对一般的限流场景，具有两个维度的信息：

时间限流：基于某段时间范围或者某个时间点，也就是我们常说的“时间窗口”，比如对每分钟、每秒钟的时间窗口做限定

资源限流：基于可用资源的限制，比如设定最大访问次数，或最高可用连接数

分布式限流的几种维度

上面两个维度结合起来看，限流就是在某个时间窗口对资源访问做限制，比如设定每秒最多100个访问请求。但在真正的场景里，我们不止设置一种限流规则，而是会设置多个限流规则共同作用，主要的几种限流规则如下：

QPS和连接数控制

针对上图中的连接数和QPS(query per second)限流来说，我们可以设定IP维度的限流，也可以设置基于单个服务器的限流。

在真实环境中通常会设置多个维度的限流规则，比如设定同一个IP每秒访问频率小于10，连接数小于5，再设定每台机器QPS最高1000，连接数最大保持200。

更进一步，我们可以把某个服务器组或整个机房的服务器当做一个整体，设置更high-level的限流规则，这些所有限流规则都会共同作用于流量控制。

传输速率

对于“传输速率”大家都不会陌生，比如资源的下载速度。有的网站在这方面的限流逻辑做的更细致。

比如普通注册用户下载速度为100k/s，购买会员后是10M/s，这背后就是基于用户组或者用户标签的限流逻辑。

黑白名单

黑白名单是各个大型企业应用里很常见的限流和放行手段，而且黑白名单往往是动态变化的。

举个例子，如果某个IP在一段时间的访问次数过于频繁，被系统识别为机器人用户或流量攻击，那么这个IP就会被加入到黑名单，从而限制其对系统资源的访问，这就是我们俗称的“封IP”。

我们平时见到的爬虫程序，都必须实现更换IP的功能，以防被加入黑名单。

使用家庭宽带的同学们应该知道，大部分网络运营商都会将用户分配到不同出网IP段，或者时不时动态更换用户的IP地址。

白名单就更好理解了，可以自由穿梭在各种限流规则里，畅行无阻。

分布式环境

所谓的分布式限流，其实道理很简单，一句话就可以解释清楚。分布式区别于单机限流的场景，它把整个分布式环境中所有服务器当做一个整体来考量。

比如说针对IP的限流，我们限制了1个IP每秒最多10个访问，不管来自这个IP的请求落在了哪台机器上，只要是访问了集群中的服务节点，那么都会受到限流规则的制约。

从上面的例子不难看出，我们必须将限流信息保存在一个“中心化”的组件上，这样它就可以获取到集群中所有机器的访问状态，目前有两个比较主流的限流方案：

• 网关层限流 将限流规则应用在所有流量的入口处
• 中间件限流 将限流信息存储在分布式环境中某个中间件里（比如Redis缓存），每个组件都可以从这里获取到当前时刻的流量统计，从而决定是拒绝服务还是放行流量

小结

我们对分布式限流做了简单的了解，在实际开发中，大家需要根据自己的具体业务场景，选择合适的限流方式。

有时候，可能需要好几种限流方案相结合。