这期内容当中小编将会给大家带来有关大数据中流量限流与消峰方案是什么，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
1、常见痛点：
连接资源耗尽、分布式缓存容量被撑爆、数据库吞吐量降低，最终引起系统雪崩。2、
应对高并发、大流量的常规手段：限流方案：
一、限流算法
二、实际应用
1、使用Google Guava（开源） 实现平均速率限流消峰方案
一、基于时间分片的消峰方案，对峰值流量进行分散处理
1、活动分时段进行实现消峰，eg：将数量5000分10个时段处理2、通过答题验证实现消峰，可以成功阻挡秒杀器和降低峰值流量，eg：12306奇葩验证码二、异步调用需求
1、使用MQ实现系统之间的解耦，eg：Apache开源的ActiveMQ、阿里开源的RocketMQ、Kafka。上述就是小编为大家分享的大数据中流量限流与消峰方案是什么了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注天达云行业资讯频道。