集群限流：总水位怎么算
2026/8/24大约 3 分钟
亿级规模系统系列 · 阶段 5 · 流量防护 · 第 30/49 篇 · 🚧 占位待学
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学习大纲：《QPS 过万与亿级消息系统设计学习总纲》
状态：待学习。 本文为占位文档：知识点清单、实验与验收标准已就绪，正文待按「先学习、先实验、再撰写」补全。
对应总纲单元：阶段 5 · 单元 5.3
一、本文要解决的问题
单机限流 1000 × 10 台 = 10000？但后端数据库只能接 6000，而且流量在 10 台机器间不均匀——单机限流保护的是「自己」，集群限流保护的是「共享下游」。集中计数是直觉解，但它自己又成为新的单点。
二、知识点清单
- 为什么单机限流不够：流量不均（LB 偏斜）、滚动发布时实例数变化、保护的是共享资源（DB / 下游）
- 集中式计数：Redis + Lua 原子扣减（滑动窗口 / 令牌桶的分布式版），精度高但每次请求一跳 Redis
- Token Server（Sentinel 集群限流模式）：专服务器发令牌，客户端本地缓存批量取
- 就近判断 + 全局兜底：本地限 80% 配额 + 远程争抢 20%，减少 Redis 压力
- 集中式限流的高可用：Redis 挂了限流怎么办（fail-open 放行 vs fail-close 拒绝）的取舍
三、动手实验（学习时必须真跑）
- Redis + Lua 实现集群滑动窗口限流器，起 10 个实例（或线程模拟）压测，验证总通过量收敛在阈值 ±5%
- 故意停掉 Redis，观察 fail-open / fail-close 两种配置下的系统行为差异
- 对比单机限流（每台 600）与集群限流（总 6000）在同一不均衡流量下的 DB 实际压力
四、验收标准（全部通过才进入下一篇）
五、写作提示（补正文时遵守）
- 开篇问题驱动；结构走「是什么 → 为什么 → 怎么做 → 背景知识」
- 所有代码、命令、输出必须先在本机跑通再写入，不得杜撰
- 版本口径以总纲环境清单为准（Spring Boot 3.x / MySQL 8.0 / Redis 8.x / RocketMQ 5.3.x / Kafka 4.3 / ShardingSphere 5.5.3）
- 涉及版本敏感结论时标注出处与时间
本篇完成后，把文首导航块的「🚧 占位待学」去掉，并在总纲处打卡。