API开发工程师-API设计与开发-API限流与缓存策略_API缓存策略：缓存更新机制.docx

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API限流策略详解

1理解API限流的重要性

在现代的微服务架构中，API（应用程序接口）作为服务间通信的桥梁，其稳定性和性能直接影响着整个系统的健壮性。API限流，即限制在一定时间窗口内对API的请求次数，是保障API服务稳定性的关键策略之一。它能有效防止API被过度使用，避免资源耗尽，确保服务的响应时间和可用性，特别是在高并发场景下。

1.1原理

API限流的原理是通过算法或工具来监控和控制API的请求频率，确保在任何时刻，API的请求量都不会超过其处理能力。常见的限流策略包括固定窗口限流、滑动窗口限流和令牌桶算法。

1.2重要性

资源保护：防止资源被耗尽，确保系统稳定运行。

公平性：合理分配资源，避免单个用户或服务过度占用资源。

用户体验：在高并发下，通过限流避免服务响应时间过长，提高用户体验。

2常见限流算法介绍

2.1固定窗口限流

固定窗口限流是最简单的限流算法，它将时间划分为固定大小的窗口，在每个窗口内限制请求次数。例如，可以设置每分钟最多处理100个请求。

2.1.1代码示例

importtime

fromcollectionsimportdefaultdict

classFixedWindowRateLimiter:

def__init__(self,max_requests,window_size):

self.max_requests=max_requests

self.window_size=window_size

self.requests=defaultdict(int)

self.last_reset=defaultdict(int)

defallow_request(self,client_id):

now=time.time()

ifnow-self.last_reset[client_id]self.window_size:

self.requests[client_id]=0

self.last_reset[client_id]=now

ifself.requests[client_id]self.max_requests:

self.requests[client_id]+=1

returnTrue

returnFalse

#使用示例

limiter=FixedWindowRateLimiter(100,60)#每分钟最多100个请求

foriinrange(101):

iflimiter.allow_request(client1):

print(f请求{i}通过)

else:

print(f请求{i}被拒绝)

2.2滑动窗口限流

滑动窗口限流算法通过维护一个时间窗口内的请求计数，但这个窗口是滑动的，即窗口内的请求计数会随时间逐渐减少。这使得限流更加精细，能够适应瞬时的高并发。

2.2.1代码示例

importtime

fromcollectionsimportdefaultdict

classSlidingWindowRateLimiter:

def__init__(self,max_requests,window_size):

self.max_requests=max_requests

self.window_size=window_size

self.requests=defaultdict(list)

defallow_request(self,client_id):

now=time.time()

#清除过期的请求

self.requests[client_id]=[tfortinself.requests[client_id]iftnow-self.window_size]

iflen(self.requests[client_id])self.max_requests:

self.requests[client_id].append(now)

returnTrue

retur