为什么要限流

当系统突然涌入大量的请求，访问量剧增，最典型的应该就是秒杀业务了，这样就会出现大量并发；我们在开发高并发系统时，常见的处理方式有三种：降级、熔断、限流。

限流的方式

常见的限流方式：限制总并发数，限制瞬时并发数、限制时间窗口内的平均速率等

限流的四种算法

计数器法

算法介绍： 一定时间范围内允许通过的请求数量。
例如：每分钟100个请求，每请求一次，计数器加一，一分钟之内超过100之后的请求，返回系统繁忙，请稍后再试
缺点： 临界问题，如果在59秒的时候，一下子发起100次请求，又在下一分钟的第一秒也发起100次请求，这就意味着两秒钟，服务器接收处理了200个请求，而且下一分钟第一秒之后的59秒，如果再有请求进来，服务器，只能“系统繁忙请稍后重试了”。

计数器算法升级版【滑动窗口算法】

算法介绍： 为了规避临界问题，在计数器算法的基础上进行了升级，采用滑动窗口的方式，就是将每一个周期分割为多个窗口，当一个周期结束时，只将整个周期的开始时刻移动一个窗口的位置，这样就可以防止上面那种临界点瞬间大流量的冲击。
例如： 我们对一分钟【1-60】的周期切为6个窗口，所以时间到51秒【1-60】的时候，我们访问第6个窗口，这个时候我们还需要将窗口往后滑动一格，这样我们的计数周期就成了【11-70】，这样就避免临界问题。

漏桶算法

算法介绍： 顾名思义，根据我们系统要求的并发数，让请求从桶的漏洞中发送给我们系统，桶的大小是固定的，水流入速度过快，桶满之后桶之外的水，就只能“系统繁忙请稍后重试了”，桶之内的水会安装漏洞大小，以恒定的速度流。无临界问题。

令牌桶算法

算法介绍： 每一个请求，执行的前提需要从令牌桶中拿到令牌即可执行，令牌是以恒定的速度放入令牌桶的，桶满之后的再放入的令牌会直接丢弃掉；这也就意味着，如果一段时间内没有请求进来，令牌桶满了，大量的请求再次进来，都可执行，令牌桶算法，支持瞬时大量请求，但是，在此大量请求，会因为令牌桶无令牌而提示“系统繁忙请稍后重试了”，从而规避了临界问题。
漏桶算法和令牌桶算法比较：虽然漏桶里漏出来的水是可执行的请求，令牌桶里拿出来的令牌也是请求执行的通行证；但是，漏桶里的流入的水是请求，令牌桶里的放入的令牌类似于计数器。令牌桶移除令牌默认是不考虑时间的，如果令牌移除考虑延迟时间的话，那请求又是以恒定的速率执行，就类似于漏桶算法了。