一个 To C 的 API 网关，后面有 20 个微服务。大促流量是日常 10 倍。业务要求：核心交易链路必须保，非核心推荐、评论可以降级；限流阈值要能动态调整，不能重启。之前出过两次事故：一次是限流阈值配错把核心链路限了，一次是降级后没有恢复机制，流量恢复时又打挂。请你设计限流和降级体系：算法选择、阈值怎么定、动态配置、降级开关、恢复策略、怎么和业务方协作。
面试官在考什么
判断候选人能否分层设计限流降级，并在动态配置、故障容错和业务协作上做出工程判断。
回答框架 · 前两步
- 限流算法：令牌桶允许突发、漏桶平滑，滑动窗口精确但有存储成本，按业务选择。
- 分层限流：网关、服务、方法、DB 多层设防，集群限流与单机限流结合，避免单点失效。
还有 3 条答案要点、 3 层追问、 5 个常见坑， 以及针对你简历的追问路径，在定制报告里。
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- 一个下单接口要扛峰值 2 万 QPS，库存只有 1000 件且不能超卖，MySQL 单实例写入大约只能承受 3000 TPS，Redis 可用。你会按什么顺序做改造？每一步解决的是哪一段瓶颈，做完之后怎么验证它确实有效？
- 一个限时抢购活动：商品库存 500 件，预计开抢后 1 秒内涌入 10 万个下单请求。硬性要求是绝对不能超卖，成功下单的响应时间要在 200ms 内，没抢到的用户也要在 1 秒内收到明确的失败提示（不能一直转圈）。请给出你的整体链路设计，并说明每一层分别在挡什么、为什么放在那一层。
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- 商品详情页读多写少，峰值 5 万 QPS，缓存命中率 99%，底层是 MySQL。现在运营做一次批量调价，一次要改 2000 个商品的价格。请说明你的缓存更新方案：删缓存还是更新缓存、先动 DB 还是先动缓存、批量改价时怎么避免缓存集中失效把 DB 打穿。