鉴权
1.精确匹配规则
- 使用散列表存储，不同应用对应的不同规则关系
- 当需要匹配时
- 暴力匹配：可以将请求 URL 和字符串数组中逐一匹配，使用字符串匹配算法 KMP、BM、BF 等
- 快速匹配：将所有规则按照字符串大小排序，存储成一个有序数组，当要匹配时，使用二分查找，在有序数组中匹配
-
前缀匹配规则
-
使用散列表存储，不同应用对应的不同规则关系
-
当需要匹配时
- 暴力匹配
- 快速匹配：使用 Trie 树来存储所有字符串规则，Trie 树中的每个节点不是存储单个字符串，而是存储接口被“/”分割之后的子目录，并且将每个节点的子节点存储成有序数组，在匹配的过程中，可以利用二分查找算法，决定下一个节点
前缀匹配规则 
前缀匹配规则
-
-
模糊匹配规则
-
使用散列表存储，不同应用对应的不同规则关系
-
当需要匹配时
- 暴力匹配：使用回溯的思想来匹配通配符
- 快速匹配：将包含通配符和不包含通配符的规则分开处理，不包含通配符的规则，存成有序数组或 Trie 树，剩余的包含通配符的规则，存储在数组中。当收到请求时，先在不包含通配符的有序数组或 Trie 树中匹配，如果可以匹配成功，则返回，如果不能匹配，则继续在通配符规则中匹配
模糊匹配规则
-
限流
-
固定时间窗口限流算法
-
思想
- 选定一个时间起点，之后收到请求时将计数器加一
- 根据限流规则，如果在当前时间窗口内，累计访问次数超过限流值，则拒绝后续的访问请求
- 当进入下一个时间窗口时，计数器清零重新计数
固定时间窗口 -
缺点
- 限流策略过于粗略，无法应对两个时间窗口临界时间内的突发流量
缺点
-
-
滑动时间窗口限流算法
-
假设限流的规则为，在任意 1s 内，接口的请求次数都不能大于 K 次
-
维护一个 K + 1 的循环队列，用来记录 1s 内到来的请求
- 当收到新的请求时，将与这个新请求的时间间隔超过 1s 的请求，从队列里删除
- 查看循环队列中是否有空闲位置，如果有的话，把新请求存储在队尾位置，如果没有，说明这 1s 内的请求次数已经达到了 K 次，拒绝此次请求
滑动时间窗口
-
-
更多的平滑算法