手开车，大都对汽车不够熟悉，甚至一无所知。在驾校学车跟自己开车上路完全是两码事。因此，本人结合自己最初驾车上路的经验，列出以下十个需要注意的小问题，给众多未满月“菜鸟”级驾车人士坐进驾驶舱时提供一点有用的提醒。“心中有谱，手脚不慌”，希望作为新手的你能尽快度过“潜在马路杀手”的适应期，成为一名熟练的驾驶员，享受驾驶带来的乐趣和便捷。

一、脚刹在熄火状态下无法正常使用

现在汽车的设计，脚刹一般都用电池工作。当汽车处于熄火状态时，脚刹只能踩两至三下，此后就会变僵硬，无法起到刹车作用。因此，一方面，突然发现这一现象时不必惊慌，并非汽车故障，也不必去车行“兴师问罪”；另一方面，当汽车(特别是手动挡车)在坡道意外熄火时，迅速踩下脚刹后不可再松开，更不可反复地一踩一松，否则易导致汽车溜滑，撞上其他车辆。果真出现溜滑时，应果断拉起手刹，然后打火起步。打火启动后，脚刹会立即恢复工作。

二、路上暂停勿离前车太近

新手上路往往分寸把握不好，遇有堵车或红灯时，刹车过晚，以致车头离前面车辆太近，加之起步要领*作不熟，常常过于急躁，很容易在重新起步时撞上前车。另外，假如前车司机也是“菜鸟”，起步时出现倒溜，也容易撞上你的车。不论谁的责任，爱车被撞从物质和精神上对新手都是一个打击，所以要尽量避免。“珍爱自己，远离前车”......与此相关的是，新手在有坡度的路上临时停车，应拉起手刹，重新起步时待车头有前进动力时再放下，以防倒溜。由于油门和离合配合不好，有的新手放下手刹后还可能出现倒溜，这时应果断重新拉手刹，避免撞击后车。这也正是前后两车之间保持住距离的道理所在。

三、无红绿灯时过路口宁等不抢

在没有红绿灯而设主辅路标志的路口，自己如在辅路上，要等主路车辆全部通过后再穿行。如主路车流大，要耐心等待，切记不能心存侥幸，莽撞穿行。有些新手“初生牛犊不怕虎”，在主路来车已经很近的情况下猛踩油门企图穿过，是十分危险的。而且，在路口观察主路车辆要左右两方向兼顾，确保两边绝对安全才可通过。在设有红绿灯的路口，起步时也不能急于抢先，防止撞上横向路上最后通过的车辆；通过路口时速度不能太快，以防与横向路上不守交通规则而闯越红灯的车相撞。　　四、下陡坡时不要空挡滑行

很多新手驾车，为了体验驾驶乐趣，在陡坡下行时往往空挡滑行。但这样做可能会使车辆难以控制，特别是空挡下滑车速迅速加快，遇有紧急情况难以及时刹车，有时会出现危险。因此下陡坡时最好挂档位行驶，并配合脚刹。

五、并线、倒车、入库要习惯看反光镜

很多新手由于刚接触汽车，还不习惯看反光镜。在并线、倒车、入库的过程中，通过反光镜确保安全十分必要。在行进中变换车道(并线)，不仅要提前打方向灯以警示后车，还要仔细观察两侧反光镜，看清后面是否有车紧跟，尤其是要驶入的车道是否有后车紧跟。如有，要么自己加速拉开距离再并入该车道，要么等后车驶过。有的新手开车不看后面情况就盲目并线，是很多事故发生的根源。倒车和入库时，速度较慢，但容易发生刮蹭。要保持怠速(即不踩油门，控制离合器，利用车辆自带的极低速度使车移动)，并不停地观察两侧反光镜，保证两侧不碰触墙、柱。很多新手倒车和入库容易看一边忽视另一边，造成刮蹭。

六、下车后注意锁车门

现在车门钥匙基本上是遥控锁，新手开车由于习惯还没形成，下车后容易忘记锁门。如在外停车，就很容易发生车内物品被盗。因此，停车要时刻注意车门是否落锁。此外，车门上锁后钥匙放在兜里还要防止挤压，有时车主离开车一定范围内由于遥控钥匙受挤压，车锁又被意外打开，车主却浑然不知。

