引言
在如今的互联网时代，随着更多用户的涌入，网站和应用需要处理更多的请求。当并发请求过多时，很容易造成服务器崩溃或响应时间变慢，从而影响用户体验。因此，限流成为了前端开发中极为重要的一环。本文将重点介绍 Hapi 框架中的限流讲解及实现方式。
什么是限流？
限流是一种保护服务的措施，它可以控制流入系统的请求数量，防止过多的请求压垮服务。通俗点说，在一个固定时间窗口内，限制访问量的一种技术手段。
限流可以从多个维度进行调整：时间、资源、应用程序等等，根据具体情况定制方案，使得限流手段既能起到保护的作用，又能不影响正常的业务流程。
Hapi 框架中的限流
Hapi 是 Node.js 中的一个服务器框架，它提供了很多便捷的插件以及齐全的文档。在 Hapi 中，使用 Rate-limiter 插件来实现限流。
Rate-limiter
Rate-limiter 是 Hapi 框架中最常使用的限流插件，它可以轻松地使用在 Hapi 服务中。
安装插件
yarn add hapi-rate-limiter --save
使用插件
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以上代码中，我们创建了一个 Hapi 服务并绑定在端口 3000 上。我们还在服务中注册了 Rate-limiter 插件，并配置了一些限流规则。其中：
- max 表示在 duration 时间内最大允许请求的次数，这里设置为 100 意味着在每 1 秒期间内，最多允许 100 次请求。
- duration 表示限制请求速率的时间段，单位为毫秒，这里设为 1000 表示每 1 秒限制请求 100 次。
- message 表示达到限流次数后返回的错误信息。
- id 表示标识请求的唯一键，这里我们使用了请求方的 IP 地址。
- pathLimit 表示是否区分不同的请求路径限制。
完成以上配置后，我们就可以使用限流插件了。
限流措施的优化
虽然 Rate-limiter 插件提供了较为便捷的服务限流方式，但是却不能覆盖所有的情况。为了达到更好的限流效果，我们可以结合其他的限流策略进行措施优化，比如：
- 白名单
我们可以允许特定的 IP 地址或用户不受限制，这个方法比较好理解。只要在 Hapi 服务创建之后，使用 whitelist 方法将白名单设置即可。代码如下：
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在以上代码中，我们定义了一个 whiteList 数组，包含的 IP 地址不受限制。我们使用 server.ext 方法来设置全局的限流回调函数，在这个函数中，将请求的 IP 地址与白名单逐一匹配，若匹配到则不进行阻塞。
- 令牌桶
令牌桶算法是一种比较经典的限流算法，它通过将请求速率变化平滑化来达到限流的目的。
与 Rate-limiter 插件类似，令牌桶也是基于时间的。具体方式是：在时间轴上不断向桶内加入令牌（token），令牌加满后，不再添加，每次请求需要在令牌桶中获取令牌，如果令牌桶内没有令牌，请求将会被阻塞。
下面是令牌桶的简单实现：
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在以上代码中，我们定义了一个 TokenBucket 类，通过 capacity 和 fillRate 来限制每秒请求的次数，lastFilled 记录上一次填充令牌的时间，使用 setInterval 定时执行桶内令牌的添加，使用 reduce 方法消耗令牌，使用 restore 方法来更新桶内令牌的数量以及补充令牌。
综上，使用 Hapi 框架进行限流相关的处理大致可以通过 Rate-limiter 插件以及其他手段进行策略优化实现。当然，最重要的是要根据自身业务的特点设计合理的限流策略方案，来保证服务的顺畅运行。
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