微服务限流：集群偏斜下的失效与优化 大家好，今天我们来聊聊微服务架构下限流失效的问题，重点关注集群偏斜导致的限流失效，并探讨相应的优化方案。 限流的重要性与常见策略 在微服务架构中，限流是保障系统稳定性的重要手段。它可以防止突发流量或恶意攻击导致系统过载，保证核心服务的可用性。常见的限流策略包括： 计数器限流： 固定时间窗口内，限制请求的数量。 滑动窗口限流： 更精细的计数器限流，时间窗口滑动，避免了固定窗口边界效应。 漏桶限流： 请求以恒定速率进入漏桶，超出速率的请求被丢弃或排队。 令牌桶限流： 以恒定速率生成令牌，请求需要获取令牌才能通过，获取不到则被拒绝。 这些策略通常通过中间件或框架实现，例如 Redis、Guava RateLimiter、Sentinel 等。 集群偏斜：限流失效的根源 在单体应用中，限流通常是单点控制，实现相对简单。但在微服务集群中，每个服务实例独立运行，如果限流策略没有进行合理的集群化处理，就容易出现集群偏斜，导致整体限流失效。 什么是集群偏斜？ 集群偏斜指的是，请求在多个服务实例上的分布不均匀。例如，一个服务有 10 个实例，理论上流量应该均匀分布在每 …