每日一题：什么是限流？.NET 中如何实现？

什么是限流？在 .NET 中如何实现限流？常见限流算法有哪些？
参考答案
限流是为了防止系统在高并发场景下被过量请求压垮，通过控制单位时间内允许通过的请求数量来保护系统稳定性。
在 .NET 中可以通过 ASP.NET Core 内置 Rate Limiter 中间件（.NET 7+）实现，也可以借助 Redis、网关或自定义中间件完成分布式限流。
常见算法包括：
固定窗口（Fixed Window）：简单高效，但边界时刻可能突增。
滑动窗口（Sliding Window）：更平滑，但实现复杂。
令牌桶（Token Bucket）：支持突发流量，控制平均速率。
漏桶（Leaky Bucket）：输出速率固定，适合平滑流量。
合理限流能提高系统抗压能力，而不是单纯追求高吞吐。
高频追问 1
固定窗口算法有什么问题？
固定窗口在窗口边界时可能出现“瞬时双倍流量”。例如 1 秒允许 100 个请求，若 0.9 秒来了 100 个请求，1.1 秒又来了 100 个请求，系统瞬间承受 200 个请求。这种边界效应可能对数据库或下游服务造成冲击，因此在高精度控制场景下通常不推荐使用。
高频追问 2
令牌桶为什么适合高并发系统？
令牌桶允许在桶中累积一定数量的令牌，因此可以支持短时间的突发流量，同时控制整体平均速率。这种机制既能保证系统稳定，又不会因为瞬间流量高峰而全部拒绝请求，用户体验相对更好。
高频追问 3
单机限流与分布式限流有什么区别？
单机限流只在当前实例生效，适用于单节点部署或无状态服务。但在多实例部署下，每个节点独立计算限流，会导致总流量超标。分布式限流需要共享状态（如 Redis 计数），确保全局一致性，但会增加网络开销和实现复杂度。
高频追问 4
限流和熔断有什么区别？
限流是主动控制流量上限，防止系统过载；熔断是当下游服务异常时主动切断请求，避免级联故障。两者目标都是提升系统稳定性，但触发条件不同，通常会结合使用。
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