随着 Serverless 技术的发展，越来越多的应用开始运行在无服务器环境下。而这种环境下，如果不限制请求并发量，可能会导致应用崩溃或运行缓慢。因此，本文将为大家介绍如何在 Serverless 环境下实现请求并发量的限制。
什么是 Serverless
Serverless 是一种架构风格，其核心理念是让开发者专注于业务逻辑的实现，而不需要关注底层的服务器以及服务器的管理。在 Serverless 环境下，开发者可以将自己的代码上传到云端，由云厂商来管理服务器的启动、维护、监控等工作，从而大大降低了应用开发和维护的成本。
Serverless 环境下的请求并发量问题
在传统的服务器架构下，我们可以通过配置 web 服务器或负载均衡器来限制请求的并发量，例如，对于 nginx，我们可以通过修改 worker_processes 参数来限制并发量。但在 Serverless 环境下，这样的措施已经不再适用了。
在 Serverless 环境下，我们常用的函数计算服务（Function Compute）通常有多种触发器（Trigger），例如，API 网关、消息队列、定时器等。这些触发器会在有请求时触发函数的执行，因此，如果请求并发量过大，就会导致函数计算服务的资源极度耗尽，甚至崩溃。
如何限制请求并发量
针对 Serverless 环境下的请求并发量问题，我们可以通过以下两种方式来进行限制。
1. 配置并发控制
在函数计算服务中，我们可以配置并发控制，限制函数的并发执行数。例如，对于阿里云函数计算服务，我们可以在函数配置中，开启 "并发限制" 功能，并设定并发执行数的上限。这样，当请求频繁时，部分请求会被挂起，直到有资源可用后再继续执行。
示例代码：
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--2. 实现自定义并发控制
除了上述官方机制以外，我们还可以通过代码实现自定义的请求并发控制。实现的基本思路是，使用队列来存储请求，每次从队列中取出指定个数的请求进行执行，当执行完成后再取出下一批请求。该方式对于一些不能直接使用函数计算服务的内置机制的场景，比较适用。
示例代码：
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-总结
在 Serverless 环境下，合理地限制请求并发量，是保障应用运行稳定性和用户体验的重要措施。我们可以通过配置函数计算服务的内置机制，或通过自定义代码来实现。希望本文能够对大家在实践中遇到类似问题时有所帮助。
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