热点参数限流：保护你的热点数据
引言：当80%的流量集中在20%的数据上 你是否遇到过这样的场景？ 场景1：秒杀系统 双11，iPhone 15 Pro Max限量秒杀，1000台库存。 虽然你的商品详情接口做了限流（QPS 10000），但这1万个请求全部集中在这一个商品ID上！ 其他普通商品无人问津，但这一个热点商品把数据库、缓存、库存服务全部打爆了。 场景2：直播平台 某顶流明星开始直播，500万人涌入直播间。 虽然你的直播接口做了限流（QPS 100000），但这10万个请求全部集中在这一个直播间ID上！ 其他直播间正常，但这一个热点直播间导致整个直播服务崩溃。 这就是热点数据问题：少数数据承载了绝大部分流量，普通的限流无法精准保护。 这就需要Sentinel的热点参数限流（Hot Param Flow Control）。 什么是热点数据？ 热点数据的定义 热点数据是指在一段时间内，访问频率远高于其他数据的数据。 典型案例： 场景 热点数据 流量分布 电商秒杀 iPhone 15 秒杀商品ID 80%流量集中在1个商品 视频平台 热门视频ID 90%播放量集中在TOP 100视频 社交平台 热门话题ID 70%讨论集中在热门话题 新闻网站 突发新闻ID 突发事件发生时，流量暴涨 直播平台 顶流主播直播间ID 500万人涌入1个直播间 热点数据的特点 不可预测：不知道哪个数据会成为热点 时间敏感：热点会随时间变化（如突发新闻） 流量集中：少数数据占据大部分流量 影响范围大：一个热点可能拖垮整个系统 普通限流的局限性 问题1：无法区分参数 案例：商品详情接口 @GetMapping("/product/{id}") public Product getProductDetail(@PathVariable Long id) { return productService.getById(id); } 限流配置： FlowRule rule = new FlowRule(); rule.setResource("getProductDetail"); rule.setCount(10000); // QPS 10000 问题： ...