在教育政务云的心理普查场景中，“开学季测评周”是一个典型的系统考验节点。通常情况下，全省数百所学校的几十万名学生会在特定时间段（如周一早自习）集中扫码登录系统进行测试。在这个时间窗口内，服务器的并发请求量会从日常的常规水平，瞬间飙升至几万 QPS。
如果后端的微服务网关（API Gateway）不加节制地接纳所有涌入的请求，网关背后的鉴权服务、量表服务以及数据库连接池很可能在几秒钟内耗尽资源，导致全省心理测评系统整体不可用。在 B 端高并发架构设计中，保证系统“扛得住”固然重要，但在超出系统设计极限时，如何体面地拒绝多余请求同样是我们需要关注的核心。
网关闸门：基于令牌桶算法的限流实践
面对突发的流量洪峰，橙星云技术团队在 Spring Cloud Gateway 中配置了第一道防护：令牌桶限流算法（Token Bucket）。
令牌桶的运作机制相对直观：系统以固定的速率（例如每秒 5000 个）向桶中放入“令牌”。当客户端的请求到达网关时，必须先从桶中成功获取到一个令牌，该请求才会被放行至后端的具体业务微服务。如果桶中没有可用令牌，多余的请求就会在网关层被直接拦截。
借助 Redis 和 Lua 脚本的原子性，我们可以在网关层轻量化地实现这套机制。下面是我们在 Spring Cloud Gateway 中的参考配置：
“`yaml
spring:
cloud:
gateway:
routes:
- id: psy-scale-service
uri: lb://scale-service
predicates:
- Path=/api/scale/**
filters:
- name: RequestRateLimiter
args:
桶的容量，用于应对短时间内的突发流量
redis-rate-limiter.burstCapacity: 10000
每秒补充的令牌数，需根据后端系统的真实承载力设定
redis-rate-limiter.replenishRate: 5000
“`
通过这一层限流，即使瞬时涌入十万个请求，后端微服务也只会收到其设计容量范围内的 5000 个请求。剩余的绝大部分请求在网关处被阻挡，从而确保核心链路的存活。
友好的请求拒绝：Fallback 降级处理
仅仅在网关拦截请求是不够的。如果被拒绝的用户直接看到浏览器抛出 HTTP 429 Too Many Requests 或者 Nginx 502 报错，往往会习惯性地不断刷新页面，导致无效流量进一步增加。
我们需要利用 Gateway 的 Fallback 机制，对这些被限流的请求进行合理的降级。当限流规则被触发时，网关不再向后端路由，而是直接从网关本地内存中返回一个预设的降级响应，或者重定向到一个排队提示页面。页面上可以友善地提示：“当前处于答题高峰期，系统正在排队，请稍后几分钟重试。”
这种从底层阻断到前端安抚的结合，不仅有效减轻了核心数据库的读写压力，也改善了用户在拥堵时的交互体验。在应对高并发场景时，盲目扩容硬件成本高昂且未必见效，通过在微服务边界建立限流闸门，配合合理的排队降级页面，才是保障系统稳定运行的基础工程。