1. 动态调整限流阈值
- 技巧阐述：根据系统的负载情况、资源使用状况等动态调整限流阈值。例如，当服务器CPU使用率下降，可适当提高限流阈值，允许更多请求通过，使服务能处理更多业务，快速恢复正常服务水平。
- Redis实现方式：可以使用Redis的发布订阅机制。在监控系统检测到资源变化时，通过发布消息通知相关服务更新限流阈值。相关服务订阅该频道，接收到消息后从Redis获取新的限流阈值配置。比如，在Python中使用
redis - py库实现：
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
pubsub = r.pubsub()
pubsub.subscribe('threshold_update_channel')
for message in pubsub.listen():
if message['type'] =='message':
new_threshold = int(message['data'])
r.set('rate_limit_threshold', new_threshold)
2. 缓存预热
- 技巧阐述：提前将常用数据加载到Redis缓存中，避免服务恢复过程中因大量数据读取导致的性能问题。当服务限流熔断解除后，能够快速响应请求，减少因缓存未命中而查询数据库等慢速操作的次数。
- Redis实现方式：在服务启动阶段或者限流熔断期间，通过脚本或者定时任务将常用数据写入Redis。例如，在Java中使用Jedis库：
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class CachePreheating {
public static void main(String[] args) {
Jedis jedis = new Jedis("localhost", 6379);
// 假设从数据库获取常用数据
String dataFromDB = getCommonDataFromDB();
jedis.set("common_data_key", dataFromDB);
jedis.close();
}
private static String getCommonDataFromDB() {
// 这里实现从数据库获取数据逻辑
return "example data";
}
}
3. 快速失败策略的调整
- 技巧阐述：当服务接近限流熔断阈值时，对于一些非关键请求采用快速失败策略，优先保证关键业务请求的通过。当服务开始恢复时，逐步放宽快速失败的范围，使更多请求能够通过。
- Redis实现方式：可以在Redis中设置不同类型请求的标记和相关配置。例如，使用哈希表存储不同请求类型的限流状态和快速失败策略。通过脚本判断请求类型和当前的限流状态，决定是否快速失败。在Lua脚本中实现：
local request_type = KEYS[1]
local limit_key = "limit:".. request_type
local current_count = redis.call('GET', limit_key)
if current_count == nil then
current_count = 0
end
local limit = tonumber(ARGV[1])
if current_count >= limit then
return 0 -- 快速失败，返回0表示拒绝请求
else
redis.call('INCR', limit_key)
return 1 -- 允许请求通过
end
4. 清除无效缓存
- 技巧阐述：在限流熔断期间，可能会产生一些无效的缓存数据，这些数据占用内存空间并且可能影响服务恢复后的正常缓存命中逻辑。及时清除这些无效缓存，能够提高缓存命中率，加速服务恢复。
- Redis实现方式：可以通过设置缓存的过期时间来自动清理。也可以在限流熔断解除后，使用Redis的
DEL命令手动删除无效缓存。例如，在Python中：
import redis
r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db = 0)
r.delete('invalid_cache_key')
