分布式缓存限流指的是什么

分布式缓存限流是一种流量控制方法，主要用于保护系统的稳定性。在开发高并发系统时，缓存、降级和限流是三大利器。缓存的主要目的是提升系统的访问速度和增大系统能处理的容量，从而有效应对高并发流量。而降级则是当服务出现问题或者影响到核心流程的性能时，暂时将部分功能屏蔽掉，待高峰过去或问题解决后再恢复。然而，对于一些无法通过缓存和降级来解决的问题，例如稀缺资源（秒杀、抢购）、写服务（如评论、下单）以及频繁的复杂查询（如获取评论的最后一页），就需要采取限流手段来限制这些场景的并发请求量。

具体来说，限流就是系统限制了某一时间窗口内能够处理的请求总量，以保证系统的稳定性。这个时间窗口的大小一般设定为1秒，比如限制每秒钟只能处理1000次请求。在分布式系统中，限流通常涉及到多节点的合并限流，例如使用NGINX+redis或者分布式网关等实现。与单机限流相比，分布式限流可以对整体的流量进行感知并进行更细粒度的控制，因此更适合做不同场景下的限流控制。

分布式缓存限流是指在分布式系统中，使用缓存技术来限制和控制对系统资源的访问和使用，以防止系统的负载过大，导致系统性能下降或服务中断。

首先说一下限流，限流就是当系统的流量达到一个警戒值的时候，限制系统的输入和输出流量，已达到保护系统的目的。
而分布式缓存限流是指在分布式系统中，使用缓存技术来限制流量，控制系统资源的使用和访问在安全可正常运行范围内，防止系统的负载过大，导致系统性能下降或者服务直接瘫痪。

分布式缓存限流是指在分布式系统中，使用缓存技术来限制和控制对系统资源的访问和使用，以防止系统的负载过大，导致系统性能下降或服务中断。
分布式缓存限流通常包括以下部分：

1. 在分布式系统中使用缓存技术，将常用的、热点的数据存储在缓存中，避免直接访问数据库或其他慢速存储系统。
2. 在缓存中设置访问限流规则，限制每个用户或每个IP地址对缓存的访问频率和数量。
3. 当缓存中存储的数据达到一定阈值时，拒绝新的请求，以防止缓存过载。
4. 定期更新缓存中的数据，保证缓存中的数据是最新的。
   通过分布式缓存限流，可以有效地减少对数据库或其他慢速存储系统的访问，提高系统的性能和响应速度，同时也可以防止系统因负载过大而导致的服务中断。

分布式缓存限流是一种用于保护分布式系统免受高并发请求过载的方法。它通过限制来自多个客户端的请求数量来防止系统崩溃。通常，分布式缓存限流是通过在分布式缓存系统中设置阈值来实现的，当请求的数量超过阈值时，缓存系统会拒绝新的请求，直到请求的数量降至阈值以下。

分布式缓存限流是一种在分布式系统中使用缓存来实现限流的方式。它利用分布式缓存系统（如 Redis）来存储接口的访问计数器，并通过对计数器进行增加、比较和判断来限制接口的访问频率。这种限流方式可以避免使用传统的限流方法（如令牌桶和漏桶算法）所带来的性能问题，因为它可以直接在缓存中进行计数操作，而不需要进行额外的计算和数据传输。
分布式缓存限流的实现通常包括以下几个步骤：

1. 设置限流阈值：根据系统的负载能力和业务需求，设置合适的限流阈值。当接口的访问次数超过这个阈值时，就需要进行限流。
2. 存储访问计数器：在分布式缓存系统中，为每个接口创建一个访问计数器。每次接口被访问时，将计数器增加 1。
3. 比较计数器和阈值：当接口的访问次数达到阈值时，将计数器与阈值进行比较。如果计数器大于阈值，说明需要进行限流；如果计数器小于阈值，说明可以继续访问。
4. 实现限流策略：根据比较结果，实现限流策略。例如，可以返回错误信息、延迟响应或拒绝访问等方式来限制接口的访问。
5. 更新计数器：在实现限流策略后，需要更新计数器。例如，可以重置计数器或继续累加访问次数，以便下一次进行限流判断。

分布式缓存限流是一种在分布式系统中使用缓存来实现限流的方式。它利用分布式缓存系统（如Redis）来存储接口的访问计数器，并通过对计数器进行增加、比较和判断来限制接口的访问频率。

用户的请求从网关转发到后台服务，后台服务承接流量，调用缓存获取数据，缓存中的数据和数据库交互。这个模型就像一个漏斗一样，流量自上而下递减。