在电商行业中，秒杀系统是一个常见的促销活动形式，能够吸引大量的用户参与。但是，在短时间内涌入的巨大流量很容易让服务器不堪重负，甚至出现崩溃的情况。因此，采取有效的限流措施是非常重要的。本文将以企业级应用的角度，探讨秒杀系统的限流措施。

一、前端限流

前端限流主要是通过对用户请求进行拦截和限制，降低服务器压力。常见的前端限流措施有：

1. 使用验证码：验证码可以防止机器人的恶意刷单，减少无效请求。
2. 设置排队机制：当服务器压力较大时，可以设置用户等待队列，让服务器分批次处理请求。
3. 延迟跳转：当服务器压力较大时，可以通过延迟跳转的方式，让用户稍后再次尝试。

二、服务端限流

服务端限流是在服务器层面进行流量控制，保证服务器的稳定运行。常见的服务端限流措施有：

1. 令牌桶算法：令牌桶算法是常见的限流策略之一，它的工作原理是系统以一定的速率向桶中添加令牌，当请求到来时，需要从桶中取出一个令牌，如果桶中没有令牌，则拒绝该请求。

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
/* 
使用令牌桶算法进行服务端限流 Java中有许多开源库支持令牌桶算法，
例如Guava、Spring Cloud等。
这里我们以Guava为例，演示如何使用令牌桶算法进行服务端限流。
**/
public class TokenBucketExample {
    private final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5.0); // 每秒不超过5个任务

    public void doSomething() throws InterruptedException {
        if (!rateLimiter.tryAcquire()) { // 如果当前没有可用的令牌，则等待
            rateLimiter.acquire();
        }
        // 执行业务逻辑
    }
}

2. 漏桶算法：漏桶算法也是一种常用的限流策略，它的工作原理是系统以一定的速率向桶中添加水滴，当请求到来时，需要从桶中取出一滴水，如果桶中没有水滴，则拒绝该请求。
3. QPS限制：通过限制每秒请求数（QPS）来实现限流，这是最常见的限流策略之一。

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import reactor.core.publisher.Mono;
/*
使用QPS限制进行服务端限流 
在Spring Boot中，可以使用WebFlux中的@RateLimiter注解实现QPS限制
**/
@RestController
public class ExampleController {

    @GetMapping("/example")
    @RateLimiter(name = "example", limitForPeriod = 5) // 每秒钟不超过5个请求
    public Mono<String> example() {
        return Mono.just("Hello, World!");
    }
}

三、CDN限流

CDN限流是在CDN节点上进行流量控制，减轻服务器的压力。常见的CDN限流措施有：

1. 流量阈值限制：当某个IP地址的流量超过设定的阈值时，对其进行限速或封禁。
2. 域名封禁：对特定的域名进行封禁，阻止其访问CDN节点。

总结

综上所述，秒杀系统的限流措施包括前端限流、服务端限流和CDN限流等多个方面。在实际应用中，需要结合具体的业务场景和需求，选择最适合的限流策略。

最后，我想提一个问题供各位开发者讨论：“你们在实践中遇到过哪些秒杀系统的限流问题？又是如何解决的呢？”希望大家能在评论区积极分享自己的经验和见解，共同学习，共同进步。