七、备用钥匙一般不要放在车内

汽车的备用钥匙系应急之用，但一般情况下不要放在车内，因为如前面所说，新手有时会忘记车门落锁，而此时如备用钥匙在车内，则给了不法分子可乘之机，将汽车盗走。如此损失就大了去了......当然，如驾车远行，随身带上备用钥匙有时也是必要的，但也不宜放在车内，否则常用钥匙丢失或无法使用时，势必要破坏车窗才能拿到备用钥匙，损失也不小。　　八、不要把硬币放在手刹附近

出于付停车费等目的，很多车主会在车内放些硬币。但对新手而言，不要把硬币放在手刹附近的水杯槽里，否则，在取放时一不小心，就可能误使硬币掉入手刹缝隙，进入机械仓。虽然机械仓内机器都是密闭的，一般认为不会对汽车机械运转产生影响，但毕竟会增加麻烦，据称需要比较复杂的专业*作才能将硬币取出。有些车型手刹设计注意到这点，可避免硬币落入缝隙，但更多的车没有这样的细节设计。

九、夜间停车要关闭车灯

很多新手容易犯这样的错误，就是在夜间停车入位熄火后，忘了关掉车灯。有些车的设计在熄火拔出钥匙而车灯未关闭的状态下，车灯仍保持暗光状态，如不关闭，一个夜晚下来可能会把汽车电池消耗殆尽。

十、紧急情况要及时打亮双闪灯

新手开车，进错车道甚至进入逆行线、行进中熄火等意外情况发生并不稀罕，这时作为驾驶者的新手往往比较惊慌，急于恢复正常的行驶状态。在此过程中，一定要及时打亮双闪灯，让其他车辆知道你的车出现了紧急情况，需要紧急掉头、转向、重新起步或其他非正常的*作，从而有意识地避让你，避免事故发生。如车辆发生不能启动等情况，而所在又是车速较高车流较大的道路，特别是高速公路，要立即打亮双闪，放好警示标志，车内所有人员迅速离开汽车，到路边安全地带联络和等待救援。

此外，诸如弯道、上坡不超车等基本驾驶要领，新手也都要努力掌握。最后，希望以上几点对新手们开车有所帮助，不当之处敬请批评。祝愿大家驾驶愉快、平安出行。

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者：nick hao

来源：https://www.cnblogs.com/haoxinyue/p/6792309.html?

开涛大神在博客中说过：在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。本文结合作者的一些经验介绍限流的相关概念、算法和常规的实现方式。

缓存

缓存比较好理解，在大型高并发系统中，如果没有缓存数据库将分分钟被爆，系统也会瞬间瘫痪。使用缓存不单单能够提升系统访问速度、提高并发访问量，也是保护数据库、保护系统的有效方式。大型网站一般主要是“读”，缓存的使用很容易被想到。

在大型“写”系统中，缓存也常常扮演者非常重要的角色。比如累积一些数据批量写入，内存里面的缓存队列（生产消费），以及HBase写数据的机制等等也都是通过缓存提升系统的吞吐量或者实现系统的保护措施。甚至消息中间件，你也可以认为是一种分布式的数据缓存。

降级

服务降级是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。降级往往会指定不同的级别，面临不同的异常等级执行不同的处理。根据服务方式：可以拒接服务，可以延迟服务，也有时候可以随机服务。

根据服务范围：可以砍掉某个功能，也可以砍掉某些模块。总之服务降级需要根据不同的业务需求采用不同的降级策略。主要的目的就是服务虽然有损但是总比没有好。

限流

限流可以认为服务降级的一种，限流就是限制系统的输入和输出流量已达到保护系统的目的。一般来说系统的吞吐量是可以被测算的，为了保证系统的稳定运行，一旦达到的需要限制的阈值，就需要限制流量并采取一些措施以完成限制流量的目的。

