商业源码 菜鸟驿站淘宝限流怎么驿站太淘宝限流怎么办啊？
菜鸟驿站(即菜鸟仓储跟踪系统)会对用户的接口访问频率进行限制,以控制系统负载和防止恶意攻击。如果您受到菜鸟驿站的接口限流,可以尝试以下几种解决办法:
1 减少接口调用频率。根据菜鸟驿站的限流规则,短时间内大量调用接口容易触发限流。您可以尝试降低程序运行频率,减小同一时间内的接口调用次数。一旦限流解除,再逐渐提高频率。
2 使用缓存数据。如果您的业务场景允许,可以考虑将部分接口返回的数据进行缓存,减少重复调用相同接口的次数。但需要注意数据的时效性,定期更新缓存。
3 更换接口域名。菜鸟驿站提供多个域名供调用,xn--api-eo8ecainiaocom、apiv2cainiaocom等。您可以尝试切换到其他域名,限流规则在不同域名之间是独立的。
4 轮询多个接口。如果一个接口被限流,可以尝试调用其他未限流的接口。比如在查询物流信息时,可以轮流调用多个物流公司的接口,不依赖某单一接口。一旦限流解除,再集中调用优先接口。
5 联系菜鸟驿站技术支持。如果以上方法均无法解决限流问题,则需要联系菜鸟驿站的技术支持人员,提供限流错误码及相关条件,询问解决方案。菜鸟技术支持人员将会根据您的业务场景提供更加准确可行的解决办法。
菜鸟驿站限流主要是为了保障系统稳定性和业务安全,希望开发者能理解并配合相应措施。如果您遵循菜鸟公布的接口调用规范,限流现象一般会大幅减少。同时,菜鸟技术团队也在持续优化系统,提高接口稳定性。
漏桶算法类似于生产者/消费者模式。在一个固定容量的队列里，所有客户端的请求都会从该队列的头部进入到该队列中，之后Nginx会以固定的速率消费该队列里的请求（自行处理或分发到后台服务器），而当队列满了后，Nginx会拒绝之后收到的请求。漏桶算法可以限制Nginx处理请求的速度，而不至于在并发量突然增高的情况下将大量的请求立即转发给后台服务器处理，从而保护后台服务器。
使用令牌桶算法后，Nginx会以固定的速率往容器中存储令牌（如果满了则丢弃令牌），之后Nginx在处理请求前会先去容器中取一个令牌，如果取到了则处理该请求，如果没取到则拒绝该请求。令牌桶算法可以让Nginx能够处理一定量突然发生的高并发请求，但处理完一定数量的瞬间增多的请求后，Nginx处理请求的速率会立马将至最低。
主要分为三类流量限制：
一、流量限制
就是直接限制网络流量，这种限制通常是最严厉的一种流量限制，10个g的流量大体支持50人在线以内，当月流量超过后，在一个月内网站都不能正常访问了，解决办法是升级空间或加大流量。
二、CPU限制
CPU限制看起来没有限IIS或网络流量，但由于每一个程序运行都需要一定的CPU配额，也是变相的流量限制，通常网页显示在线过多都是由于CPU限额过小引起的！通过刷新或15秒后可以得到暂时的正常运行，通常1%的CPU限额相当于20个IIS连接！这对于论坛空间很重要，论坛的CPU限额一旦过小就会不能正常运行。
三、IIS限制
IIS限制是现在用的最多的，也是被大多用户或主机商认可，是唯一宽松的流量限制，通常20个IIS就相当于1%CPU占用。
网络流控-控制实现
随着网络技术的快速发展，基于网络的应用越来越多、越来越复杂。种类繁多的应用正在吞噬着越来越多的网络资源，网络作为一种新的传媒载体，也正在遭受媒体的冲击。
尤其是网络视频、个人媒体、传统电视等媒体向互联网的渗入是的网络中的流量急剧上升，这使得运营商的运营和管理成本大幅度增长。运营商可以应用限流的方法控制网络流量，但这同时也限制了网络媒体的发展，最终不利于互联网的进一步发展。于是开发一种新的技术来控制网络流量成为一个研究热点。
现阶段互联网上的流量主要由P2P和HTTP产生，据估计这两种流量已经占到全部流量的70%以上，并且仍呈上升趋势。因此流量控制的重点是P2P和HTTP，降低这两种协议产生的流量将有效降低网络整体流量。
通过对多种网络流量控制系统的比较，然后采用一种最优的系统。将系统部署在网络出口来缓存P2P和HTTP流量，对同一种资源的后续请求将有缓存来响应，从而降低网络流量、节省带宽并提高用户体验。
以上内容参考 -流量控制
限流的三种算法
https://wwwcnblogscom/forezp/p/10140316html
限流要解决的问题
典型限流的应用场景：
如何限流？
一般网关都有这种功能。 gateway、nginx、zuul等
限流：一定时间内，只允许N次请求。
从计算机友好的角度出发，是希望能在单位时间内均摊掉请求，使用漏斗算法可以达到这种效果。
