服务治理-分布式流控

题外话：今天是1024，工作接近两年的光景，多少还是有一些心得体会的

1. 工作中发现表达能力和技术水平一样重要，甚至更重要，有好的想法和解决方案，不能表达好，不会营销自己很吃亏
2. 做事能力不只体现在能力学历，更体现在细节和努力做好事情的意愿，很多时候因为觉得做某事心累就不做，但是这种细节可能恰恰是重要的，比如主动做会议记录，严格按照技术规范写文档，积极发掘开源项目用到团队的工程中来
3. 有好的想法和理想，但是更要面对现实的开发成本、人力成本、时间排期，不能一味得追求技术上的先进，要的是立足当下，想清楚能做好什么，能把握住什么，面向交付工作，也能避免拖延

流控考虑的特性

1. 分布式支持
2. 性能
3. 降级策略
4. 流控算法
5. 动态适配能力
6. 网络上下游协调能力

常见流控实现

1. golang 标准实现
2. uber 漏桶算法
3. sentiel
4. hystrix
5. go-redis/redis_rate

推荐阅读

uber 漏桶算法实现
分层令牌桶(Hierarchical token bucket)
https://www.cyhone.com/articles/usage-of-golang-rate/
https://medium.com/criteo-engineering/distributed-rate-limiting-algorithms-a35f7e24783
https://engineering.linecorp.com/en/blog/high-throughput-distributed-rate-limiter/
https://systemsdesign.cloud/SystemDesign/RateLimiter
https://pandaychen.github.io/2020/09/21/A-DISTRIBUTE-GOREDIS-RATELIMITER-ANALYSIS/
https://www.jianshu.com/p/3486877ffb4f
https://www.jianshu.com/p/c5236b74fa3f
https://jishuin.proginn.com/p/763bfbd74a3a
Distributed Rate Limiting in Spex
https://github.com/afex/hystrix-go
Sentinel-go
http://hbchen.com/post/distributed/2019-05-05-rate-limit/
https://mp.weixin.qq.com/s/W23xOOIFYhqpEwHLbUyn5Q