概要 在大数据量高并发访问时，经常会出现服务或接口面对暴涨的请求而不可用的情况，甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃。此时你需要使用的技术手段之一就是限流，当请求达到一定的并发数或速率，就进行等待、排队、降级、拒绝服务等。 对一般的限流场景来说它具有两个维度的信息： 时间：限流基于某段时间范围 ...

在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统能处理的容量，可谓是抗高并发流量的银弹；而降级是当服务出问题或者影响到核心流程的性能则需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开；而有些场景并不能用缓存和降级来解决，比如稀缺资源（秒杀、抢购）、写服务 ...

一.为什么要流量整形（削峰填谷） 流量冲击（高并发情况下带来的突发流量）： 上游调用方（push）不限速，很可能会把下游压垮 eg:上游发起下单操作,下游完成秒杀业务逻辑（库存检查，库存枷锁， ...

高并发场景下的限流策略: 　　在开发高并发系统时，有很多手段来保护系统：缓存、降级、限流。 　　当访问量快速增长、服务可能会出现一些问题（响应超时），或者会存在非核心服务影响到核心流程的性能时， 仍然需要保证服务的可用性，即便是有损服务。所以意味着我们在设计服务的时候，需要一些手段或者关键数据 ...

消费端限流： 什么是消费端限流？ 场景： 　我们RabbitMQ服务器有上万条未处理的消息，我们随便打开一个消费者客户端，会出现下面情况： 　巨量的消息瞬间全部推送过来，但是我们单个客户端无法同时处理这么多数据。（导致服务器崩溃，线上故障） 　生产端一次推送几百条数据库，客户端只接收一两 ...

3、所有 worker 进程的 listenfd 会在新连接到来时变得可读 ，为保证只有一个进程处理该连接，所有 worker 进程在注册 listenfd 读事件前抢占 accept_mutex ， ...

,经过这次的问题暴露,来记录一下解决方案和策略。 线上的部署方案是:nginx + laravel。 ...