在高并发场景下，流量控制是一件非常重要的事情，保证系统的稳定和可用性。通过限流可以控制接口的访问速率和并发数量，防止系统因过大的流量而崩溃。限流方法一般为漏斗算法、令牌桶算法，还有一些基于滑动窗口的限流算法。
漏斗算法是一种简单的限流算法，可以控制接口请求的平均速率。将漏斗看成一个可以同时输入和输出水的容器，当到来的请求超过了漏斗的容量，请求将被缓存起来。这种算法的无法应对突发流量，因此，应用场景偏向于对流量平滑控制。令牌桶算法较漏斗算法更为常用，在该算法中，系统以固定速率生成令牌添加到桶中，每个请求需要消耗一个令牌，如果桶中没有令牌，请求将被缓存起来等待令牌的生成。这种算法适用于操作服务，其请求的突发流控制相对比较好。
在分布式微服务架构下，通过限流保护资源可以避免由于某个微服务的错误请求导致整个系统的雪崩。限流可以保障系统中的某些核心操作不会被流量过大的请求压垮，同时起到稳定系统的作用。以短信发送微服务为例，通过限流控制每个用户的发送频率，可以避免过多的短信请求压垮短信发送系统，保障了短信发送的稳定性和可用性。
网络爬虫大量抓取数据可能会导致服务器压力过大以及其他用户访问延迟等问题，因此需要限制爬虫访问速率，以保障正常的服务运行。一种简单的限流方法是对同一 IP 地址的请求进行限制，设置一个时间段内最多能够请求的次数，超出限制则被拒绝访问。另一种判断请求是否是爬虫的方法则是通过 User-Agent 来区分，然后进行相应的处理。
对于一些开放 API，为了防止某个 APP 请求过多，造成系统负载过大，也需要对请求进行限速处理。通过对 APP 的 APPKEY 进行认证，可以拿到操作数据的权限，控制接口的访问频率和流量，保证系统的可用性。
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