操作方法：控制并发和限流

分布式计算中的一个常见方案是仅允许给定数量的请求并发执行。 使用 Dapr，您可以控制同时调用应用程序的请求和事件数。

请注意，对于来自 Dapr 的每个事件，即发布/订阅事件、来自其他服务的直接调用、绑定事件等，此速率限制是有保证的。 Dapr 无法对外部发送到你的应用的请求强制实施并发策略。

*请注意，每秒速率限制可以通过使用中间件 middleware.http.ratelimit 来实现。 但是，这两种方法之间存在着明显的差异。 速率限制中间件是有时间限制的，并限制了每秒的请求数，而 app-max-concurrency 标志指定了任何时间点上的并发请求（和事件）的数量。 参见 速率限制中间件。 *

观看这个视频 ，了解如何控制并发和速率限制 。

设置 app-max-concurrency

如果不使用 Dapr，开发人员将需要在应用程序中创建某种信号量，并负责获取和释放它。 使用 Dapr，无需对应用进行任何代码更改。

在 Kubernetes 中设置 app-max-concurrency

要在 Kubernetes 中设置 app-max-concurrency，请向你的 pod 添加以下注解：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: nodesubscriber
  namespace: default
  labels:
    app: nodesubscriber
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: nodesubscriber
  template:
    metadata:
      labels:
        app: nodesubscriber
      annotations:
        dapr.io/enabled: "true"
        dapr.io/app-id: "nodesubscriber"
        dapr.io/app-port: "3000"
        dapr.io/app-max-concurrency: "1"
...

使用 Dapr CLI 设置 app-max-concurrency

要用 Dapr CLI 设置在你的本地开发机器上运行的 app-max-concurrency，添加 app-max-concurrency 标志：

dapr run --app-max-concurrency 1 --app-port 5000 python ./app.py

上述示例将有效地将你的应用转换为单个并发服务。