使用场景

1. 控制成本：限制用户调用总次数。
2. 保护服务：用户在短时间内疯狂使用，导致服务器资源被占满，其他用户无法使用。

思考限流阈值多大合适？参考正常用户的使用，比如限制单个用户在每秒只能使用1次。

单机限流实现

• Guava RateLimiter

多机限流实现

• Redisson

固定窗口限流

将单个时间段作为一个窗口，每个窗口会限制请求的次数。如果请求的次数大于阈值后，则拒绝请求。

缺点：

临界问题：如果在上一个窗口的末尾发送了许多的请求，并且在当前窗口的开始也发送了许多的请求，则有可能当前系统的请求数超过阈值。

滑动窗口限流

将单个时间段又划分成多个小的周期，比如：1s 可以分成 5 个 0.2s 的小周期。每经过 0.2s 则向右滑动窗口。解决了固定窗口的临界问题。

缺点：

实现相对复杂，而且滑动单位不好选取。

漏桶算法

类似于漏斗注水滴水。以任意速率注入水，以固定速率滴水。如果超出了当前的容量则拒绝。

缺点：

只能按固定速率一个一个处理请求。

令牌桶

按固定速率生成令牌，并将其加入到桶中。如果桶已满，生成的令牌将被丢弃。

当一个请求到达时，检查桶中是否有足够的令牌。如果有，则从桶中移除相应数量的令牌，允许请求通过；否则，拒绝请求或将其排队等待。