秒杀活动中的API限流：给服务器系上安全带

凌晨三点盯着监控大屏的程序员老张，猛灌下今晚第五杯咖啡。突然，他看到每秒请求量像坐火箭似的蹿到10万+，手指悬在服务器重启按钮上微微发抖——这是每个经历过秒杀活动的技术人都懂的心跳时刻。

为什么API限流是秒杀活动的救命稻草？

去年双十一，某电商平台0点刚过就出现登录接口雪崩。想象下8万人同时挤进旋转门，结果门框都被挤变形的场景。这时候API限流就像商场保安，有序引导人流避免。根据阿里云公开的《高并发系统设计指南》，合理的限流策略能让服务器资源利用率提升40%，错误率降低65%。

流量洪峰下的四个危险信号

• 数据库连接池像堵车的高架桥
• Redis缓存击穿引发连锁反应
• 日志文件体积每小时胖10斤
• 运维人员的黑眼圈突破历史记录

五大金刚护法：常见限流策略对比

选限流方案就像挑雨伞，台风天用折叠伞肯定要翻车。我们整理了主流方案的特点：

算法原理	适用场景	优点	缺点	数据来源
令牌桶	突发流量缓冲	允许合理流量波动	需要预热时间	Google SRE手册
漏桶算法	稳定输出场景	绝对速率控制	突发流量处理差	Nginx官方文档
计数器	简单限流需求	实现门槛低	临界值问题突出	《Redis实战》
滑动窗口	精细控制场景	时间维度更精准	内存消耗较大	Apache官方案例

真实战场上的限流代码片段

用Guava实现令牌桶，就像给接口装上智能水龙头：

• RateLimiter limiter = RateLimiter.create(500.0);
• if(limiter.tryAcquire) { / 处理请求 / }

选方案就像找对象：合适最重要

去年某生鲜平台用错限流策略，结果新鲜荔枝秒杀变成"僵尸荔枝"展示会。记住三个匹配原则：

• 业务特性决定算法选择（比如抢购适合令牌桶）
• 技术栈决定实现方式（Java生态优先考虑Guava）
• 监控能力决定调整速度（需要实时观测仪表盘）

容易被忽略的四个细节

某社交APP曾因忽略这些栽跟头：

• 不同地区用户分池限流
• 登录用户优先保障机制
• 异常流量自动学习功能
• 限流阈值动态调整策略

实战中的六个救命锦囊

来自京东618技术复盘会的建议：

1. 提前做全链路压测，别等流量来了才调参
2. 给突发流量预留20%弹性空间
3. 设置多级降级策略（优先保支付接口）
4. 用染色标记区分正常/爬虫流量
5. 客户端配合做请求排队
6. 准备手动熔断开关（最后保命符）

窗外的天色渐渐发白，老张看着平稳运行的曲线图，在记事本上写下："明天记得给限流配置加个自动扩容系数"。咖啡杯底残留的褐色痕迹，像极了服务器监控图上的健康曲线。