削峰与限流防刷技术

一、削峰技术

✈解决问题：解决流量大的问题，限制单机流量

🚀核心技术：

• 秒杀令牌：颁发给用户令牌，给予操作特权

• 秒杀大闸：限制令牌数量

• 队列泄洪：队列增加缓冲能力，多线程处理

🌏解决方案：

• 1.在验证前，加验证码(使用easy capcha)平滑流量1-N（来减缓用户操作速度）；
• 2.验证后颁发令牌，通过大闸(使用Redis(promition:gate:161 数量*10))限制令牌数量，来适量放入访问量。
• 3.当令牌量大的情况，引入限流器(限制单机TPS)(使用guava(RateLimiter))；
• 4.若此时数据量仍大，依然对服务器有压力，就加入队列（ThreadPool）增加服务器缓冲能力，降低负载压力。

二、限流算法

✈解决问题：访问量过大，实际访问远远大于资源数，造成访问冗余，为了接收合适的访问量或者限制单机的TPS(request/s)

🚀核心技术：

• 验证码(easy capcha)
• 令牌桶和漏桶算法

🌏解决方案：

​ 固定窗口计数器、滑动窗口计数器、漏桶和令牌桶是网络流量控制和速率限制中常见的几种算法。

1. 固定窗口计数器：

   • 概念：固定窗口计数器是一种简单的速率限制算法，它使用一个固定大小的时间窗口来限制请求的数量。

   • 原理：在固定的时间窗口内（比如1秒），只允许一定数量的请求通过。一旦达到这个数量，任何额外的请求都会被拒绝，直到窗口重置。

   • 使用场景：适用于简单场景，不需要平滑的速率控制，例如简单的API速率限制。

2. 滑动窗口计数器：

   • 概念：滑动窗口计数器是对固定窗口计数器的改进，它允许更平滑的速率控制。

   • 原理：滑动窗口不是固定大小，而是随着时间滑动。在任何给定时间点，窗口内的请求数量都会被计算，如果超过限制则拒绝新请求。

   • 使用场景：适用于需要平滑控制请求速率的场景，例如在线服务的API调用。

3. 漏桶（Leaky Bucket）：

   • 概念：漏桶算法是一种流量整形技术，用于平滑突发流量。

   • 原理：想象一个桶，水（代表数据包或请求）以任意速率流入，但以固定速率流出。即使流入速率很高，流出速率是固定的，因此可以平滑流量。

   • 使用场景：适用于需要平滑突发流量的场景，如网络数据传输、音频/视频流等。
     

     • 图片解释：(1)限流器初始化漏桶有n滴水，每秒向业务组件漏出x滴水
       (2)请求到限流器，限流器就给漏桶加水，注水时水满则溢，漏桶依旧每秒给业务组件x滴水也就是处理x个请求。

4. 令牌桶（Token Bucket）：

   • 概念：令牌桶算法是一种更灵活的流量整形和速率限制技术。

   • 原理：系统中存在一个令牌桶，以固定速率填充令牌。每个请求需要从桶中取出一个令牌才能被处理。如果桶空了，请求可以等待或被拒绝。

   • 使用场景：适用于需要允许一定突发流量的场景，同时保持平均速率限制，例如网络带宽管理、API速率限制等。
     

     • 图片解释：(1)限流器初始化时，初始化令牌桶x个令牌（未满），令牌桶实际可以存n个令牌，令牌生成器每秒添加y个令牌，桶满则弃多余令牌；
       (2)请求问限流器有令牌给我，就取出一个令牌，没令牌就不访问了

每种算法都有其适用的场景，选择哪一种取决于具体的应用需求和期望的流量控制效果。

三、防刷技术

✈解决问题：防黄牛，恶意反复刷，抢走优惠力度好的 或者 让其他用户进不来。

🌏解决方案：

​ 1.传统防刷技术

​ 限制同一用户N秒内访问次数（存在问题：黄牛有多个账户）
​ 限制同一IP地址N秒内访问次数（存在问题：一个单位共用IP被误杀）

​ 2.采集设备指纹并下发凭证
​ 手机终端采集设备指纹 (模拟器/设备牧场)：

​ 正常—> 颁发凭证
​ 可疑—> 发起验证

私信取图！