常見的限流方法：
- 固定窗口計數(shù)器：按照時間段劃分窗口，有一次請求就+1，最為簡單的算法，但這個算法有時會讓通過請求量允許為限制的兩倍。
- 滑動窗口計數(shù)器：通過將窗口再細(xì)分，并且按照時間“滑動”來解決突破限制的問題，但是時間區(qū)間的精度越高，算法所需的空間容量就越大。
- 漏桶：請求類似水滴，先放到桶里，服務(wù)的提供方則按照固定的速率從桶里面取出請求并執(zhí)行。缺陷也很明顯，當(dāng)短時間內(nèi)有大量的突發(fā)請求時，即便此時服務(wù)器沒有任何負(fù)載，每個請求也都得在隊(duì)列中等待一段時間才能被響應(yīng)。
- 令牌桶：往桶里面發(fā)放令牌，每個請求過來之后拿走一個令牌，然后只處理有令牌的請求。令牌桶滿了則多余的令牌會直接丟棄。令牌桶算法既能夠?qū)⑺械恼埱笃骄植嫉綍r間區(qū)間內(nèi)，又能接受服務(wù)器能夠承受范圍內(nèi)的突發(fā)請求，因此是目前使用較為廣泛的一種限流算法。Google的開源項(xiàng)目guava提供了RateLimiter類，實(shí)現(xiàn)了單點(diǎn)的令牌桶限流。分布式環(huán)境下，可以考慮用Redis+Lua腳本實(shí)現(xiàn)令牌桶。 如果請求量太大了，Redis也撐不住怎么辦?我覺得可以類似于分布式ID的處理方式，Redis前面在增加預(yù)處理，比如每臺及其預(yù)先申請一部分令牌，只有令牌用完之后才去 Redis。如果還是太大，是否可以垂直切分?按照流量的來源，比如地理位置、IP 之類的再拆開。
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