Serverless 应用越来越受到企业和开发者们的青睐。Serverless 无服务器应用架构是指开发者无需关注服务器运维细节，只需要关注自己的业务逻辑，开发出一个应用后直接上线，服务运行商会自动帮开发者完成服务器的扩缩容管理。
但是，随着业务增长，流量可能会超出应用已设置的扩容阈值，导致系统压力增加，这时就需要进行流量控制来避免系统崩溃。
本文将探讨如何在 Serverless 应用下实现流量控制，并提供一些指导性建议和示例代码。
一、常见的流量控制方式
在 Serverless 应用中，常见的流量控制方式包括：
1. 拦截器
拦截器是一种常见的流量控制方式，主要通过拦截策略和规则来限制和控制应用的流量。
2. 分布式锁
分布式锁也是一种流量控制方式。应用可以通过锁机制，限制并发请求，从而控制流量。
3. 限流
限流是一种通过限制每个用户每秒钟或每分钟的请求次数来控制流量的方式。可以使用阀、令牌桶等算法实现限流。
二、Serverless 应用如何实现流量控制?
Serverless 应用下，各种流量控制方式均有适用的场景。在进行流量控制前，需要根据应用的业务特点和实际情况综合考虑采用哪种流量控制方式。
以下以 AWS Lambda 为示例，介绍一些 Serverless 应用如何实现流量控制。
1. 拦截器实现流量控制
在 AWS Lambda 中，可以使用 API 网关来实现拦截器。API 网关支持对请求进行拦截和转发，可以使用 IAM 策略和 Lambda 函数实现拦截器，从而控制请求的处理流程和流量。
示例代码如下：
// javascriptcn.com 代码示例
const AWS = require('aws-sdk');
exports.handler = async (event) => {
const method = event.httpMethod;
if (!['POST', 'GET'].includes(method)) {
return {
statusCode: 400,
body: JSON.stringify('Error: Invalid method')
};
}
};以上代码中，通过判断 HTTP 请求方式，实现了对 POST 和 GET 请求的限制。
2. 分布式锁实现流量控制
在 AWS Lambda 中，可以使用 DynamoDB 或 Redis 等分布式存储服务实现分布式锁，通过控制锁的并发请求次数来控制流量。
示例代码如下：
// javascriptcn.com 代码示例
const AWS = require('aws-sdk');
const DynamoDB = new AWS.DynamoDB.DocumentClient({ region: 'us-east-1' });
const TABLE_NAME = 'my-lock-table';
exports.handler = async (event) => {
const lockKey = 'my-lock-key';
// 1. 获取分布式锁
try {
await DynamoDB.put({
TableName: TABLE_NAME,
Item: {
id: lockKey,
time: Date.now() + 120000
},
ConditionExpression: 'attribute_not_exists(id) or (time < :now)',
ExpressionAttributeValues: {
':now': Date.now()
}
}).promise();
} catch (error) {
return {
statusCode: 502,
body: JSON.stringify('Too many requests')
};
}
// 2. 处理业务逻辑
// ...
// 3. 释放分布式锁
await DynamoDB.delete({
TableName: TABLE_NAME,
Key: {
id: lockKey
}
}).promise();
};以上代码中，通过 DynamoDB 实现了分布式锁，通过判断加锁的 ConditionExpression 来控制并发请求次数。
3. 限流实现流量控制
在 AWS Lambda 中，可以使用 Lambda@Edge 和 Amazon API Gateway 对请求进行限流，其中 API Gateway 支持使用 API Keys 对请求进行限制；Lambda@Edge 可以在 CDN 上执行 JavaScript 代码，对请求进行限制。
示例代码如下：
// javascriptcn.com 代码示例
const AWS = require('aws-sdk');
const API_KEY = 'my-api-key';
exports.handler = async (event) => {
const apiKey = event.headers['x-api-key'] || '';
if (apiKey !== API_KEY) {
return {
statusCode: 403,
body: JSON.stringify('Error: Invalid API key')
};
}
// 业务逻辑
// ...
};以上代码中，通过判断请求的 x-api-key 是否与预设的 API Key 相同，实现了请求的限制。
三、总结
Serverless 应用下，流量控制是一项必不可少的工作。本文通过介绍了拦截器、分布式锁和限流三种实现方式，并给出了相应的示例代码。需要注意的是，Serverless 应用的流量控制需要根据实际情况进行综合考虑，选择最合适的流量控制方式。
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