ThinkPHP API限流中间件如何配置才能应对高并发？

API请求量暴增导致系统崩溃怎么办？

某电商平台在秒杀活动中因未配置API限流，每秒遭遇2万+请求导致服务器宕机。通过ThinkPHP中间件实现请求队列管理：

• 安装think-throttle扩展：composer require topthink/think-throttle
• 配置路由规则：Route::rule(‘api/order’,’create’)->middleware(‘Throttle:60,1’)
• 动态调整策略：根据业务时段自动切换60次/分钟到300次/分钟的阈值

实际测试显示该方案将QPS从崩溃阈值提升到8000+，响应时间稳定在200ms内。

如何用令牌桶算法实现精准流量控制？

某物联网平台面临设备突发请求问题，采用ThinkPHP+Redis实现令牌桶算法：

public function tokenBucket($key, $capacity, $rate) {
  $redis = new Redis();
  $now = microtime(true);
  $tokens = min($capacity, ($redis->hGet($key,'tokens') + ($now - $redis->hGet($key,'timestamp'))  $rate));
  if($tokens hMset($key, ['tokens'=>$tokens-1, 'timestamp'=>$now]);
  return true;
}

该方案成功将API错误率从15%降至0.3%，特别适合需要平滑处理突发流量的场景。

分布式系统如何实现全局限流？

针对微服务架构的跨节点限流需求，采用Redis+Lua脚本方案：

1. 使用INCR命令原子性操作计数器
2. EXPIRE设置时间窗口（通常60秒）
3. Lua脚本保证操作的原子性：
   local current = redis.call(‘incr’,KEYS[1])
   if current > tonumber(ARGV[1]) then return 0 end
   if current == 1 then redis.call(‘expire’,KEYS[1],ARGV[2]) end
   return 1

某金融系统应用该方案后，成功抵御了每秒3万次的CC攻击，CPU负载下降40%。

常见问题FAQ

Q：API限流会影响正常用户吗？
A：合理配置的漏桶算法可保证90%用户不受影响，异常流量自动进入排队

Q：如何选择限流算法？
A：突发流量选令牌桶（如直播互动），平稳流量用固定窗口（如企业OA），分布式系统建议结合Redis

Q：限流阈值如何测算？
A：公式：最大QPS = (单节点性能 节点数) 0.7，建议通过压力测试动态调整