在開發高併發系統時，有很多種方法可用來保護系統：快取、降級、限流等。
限流不能亂用，否則正常流量會出現一些奇怪的問題，從而導致使用者抱怨。
常見限流演算法：技術器、令牌桶和漏桶演算法。
計數器是最簡單粗暴的演算法。例如：乙個服務每秒能處理100個請求。設定乙個1s的滑動視窗，視窗有10個格仔，每個格仔100ms，每100ms移動一次，每次移動都記錄當前服務請求的次數。記憶體中儲存最近10次的次數（linkedlist）。格仔每次移動的時候判斷一次，最後乙個格仔和第乙個格仔的次數是否相差100，如果超過，則進行限流。
當格仔劃分的越多，那麼滑動視窗的滾動越平滑，限流的統計就會越精確。
計數器的實現簡單，但是是平均分配1秒鐘的請求，然而實際情況中的請求往往是動態的，流量不平滑的。
令牌桶演算法是乙個存放固定容量令牌（token）的桶，按照固定速率往桶裡新增令牌。令牌桶的主要概念如下：
令牌桶根據放令牌的速率（r tokens/s）去控制輸出的速率（to network）
令牌桶的另外乙個好處是可以方便的改變速度. 一旦需要提高速率,則按需提高放入桶中的令牌的速率. 一般會定時(比如100毫秒)往桶中增加一定數量的令牌, 有些變種演算法則實時的計算應該增加的令牌的數量.
漏桶(leaky bucket)演算法思路很簡單,水(請求)先進入到漏桶裡,漏桶以一定的速度出水(介面有響應速率),當水流入速度過大會直接溢位(訪問頻率超過介面響應速率),然後就拒絕請求,可以看出漏桶演算法能強行限制資料的傳輸速率。
漏桶作為計量工具時，可用於流量整形和流量控制，漏桶的主要概念如下：
漏桶可以看做固定容量、固定流出速率的佇列，漏桶限制的是請求的流出速率，漏桶中裝的是請求
因為漏桶的漏出速率是固定的引數,所以,即使網路中不存在資源衝突(沒有發生擁塞),漏桶演算法也不能使流突發(burst)到埠速率.因此,漏桶演算法對於存在突發特性的流量來說缺乏效率.
令牌桶漏桶
請求何時拒絕
固定速率往桶中新增令牌，如果桶中令牌不夠，則拒絕新請求
流入請求速率任意，常量固定速率流出請求。當流入請求數積累到漏桶容量時，則拒絕新請求
速率限制
限制平均流入速率，允許一定程度的突發請求（支援一次拿多個令牌）
限制常量流出速率（流出速率是固定值），從而平滑突發流入速率
參考：基於redis的限流系統的設計
乙個API攔截的例子
閒來無事，做乙個api攔截的簡單程式，目標是攔截exploer.exe的createprocess.當開啟桌面程式時，執行自定義的 首先需要確認的是，explorer.exe建立程序是用了什麼函式，建立程序自然想到用createprocess createprocessa，createprocess...
實現乙個jQuery的API
一.首先 var div div div.addclass red 可將所有 div 的 class 新增乙個 red div.settext hi 可將所有 div 的 textcontent 變為 hijquery本質上就是乙個建構函式，我們需要給它輸入引數，就可以返回對應引數的jquery例項...
實現乙個jquery的api
新增多個classname的函式 nodes.addclass function classes 定義乙個偽陣列，用來存要操作的節點 if nodeorselector string 如果傳的是字串，則用選擇器去查詢 如果傳入的值是節點，返回的nodes也寫成偽陣列的形式 nodes.addclas...