比如：延迟处理，拒绝处理，或者部分拒绝处理等等。

限流的算法

常见的限流算法有：计数器、漏桶和令牌桶算法。

计数器

计数器是最简单粗暴的算法。比如某个服务最多只能每秒钟处理100个请求。我们可以设置一个1秒钟的滑动窗口，窗口中有10个格子，每个格子100毫秒，每100毫秒移动一次，每次移动都需要记录当前服务请求的次数。

内存中需要保存10次的次数。可以用数据结构LinkedList来实现。格子每次移动的时候判断一次，当前访问次数和LinkedList中最后一个相差是否超过100，如果超过就需要限流了。

很明显，当滑动窗口的格子划分的越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确。

示例代码如下：

漏桶算法

漏桶算法即leaky bucket是一种非常常用的限流算法，可以用来实现流量整形（Traffic Shaping）和流量控制（Traffic Policing）。贴了一张维基百科上示意图帮助大家理解：

漏桶算法的主要概念如下：

一个固定容量的漏桶，按照常量固定速率流出水滴；

如果桶是空的，则不需流出水滴；

可以以任意速率流入水滴到漏桶；

如果流入水滴超出了桶的容量，则流入的水滴溢出了（被丢弃），而漏桶容量是不变的。

漏桶算法比较好实现，在单机系统中可以使用队列来实现（.Net中TPL DataFlow可以较好的处理类似的问题，你可以在这里找到相关的介绍），在分布式环境中消息中间件或者Redis都是可选的方案。

令牌桶算法

令牌桶算法是一个存放固定容量令牌（token）的桶，按照固定速率往桶里添加令牌。令牌桶算法基本可以用下面的几个概念来描述：

令牌将按照固定的速率被放入令牌桶中。比如每秒放10个。

桶中最多存放b个令牌，当桶满时，新添加的令牌被丢弃或拒绝。

当一个n个字节大小的数据包到达，将从桶中删除n个令牌，接着数据包被发送到网络上。

如果桶中的令牌不足n个，则不会删除令牌，且该数据包将被限流（要么丢弃，要么缓冲区等待）。

如下图：

令牌算法是根据放令牌的速率去控制输出的速率，也就是上图的to network的速率。to network我们可以理解为消息的处理程序，执行某段业务或者调用某个RPC。

漏桶和令牌桶的比较

令牌桶可以在运行时控制和调整数据处理的速率，处理某时的突发流量。放令牌的频率增加可以提升整体数据处理的速度，而通过每次获取令牌的个数增加或者放慢令牌的发放速度和降低整体数据处理速度。而漏桶不行，因为它的流出速率是固定的，程序处理速度也是固定的。更多算法相关：算法聚合

整体而言，令牌桶算法更优，但是实现更为复杂一些。

限流算法实现

Guava

Guava是一个Google开源项目，包含了若干被Google的Java项目广泛依赖的核心库，其中的RateLimiter提供了令牌桶算法实现：平滑突发限流(SmoothBursty)和平滑预热限流(SmoothWarmingUp)实现。

1. 常规速率：

创建一个限流器，设置每秒放置的令牌数：2个。返回的RateLimiter对象可以保证1秒内不会给超过2个令牌，并且是固定速率的放置。达到平滑输出的效果

上面代码执行的结果如下图，基本是0.5秒一个数据。拿到令牌后才能处理数据，达到输出数据或者调用接口的平滑效果。acquire()的返回值是等待令牌的时间，如果需要对某些突发的流量进行处理的话，可以对这个返回值设置一个阈值，根据不同的情况进行处理，比如过期丢弃。

2. 突发流量：

突发流量可以是突发的多，也可以是突发的少。首先来看个突发多的例子。还是上面例子的流量，每秒2个数据令牌。如下代码使用acquire方法，指定参数。

System.out.println(r.acquire(2));
System.out.println(r.acquire(1));
System.out.println(r.acquire(1));
System.out.println(r.acquire(1));

得到如下类似的输出。

如果要一次新处理更多的数据，则需要更多的令牌。代码首先获取2个令牌，那么下一个令牌就不是0.5秒之后获得了，还是1秒以后，之后又恢复常规速度。这是一个突发多的例子，如果是突发没有流量，如下代码：

