最近经常看到某某主播被直播平台限流惩罚，平台给主播的流量变少，甚至直接没有流量了。这篇文章要说的是后端服务的限流惩罚，和这个主播被限流惩罚有点相似之处，又有些不同。
本文说的限流惩罚是什么样的？
服务调用者调用服务的次数超过了服务允许的最大上限，也就是达到了限流阈值，此时服务会返回一个限流错误给调用方，同时还要对调用方追加一些惩罚措施，比如限制调用方10秒钟之内都不能访问服务。
为什么被限流了还要追加惩罚？
这里边的逻辑是：调用方之所以被限流，就是因为没有合理的使用服务（当然这个合理性是由服务提供方来声明的），作为服务提供方有责任督促调用方调整服务使用方式，惩罚就是督促的一种形式。如果不规范使用服务，导致被惩罚，调用方的业务也会受到较大影响，这会促使服务使用者不得不考虑改进访问服务的行为。
导致不合理调用服务的一个原因可能是调用方程序错误，比如陷入了死循环，不停的访问服务，这时候追加限流惩罚就很有必要，避免服务端承受大量无意义的请求，避免引起负载过重的问题。
还有一种是设计上的考量，比如频繁的查询用户信息导致被限流惩罚，服务提供者的目的可能是要求服务调用方对用户信息进行缓存，而不是每次都来查询服务，给服务带来较大的压力。
如何实现限流惩罚？
一个很自然的思路就是：当限流被触发时，标记调用方并设置一个过期时间，如果调用方在过期时间内来访问则直接返回错误，如果调用方在过期时间后来访问则恢复进行限流计数。这样也可以进一步降低服务端的限流处理消耗。
限流惩罚示意图
下面来看一下具体的实现，在 FireflySoft.RateLimit 中进程内限流和Redis限流都支持进行限流惩罚。
定义限流惩罚
因为所有的限流算法都可能需要支持限流惩罚，所以在限流规则的基类中定义了一个字段：LockSeconds，表示在触发限流后需要锁定的秒数，即触发限流后调用方不能继续访问服务的时间长度。
public abstract class RateLimitRule
{
/// <summary>
/// The number of seconds locked after triggering rate limiting. 0 means not locked
/// </summary>
public int LockSeconds { get; set; }
}
发起限流惩罚
这里以进程内限流为例，触发限流后会添加一个缓存项，并设置缓存的过期时间为上文定义的LockSeconds。
protected bool TryLock(string target, DateTimeOffset currentTime, TimeSpan expireTimeSpan)
{
var expireTime = currentTime.Add(expireTimeSpan);
return _cache.Add($"{target}-lock", 1, expireTime);
}
Redis发起限流惩罚的原理和这个差不多，只不过是写到Redis的KV中。想要了解的同学可以点击这里查看。
应用限流惩罚
这里还是以进程内限流为例，每次限流计数前都检查是否存在限流惩罚缓存项，如果存在则直接返回错误。
protected bool CheckLocked(string target)
{
return _cache.Get($"{target}-lock") == null ? false : true;
}
好了，以上就是这篇文章的主要内容了。
如果你对 FireflySoft.RateLimit 有一点兴趣，欢迎访问我的Github：https://github.com/bosima/FireflySoft.RateLimit 。
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