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title: 如何在API高併發中玩轉資源隔離與限流策略？
date: 2025-08-27T23:26:45+08:00
lastmod: 2025-08-27T23:26:45+08:00
author: cmdragon

summary:
資源隔離是保障API穩定性的核心，通過路由隔離和依賴隔離實現關鍵業務與非關鍵業務的分離，避免資源耗盡。限流策略包括令牌桶算法和滑動窗口算法，控制請求速率以保護系統。FastAPI中通過slowapi庫實現限流，支持路由級動態限流和分佈式限流。分佈式限流基於Redis，確保多實例環境下的全侷限流。電商支付系統案例展示了核心接口使用獨立數據庫連接池，日誌查詢使用公共資源。熔斷策略通過CircuitBreaker模式實現自動熔斷，應對連續超時問題。

categories:

• fastapi

tags:

• FastAPI

• 資源隔離
• 限流策略
• 分佈式限流
• 熔斷機制
• 數據庫連接池
• 電商支付系統

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1.1 資源隔離的核心概念

資源隔離是保障 API 穩定性的基石，核心目標是通過邏輯隔離防止高併發場景下的資源耗盡問題。在 FastAPI 中主要體現為：

• 路由隔離：區分關鍵業務接口（如支付）和非關鍵接口（如日誌查詢），通過優先級隊列避免低優先級請求阻塞核心服務。
• 依賴隔離：通過 dependencies 參數限定特定路由的依賴注入範圍，例如數據庫連接池獨立分配。

隔離實現

graph TD
    A[客户端請求] --> B{路由分類}
    B -->|關鍵路徑| C[專屬線程池]
    B -->|非關鍵路徑| D[公共線程池]
    C --> E[數據庫連接池A]
    D --> F[數據庫連接池B]

1.2 限流策略深度解析

限流通過控制請求速率保護系統，常用算法包括：

1. 令牌桶算法：以固定速率生成令牌桶，請求消耗令牌，桶空時拒絕請求（處理突發流量）。

   graph LR
    A[令牌生成器] -->|每 t 秒生成 1 個| B[令牌桶]
    B --> C{桶滿？}
    C -->|是| D[丟棄新令牌]
    C -->|否| E[保存令牌]
    F[用户請求] --> G{桶中有令牌？}
    G -->|是| H[取走令牌 處理請求]
    G -->|否| I[拒絕請求]

特點：

• 允許突發流量（當桶中有令牌時）
• 精確控制平均請求速率
• 平滑流量曲線

2. 滑動窗口算法：統計單位時間內的請求量，超過閾值即熔斷（精度高但消耗內存）。

   graph TB
    A[請求到達] --> B{當前窗口請求數 < 閾值？}
    B -->|是| C[計數+1 處理請求]
    B -->|否| D[拒絕請求]
    E[時間窗口滑動] --> F[清除過期計數]

優勢：

• 避免固定窗口的臨界突變問題
• 內存佔用更高效
• 適合分佈式環境

FastAPI 限流實戰

from fastapi import FastAPI, Depends, Request
from slowapi import Limiter, _rate_limit_exceeded_handler  # 需安裝 slowapi
from slowapi.util import get_remote_address
from slowapi.errors import RateLimitExceeded

app = FastAPI()

# 初始化限流器（內存存儲）
limiter = Limiter(key_func=get_remote_address)
app.state.limiter = limiter
app.add_exception_handler(RateLimitExceeded, _rate_limit_exceeded_handler)

@app.get("/payment")
@limiter.limit("5/minute")  # 每分鐘最多5次請求
async def pay(request: Request):
    return {"status": "success"}

# 路由級動態限流
@app.get("/status")
@limiter.limit(lambda: "10/hour" if is_peak_time() else "30/hour")
async def check_status(request: Request):
    ...

依賴庫版本説明

fastapi==0.105.0  
pydantic==2.5.2  
slowapi==0.1.8  # 核心限流庫
redis==5.0.0    # 分佈式限流需安裝

2.1 分佈式限流實踐

當服務部署多實例時，需基於 Redis 實現全侷限流：

from slowapi import RedisLimiter  # 替換原Limiter

limiter = RedisLimiter(
    key_func=get_remote_address,
    storage_uri="redis://localhost:6379/0",  # Redis連接
    strategy="moving-window"  # 滑動窗口算法
)

流量控制策略對比表

3.1 案例：電商支付系統隔離

from fastapi import APIRouter, Depends
from database import payment_db, log_db  # 分離的數據庫連接池

payment_router = APIRouter(dependencies=[Depends(verify_token)])

# 核心支付接口使用獨立數據庫連接池
@payment_router.post("/create-order")
async def create_order(
    params: OrderSchema, 
    db: Session = Depends(payment_db)  # 專屬依賴注入
):
    db.add(Order(**params.dict()))
    await db.commit()

# 日誌查詢使用公共資源
@payment_router.get("/logs")
async def get_logs(db: Session = Depends(log_db)):
    return await db.query(AuditLog).all()

Quiz 1：熔斷策略設計

問題：當 /payment 接口連續3次響應超時後，如何實現自動熔斷10秒？
解析方案：

1. 使用 CircuitBreaker 模式（需安裝 pybreaker）

   from pybreaker import CircuitBreaker
   
   breaker = CircuitBreaker(fail_max=3, reset_timeout=10)
   
   @app.get("/payment")
   @limiter.limit("10/minute")
   @breaker  # 熔斷器裝飾器
   async def handle_payment():
    if mock_failure_condition():  # 模擬超時
        raise TimeoutError
    return {"data": "ok"}

2. 捕獲 CircuitBreakerError 返回特定 HTTP 503 狀態碼

Quiz 2：資源耗盡場景

問題：當數據庫連接池被日誌查詢請求佔滿時，如何確保支付接口不受影響？
解答方向：

1. 使用 ThreadPoolExecutor 為不同路由分配獨立線程池

2. 在依賴注入中實現連接池優先級調度：

   def high_priority_db():
    return acquire_connection(pool_name="HIGH_PRIORITY_POOL")
   
   @app.post("/payment")
   async def pay(db=Depends(high_priority_db)):
    ...

4.1 常見報錯解決方案

錯誤 1：429 Too Many Requests

原因：觸發了 slowapi 的限流規則
解決：

• 檢查路由的 @limiter.limit() 參數是否過嚴
• 使用 redis-cli 查看限流計數：KEYS slowapi:*

錯誤 2：422 Validation Error

原因：Pydantic 模型校驗失敗
預防：

class Item(BaseModel):
    price: confloat(gt=0)  # 強制價格>0
    size: Literal["S", "M", "L"]  # 枚舉值約束

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