各种限流算法的实现
实现
固定窗口算法
固定窗口算法又叫计数器算法，是一种简单方便的限流算法。主要通过一个支持原子操作的计数器来累计 1 秒内的请求次数，当 1 秒内计数达到限流阈值时触发拒绝策略。每过 1 秒，计数器重置为 0 开始重新计数。
虽然我们限制了 QPS 为 2，但是当遇到时间窗口的临界突变时，如 1s 中的后 500 ms 和第 2s 的前 500ms 时，虽然是加起来是 1s 时间，却可以被请求 4 次。
滑动窗口算法
我们已经知道固定窗口算法的实现方式以及它所存在的问题，而滑动窗口算法是对固定窗口算法的改进。既然固定窗口算法在遇到时间窗口的临界突变时会有问题，那么我们在遇到下一个时间窗口前也调整时间窗口不就可以了吗？
上图的示例中，每 500ms 滑动一次窗口，可以发现窗口滑动的间隔越短，时间窗口的临界突变问题发生的概率也就越小，不过只要有时间窗口的存在，还是有可能发生时间窗口的临界突变问题。
滑动日志算法
滑动日志算法是实现限流的另一种方法，这种方法比较简单。基本逻辑就是记录下所有的请求时间点，新请求到来时先判断最近指定时间范围内的请求数量是否超过指定阈值，由此来确定是否达到限流，这种方式没有了时间窗口突变的问题，限流比较准确，但是因为要记录下每次请求的时间点，所以占用的内存较多。
漏桶算法
漏桶算法中的漏桶是一个形象的比喻，这里可以用生产者消费者模式进行说明，请求是一个生产者，每一个请求都如一滴水，请求到来后放到一个队列（漏桶）中，而桶底有一个孔，不断的漏出水滴，就如消费者不断的在消费队列中的内容，消费的速率（漏出的速度）等于限流阈值。即假如 QPS 为 2，则每 1s / 2= 500ms 消费一次。漏桶的桶有大小，就如队列的容量，当请求堆积超过指定容量时，会触发拒绝策略。
由介绍可以知道，漏桶模式中的消费处理总是能以恒定的速度进行，可以很好的保护自身系统不被突如其来的流量冲垮；但是这也是漏桶模式的缺点，假设 QPS 为 2，同时 2 个请求进来，2 个请求并不能同时进行处理响应，因为每 1s / 2= 500ms 只能处理一个请求。
令牌桶算法
令牌桶算法同样是实现限流是一种常见的思路，最为常用的 Google 的 Java 开发工具包 Guava 中的限流工具类 RateLimiter 就是令牌桶的一个实现。令牌桶的实现思路类似于生产者和消费之间的关系。
系统服务作为生产者，按照指定频率向桶（容器）中添加令牌，如 QPS 为 2，每 500ms 向桶中添加一个令牌，如果桶中令牌数量达到阈值，则不再添加。
请求执行作为消费者，每个请求都需要去桶中拿取一个令牌，取到令牌则继续执行；如果桶中无令牌可取，就触发拒绝策略，可以是超时等待，也可以是直接拒绝本次请求，由此达到限流目的。
- 1s / 阈值（QPS） = 令牌添加时间间隔。
- 桶的容量等于限流的阈值，令牌数量达到阈值时，不再添加。
- 可以适应流量突发，N 个请求到来只需要从桶中获取 N 个令牌就可以继续处理。
- 有启动过程，令牌桶启动时桶中无令牌，然后按照令牌添加时间间隔添加令牌，若启动时就有阈值数量的请求过来，会因为桶中没有足够的令牌而触发拒绝策略，不过如 RateLimiter 限流工具已经优化了这类问题。
参考
RateLimiter 源码分析(Guava 和 Sentinel 实现)-javadoop.com
5 种限流算法，7 种限流方式，挡住突发流量？
面试官：来，年轻人！请手撸5种常见限流算法！
