先来描述一下什么是限流
限流可以认为服务降级的一种，限流就是限制系统的输入和输出流量已达到保护系统的目的。一般来说系统的吞吐量是可以被测算的，为了保证系统的稳定运行，一旦达到的需要限制的阈值，就需要限制流量并采取一些措施以完成限制流量的目的。比如：延迟处理，拒绝处理，或者部分拒绝处理等等。
一般做接口限流主要是为了应对突发流量，避免突发流量拖垮服务。如下面一些场景就有可能发生突发流量
- 微博热搜
- 恶意刷单
- 恶意爬虫
- 促销活动
- 防止DOS攻击
首先是计算器方式实现
计数器又分固定窗口和滑动窗口
固定窗口计数器：
就是一个计算器，就是在一个时钟周期（该周期也是可以设置的）内，设定一个访问阈值（就是在刚刚设置的时钟周期内的并发量）。如果并发量超过访问阈值，则开始限流
存在的问题
限流不均匀，如下所示我们规定10S内至多10个访问量，但2S内实际上有20个访问量。
出现流量尖峰。
滑动窗口计数器：
固定窗口计数器算法由于其存在的临界问题（尖峰问题），统计的精度过低，可能在时间窗口的重置节点处接收大量流量，为解决这个问题，我们引入了滑动窗口算法。
如下图，我们规定访问阈值10，时钟周期是5秒，5秒内超过10次访问量开始限流。该思想就是在任何一个5S内都只有10次访问量。
很明显，当滑动窗口的格子划分的越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确。
缺点：
- 不能解决请求分布不均的问题，即无法平滑流量
- 实现更复杂，需要维护时间窗口，占用内存更多，计算时间复杂度也相应变大。
令牌算法：
按照固定的速率往漏斗里添加水，（核心思想是所有请求需要再令牌桶获取到令牌才可以处理， 同时有一个服务匀速的往令牌桶装令牌。可以满足一定的突发请求处理，如果超过令牌桶的请求，也会被拒绝）
过程：
- 一直放令牌，如果令牌桶达到上限则丢弃令牌，假设每秒放10个
- 可以应对一定程度的流量激增，如此时令牌桶有100个令牌，突然发生200次调用，则此时最开始的100次请求可以正常调用，后续的请求才会以10个/s的速率来调用
优点：
- 解决了固定窗口流量尖峰的问题，确保在任意时刻，过去窗口时间内的请求不会超出阈值。
- 可以有效平滑流量，因为令牌桶的令牌是匀速放入的
- 相对滑动窗口更节省内存
- 适合电商抢购或者微博出现热点事件这种场景，因为在限流的同时可以应对一定的突发流量。如果采用漏桶那样的均匀速度处理请求的算法，在发生热点时间的时候，会造成大量的用户无法访问， 对用户体验的损害比较大。
漏桶算法：
就像一个漏斗，上面口大，下面口小，上面可以一直加很多水的水，但是下面小口的口径是固定的，只会有固定单位的水通过。而且上面水量过大，漏斗放不下 会溢出丢失
将水和访问量换一下，就明白了 （核心思想就是请求收到后，会先进入漏斗，然后再按照限定速度请求服务，及可以达到限流的目的，也可以保证后台收到的请求都是平稳的。 但是也有一个缺点，就是突然流量的时候，会导致处理时间太长。当然流量更大的时候会被拒绝，这个是正常的）。
优点：实现相对简单，可以限制服务请求速率，并且稳定在一个常速。
缺点：对于特发流量处理效率过低，在没有到达服务器负载阈值，也只能串行处理请求。
实现;限制队列的大小