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1、常见痛点：

连接资源耗尽、分布式缓存容量被撑爆、数据库吞吐量降低，最终引起系统雪崩。2、  应对高并发、大流量的常规手段：

扩容

动静分离

缓存

服务降级

限流

限流方案：

一、限流算法

1、令牌桶算法：主要用于限制流量的平均流入速率

2、漏桶算法：限制流出速率

3、计数器算法：实现抢购限流

二、实际应用

1、使用Google Guava（开源） 实现平均速率限流

2、使用Nginx实现接入层限流

消峰方案

一、基于时间分片的消峰方案，对峰值流量进行分散处理

1、活动分时段进行实现消峰，eg：将数量5000分10个时段处理

2、通过答题验证实现消峰，可以成功阻挡秒杀器和降低峰值流量，eg：12306奇葩验证码

二、异步调用需求

1、使用MQ实现系统之间的解耦，eg：Apache开源的ActiveMQ、阿里开源的RocketMQ、Kafka。

上述就是小编为大家分享的大数据中流量限流与消峰方案是什么了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。

当前标题：大数据中流量限流与消峰方案是什么
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