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排队等待则是让所有请求进入一个队列中，然后按照阈值允许的时间间隔依次执行。后来的请求必须等待前面执行完成，如果请求预期的等待时间超出最大时长，则会被拒绝。
例如：QPS阈值为5，意味着每200ms处理一个队列中的请求，超时时间2s，现在有100个请求过来，服务器最多处理 5 个，其他慢慢排队，timeout = 2S，意味着预期等待时长超过2S的请求会被拒绝并抛出异常。
假如不使用排队等待模式，现在有12个请求过来，第1秒同时接收到10个请求，但第2秒只有1个请求，此时QPS的曲线这样的。
如果使用队列模式做流控，所有进入的请求都要排队，以固定的200ms的间隔执行，QPS会变的很平滑。
注意：
平滑的QPS曲线，对于服务器来说是更友好的。
注意：
这种方式主要用于处理间隔性突发的流量，例如消息队列。想象一下这样的场景，在某一秒有大量的请求到来，而接下来的几秒则处于空闲状态，我们希望系统能够在接下来的空闲期间逐渐处理这些请求，而不是在第一秒直接拒绝多余的请求。
需求：给/payment/queue这个资源设置限流，最大QPS为10，利用排队的流控效果，超时时长设置为5s。
QPS为15，已经超过了我们设定的10。如果是之前的快速失败、warmup模式，超出的请求应该会直接报错。但是我们看看队列模式的运行结果：
实时效果反馈
1.Sentienl流控效果排队等待主要解决_____问题。
A 匀速流量
B 平稳大流量
C 突发流量
D 以上都是错误
答案
1=>C
