前言 俗话说的好，冰冻三尺非一日之寒，滴水穿石非一日之功，罗马也不是一天就建成的。两周前秒杀案例初步成型，分享到了中国最大的同性交友网站-码云。同时也收到了不少小伙伴的建议和投诉。我从不认为分布式、集群、秒杀这些就应该是大厂的专利，在互联网的今天无论什么时候都要时刻武装自己，只有这样，也许你的春天就在明天。 在开发秒杀系统案例的过程中，前面主要分享了队列、缓存、锁和分布式锁以及静态化等等。缓存的目的是为了提升系统访问速度和增强系统的处理能力；分布式锁解决了集群下数据的安全一致性问题；静态化无疑是减轻了缓存以及DB层的压力。 限流 然而再牛逼的机器，再优化的设计，对于特殊场景我们也是要特殊处理的。就拿秒杀来说，可能会有百万级别的用户进行抢购，而商品数量远远小于用户数量。如果这些请求都进入队列或者查询缓存，对于最终结果没有任何意义，徒增后台华丽的数据。对此，为了减少资源浪费，减轻后端压力，我们还需要对秒杀进行限流，只需保障部分用户服务正常即可。 就秒杀接口来说，当访问频率或者并发请求超过其承受范围的时候，这时候我们就要考虑限流来保证接口的可用性，以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪。通常的策略就是拒绝多余的访问，或者让多余的访问排队等待服务。 限流算法 任何限流都不是漫无目的的，也不是一个开关就可以解决的问题，常用的限流算法有：令牌桶，漏桶。 令牌桶 令牌桶算法是网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中最常使用的一种算法。典型情况下，令牌桶算法用来控制发送到网络上的数据的数目，并允许突发数据的发送(百科)。 在秒杀活动中，用户的请求速率是不固定的，这里我们假定为10r/s，令牌按照5个每秒的速率放入令牌桶，桶中最多存放20个令牌。仔细想想，是不是总有那么一部分请求被丢弃。 漏桶 漏桶算法的主要目的是控制数据注入到网络的速率，平滑网络上的突发流量。漏桶算法提供了一种机制，通过它，突发流量可以被整形以便为网络提供一个稳定的流量(百科)。 令牌桶是无论你流入速率多大，我都按照既定的速率去处理，如果桶满则拒绝服务。 应用限流 Tomcat 在Tomcat容器中，我们可以通过自定义线程池，配置最大连接数，请求处理队列等参数来达到限流的目的。 Tomcat默认使用自带的连接池，这里我们也可以自定义实现，打开/conf/server.xml文件，在Connector之前配置一个线程池：

name：共享线程池的名字。这是Connector为了共享线程池要引用的名字，该名字必须唯一。默认值：None； namePrefix:在JVM上，每个运行线程都可以有一个name 字符串。这一属性为线程池中每个线程的name字符串设置了一个前缀，Tomcat将把线程号追加到这一前缀的后面。默认值：tomcat-exec-； maxThreads：该线程池可以容纳的最大线程数。默认值：200； maxIdleTime：在Tomcat关闭一个空闲线程之前，允许空闲线程持续的时间(以毫秒为单位)。只有当前活跃的线程数大于minSpareThread的值，才会关闭空闲线程。默认值：60000(一分钟)。 minSpareThreads：Tomcat应该始终打开的最小不活跃线程数。默认值：25。 配置Connector

executor：表示使用该参数值对应的线程池； minProcessors：服务器启动时创建的处理请求的线程数； maxProcessors：最大可以创建的处理请求的线程数； acceptCount：指定当所有可以使用的处理请求的线程数都被使用时，可以放到处理队列中的请求数，超过这个数的请求将不予处理。 API限流...