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限流處理

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摘要：如果一直優先處理高優先級的隊列，等這個隊列的請求處理完了，再處理優先級低一級的請求，那么優先級低的隊列可能要等很久才能處理。參考彈力設計之限流設計陳皓

調用配額

之前一篇文章到通過access key調用API的方式，這種調用方式難免會碰到一個問題，那就是，如果用戶不挺地高頻率調用API，服務器是否會過載，如果過載了，是否會影響內部服務。

有個做法，就是給access key設置調用配額（limit，duration），這個配額指的是在某個時間段內（duration），調用的次數不能超過limit指定的數額。如果超過了，則拒絕服務。這種可以通過緩存來實現，利用緩存的expire時間，并且維持一個計數器，每當調用一次，則計數器減一。

def init(access_key, limit, duration):
    memcache.set(key=access_key, val=limit, expire=duration)

def handle(access_key):
    count = memcache.get(key=access_key)
    if count == 0:
        return "DENY"
    memcache.decr(key=access_key)
    return "OK"

前面init函數做初始化，后面handle函數對請求做判斷，每掉用一次，就把計數器減一；如果當前計數器里的值為0，則拒絕服務。

使用配額的目的是：對于一些高級客戶，可以提高配額，以提高體驗。如果是內部服務調用，那么這個配額，可以提高些。

請求隊列

可以提供不同優先級的隊列，針對不同的請求的優先級，把他們放到不同的隊列里，先處理優先級高的隊列，然后優先級更低的隊列。（可以用redis里的有序隊列來實現？）如果有針對這個隊列的處理服務，這個服務能夠合并請求，那么則可以減輕后端服務的負載。

student:
{
    "name": "ABC",
    "age": 30,
}
requests:
[0] {"action": "ModifyItems", "name": "xiao ming"}
[1] {"action": "ModifyItems", "age": 26}

After handled
new request:
[0] {"action": "ModifyItems", "age": 26, "name": "xiao ming"}

如上，如果數據庫里有一個對象student，通過請求ModifyItems可以修改student屬性，請求隊列如requests所示，第一個請求修改了name，第二個請求修改了age，這個時候，可以把這2個請求合并成一個，這個新的請求跟兩個請求最終達到的小姑都是一樣的，所以是可行的。

如果一直優先處理高優先級的隊列，等這個隊列的請求處理完了，再處理優先級低一級的請求，那么優先級低的隊列可能要等很久才能處理。

這個時候，可以根據權重來處理，如果優先級隊列有2個，他們優先級分別是：2和1，數值越高，表示優先級更高，那么根據優先級權重，服務器先處理優先級高的隊列里的2個請求，然后再去處理優先級低隊列里的1個請求，優先級低的隊列則不會被餓死。

參考：《彈力設計之“限流設計”》陳皓

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