System.out.println(r.acquire(1));
Thread.sleep(2000);
System.out.println(r.acquire(1));
System.out.println(r.acquire(1));
System.out.println(r.acquire(1));

得到如下类似的结果：

等了两秒钟之后，令牌桶里面就积累了3个令牌，可以连续不花时间的获取出来。处理突发其实也就是在单位时间内输出恒定。这两种方式都是使用的RateLimiter的子类SmoothBursty。另一个子类是SmoothWarmingUp，它提供的有一定缓冲的流量输出方案。

输出结果如下图，由于设置了缓冲的时间是3秒，令牌桶一开始并不会0.5秒给一个消息，而是形成一个平滑线性下降的坡度，频率越来越高，在3秒钟之内达到原本设置的频率，以后就以固定的频率输出。

图中红线圈出来的3次累加起来正好是3秒左右。这种功能适合系统刚启动需要一点时间来“热身”的场景。

Nginx

对于Nginx接入层限流可以使用Nginx自带了两个模块：

连接数限流模块ngx_http_limit_conn_module

漏桶算法实现的请求限流模块ngx_http_limit_req_module

1. ngx_http_limit_conn_module

我们经常会遇到这种情况，服务器流量异常，负载过大等等。对于大流量恶意的攻击访问，会带来带宽的浪费，服务器压力，影响业务，往往考虑对同一个ip的连接数，并发数进行限制。

ngx_http_limit_conn_module 模块来实现该需求。该模块可以根据定义的键来限制每个键值的连接数，如同一个IP来源的连接数。并不是所有的连接都会被该模块计数，只有那些正在被处理的请求（这些请求的头信息已被完全读入）所在的连接才会被计数。

我们可以在nginx_conf的http{}中加上如下配置实现限制：

#限制每个用户的并发连接数，取名one
limit_conn_zone?$binary_remote_addr?zone=one:10m;

#配置记录被限流后的日志级别，默认error级别
limit_conn_log_level?error;
#配置被限流后返回的状态码，默认返回503
limit_conn_status?503;

然后在server{}里加上如下代码：

#限制用户并发连接数为1
limit_conn?one?1;

然后我们是使用ab测试来模拟并发请求：

ab?-n?5?-c?5?http://10.23.22.239/index.html

得到下面的结果，很明显并发被限制住了，超过阈值的都显示503：

另外刚才是配置针对单个IP的并发限制，还是可以针对域名进行并发限制，配置和客户端IP类似。

#http{}段配置
limit_conn_zone?$?server_name?zone=perserver:10m;
#server{}段配置
limit_conn?perserver?1;

2. ngx_http_limit_req_module

上面我们使用到了ngx_http_limit_conn_module 模块，来限制连接数。那么请求数的限制该怎么做呢？这就需要通过ngx_http_limit_req_module 模块来实现，该模块可以通过定义的键值来限制请求处理的频率。

特别的，可以限制来自单个IP地址的请求处理频率。限制的方法是使用了漏斗算法，每秒固定处理请求数，推迟过多请求。如果请求的频率超过了限制域配置的值，请求处理会被延迟或被丢弃，所以所有的请求都是以定义的频率被处理的。

在http{}中配置

#区域名称为one，大小为10m，平均处理的请求频率不能超过每秒一次。

limit_req_zone?$binary_remote_addr?zone=one:10m?rate=1r/s;

在server{}中配置

#设置每个IP桶的数量为5
limit_req?zone=one?burst=5;

上面设置定义了每个IP的请求处理只能限制在每秒1个。并且服务端可以为每个IP缓存5个请求，如果操作了5个请求，请求就会被丢弃。

使用ab测试模拟客户端连续访问10次：

ab?-n?10?-c?10?http://10.23.22.239/index.html

如下图，设置了通的个数为5个。一共10个请求，第一个请求马上被处理。第2-6个被存放在桶中。由于桶满了，没有设置nodelay因此，余下的4个请求被丢弃。