好的接口限流措施是构建高性能、可扩展系统的重要基石。

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