但是漏斗算法有个弊端，就是先快后慢的这种请求，那么峰值的请求也只能排队等待被消费。实际上计算机是具备一定的高并发处理能力的，只要不是一直处于高并发下即可。所以 计数器限流和 漏洞限流折中的算法，令牌限流成为现在最主流的算法。
（Redis 结合expire方案可以实现)
第一次请求开始计时，例如1s以内，达到100次请求就拒绝访问了，直到1s过后，重新开始计数。
优点：
缺点：短暂的峰值过高对服务器不友好。服务器希望能把请求尽量的均摊开来，这样可以充分利用计算机资源。
消费的速度是恒定的，对于服务器而言是最友好的。
在算法实现方面，可以准备一个队列，用来保存请求，另外通过一个线程池（ScheduledExecutorService）来定期从队列中获取请求并执行，可以一次性获取多个并发执行。
参数：消费速度、桶容量（超过就抛弃，可以避免内存过大，有过多的等待的任务)
优点：
缺点：
令牌桶算法是比较常见的限流算法之一，大概描述如下：
1）所有的请求在处理之前都需要拿到一个可用的令牌才会被处理；
2）根据限流大小，设置按照一定的速率往桶里添加令牌；
3）桶设置最大的放置令牌限制，当桶满时、新添加的令牌就被丢弃活着拒绝；
4）请求达到后首先要获取令牌桶中的令牌，拿着令牌才可以进行其他的业务逻辑，处理完业务逻辑之后，将令牌直接删除；
5）令牌桶有最低限额，当桶中的令牌达到最低限额的时候，请求处理完之后将不会删除令牌，以此保证足够的限流；
这种算法，既可以保证系统由一定的高并发能力，比如当前令牌桶容量是100，一开始直接消费掉100个请求。有保证服务器不会因为短暂的爆发，而导致server端空闲，因为令牌桶还会持续的生产令牌。
既有一定的并发能力，又不至于完全失去控制，可控的兼具并发力和流量控制的限流算法是计数器算法（一定的并发处理能力）和漏洞限流（高峰过后仍然会持续的产生令牌）的折中算法。
如果回森出现限流，可以从以下几个方面来解决：
1 检查后台是否开启了限制流量的设置，比如检查软件的设置、网络设备的设置等，确保没有限制流量。
2 尝试清除应用程序的缓存，这可以缓解一些流量限制。
3 确保应用程序更新到最新版本，有时候更新可以解决一些限流问题。
4 确保网络连接正常，如果网络连接不稳定或者断开，会影响流量使用。
5 尝试清除浏览器的缓存或者更换浏览器，有时候浏览器缓存也会影响流量使用。
6 尝试使用其他网络连接方式，比如使用移动数据或者连接到其他Wi-Fi网络。
7 如果你使用了***或者代理服务器，可能会影响流量的使用，可以尝试禁用或者更换不同的***或者代理服务器。
希望以上方法可以帮助你解决回森限流问题。如果问题仍然存在，建议联系回森官方客服获得更详细的帮助和支持。
给有限资源进行流量配额
机总限流生效一般是为了应对突发流量,而全局限流,通常是为了给有限资源进行流量配额。
就是每个机器的限流值x机器数量=单机的总的限流值。给有限资源进行流量配额。
单机总限流生效一般是为了应对突发流量,是请求已经进入了具体某一台服务器上了采取的一种限流方式和自保护措施,而分布式限流主要是对客户端请求的一种管控,在应用入口层对请求做的一种访问限制。
全局限流,通常是为了给有限资源进行流量配额,就是每个机器的限流值x机器数量=单机的总的限流值。
不是木马，是设置问题，下面是流量的控制方法一、Linux流量控制过程分二种：1、队列控制即QOS,瓶颈处的发送队列的规则控制，常见的有SFQPRIO2、流量控制即带宽控制,队列的排队整形，一般为TBFHTB二、Linux流量控制算法分二种：1、无类算法用于树叶级无分支的队列，例如：SFQ2、分类算法用于多分支的队列，例如：PRIOTBFHTB三、具体实现：1在网卡上建立以SFQ算法的限流#tcqdiscadddeveth0roothandle1:sfqSFQ参数有perturb(重新调整算法间隔)quantum基本上不需要手工调整:handle1:规定算法编号可以不用设置由系统指定#tcqdiscshdeveth0显示算法#tcqddeldeveth0root删除注:默认eht0支持TOS2在网卡建立以TBF算法的限流#tcqdadddeveth1roothandle1:tbfrate256kbitburst10000latency50ms速率256kbit突发传输10k最大延迟50ms#tc-sqdshdeveth1统计#tcqddeldeveth1root删除3在网卡建立PRIO#tcqdiscadddeveth0roothandle1:prio#此命令立即创建了类:1:1,1:2,1:3(缺省三个子类)#tcqdiscadddeveth0parent1:1handle10:sfq#tcqdiscadddeveth0parent1:2handle20:tbfrate20kbitbuffer1600limit3000注:此为TBF限速的另一写法,前文有讲解#tcqdiscadddeveth0parent1:3handle30:sfq4WEB服务器的流量控制为5Mbps,SMTP流量控制在3Mbps上而且二者一共不得超过6Mbps,互相之间允许借用带宽#tcqdiscadddeveth0roothandle1:0cbqbandwidth100Mbitavpkt1000cell8#tcclassadddeveth0parent1:0classid1:1cbqbandwidth100Mbitrate6Mbitweight06Mbitprio8allot1514cell8maxburst20avpkt1000bounded这部分按惯例设置了根为1:0,并且绑定了类1:1也就是说整个带宽不能超过6Mbps#tcclassadddeveth0parent1:1classid1:3cbqbandwidth100Mbitrate5Mbitweight05Mbitprio5allot1514cell8maxburst20avpkt1000#tcclassadddeveth0parent1:1classid1:4cbqbandwidth100Mbitrate3Mbitweight03Mbitprio5allot1514cell8maxburst20avpkt1000建立了2个类注意我们如何根据带宽来调整weight参数的两个类都没有配置成"bounded",但它们都连接到了类1:1上,而1:1设置了"bounded"所以两个类的总带宽不会超过6Mbps别忘了,同一个CBQ下面的子类的主号码都必须与CBQ自己的号码相一致!#tcqdiscadddeveth0parent1:3handle30:sfq#tcqdiscadddeveth0parent1:4handle40:sfq缺省情况下,两个类都有一个FIFO队列规定但是我们把它换成SFQ队列,以保证每个数据流都公平对待#tcfilteradddeveth0parent1:0protocolipprio1u32matchipsport800xffffflowid1:3#tcfilteradddeveth0parent1:0protocolipprio1u32matchipsport250xffffflowid1:46过滤器过滤示例#tcfilteradddeveth0protocolipparent10:prio1u32matchipdport220xffffflowid10:1在10:节点添加一个过滤规则,优先权1:凡是去往22口(精确匹配)的IP数据包,发送到频道10:1#tcfilteradddeveth0protocolipparent10:prio1u32matchipsport800xffffflowid10:1在10:节点添加一个过滤规则,优先权1:凡是来自80口(精确匹配)的IP数据包,发送到频道10:1#tcfilteradddeveth0protocolipparent10:prio2flowid10:2在eth0上的10:节点添加一个过滤规则,它的优先权是2:凡是上二句未匹配的IP数据包,发送到频道10:2#tcfilteradddeveth0parent10:0protocolipprio1u32matchipdst4321/32flowid10:1去往4321的包发送到频道10:1其它参数同上例#tcfilteradddeveth0parent10:0protocolipprio1u32matchipsrc1234/32flowid10:1来自1234的包发到频道10:1#tcfilteradddeveth0protocolipparent10:prio2flowid10:2凡上二句未匹配的包送往10:2#tcfilteradddeveth0parent10:0protocolipprio1u32matchipsrc4321/32matchipsport800xffffflowid10:1可连续使用match,匹配来自1234的80口的数据包
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