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限流是我们在做服务抗压管理的时候会经常用到的一个编程技术，而本文我们就通过案例分析来简单了解一下，服务限流常用方法都有哪些。
1、计数器限流(固定窗口限流)
这个算法简单实用，基本可以满足很多业务场景的需要
大致原理是这样的，有一个全局的计数器，初始值为0，每次请求进来，计数器+1，然后再处理，如果计数器超过100，则不再处理请求，直接返回。
同时我们启动一个定时的线程，每过1分钟，就重置计数器为0;
2、滑动窗口
为了解决传统计数器限流的弊端，有人提出了滑动窗口的概念。所谓的滑动窗口，是指不存在固定的起止、结束的时间点。
滑动窗口如何实现呢?
我们可以使用一个HashMap或者干脆使用一个数组，然后统计每个时间单位内的请求，当判断是否限流时，只要统计时间窗内的请求次数是否满足即可。
同时map或者是数组我们并不需要无限大，我们可以反复利用其中已经过期的位置。另外滑动窗口的单位时间越小，整体的限流也就会越精准。
3、漏桶算法
滑动窗口的结尾我们有说时间单位越小，那么就越精准平滑，可是我们并不能把时间单位搞到无限小，或者说尽可能小的时候就出现偏差，比如1ns，但是可能你刚计算完限流后，已经到下一个时间单位了
为了解决这种问题，有人提出了漏桶算法。
4、令牌桶算法
漏桶算法会让请求更加平滑，但是当有突发请求冲击时，并且我们的下游处理速度又比较快(或者是使用固定频率)来处理，这样我们没有办法很好的控制请求的处理速率。
如果你设置固定频率，当某个时段请求冲击比较大，而我们也应该满足时，显然无法满足。当放开请求频率，又可能因为下游处理速度太快，对机器的整体性能造成冲击，而且我们又无法控制。
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2025-02-12
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