如何运用5种限流算法和7种限流方式有效挡住突发流量？

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大家好，我是阿伦。最近工作中需要用到限流，这篇文章介绍了常见的限流方式。

大家好啊，我是阿朗，最近工作中需要用到限流，这篇文章介绍常见的限流方式。

前言

最近几年，随着微服务的流行，服务和服务之间的依赖越来越强，调用关系越来越复杂，服务和服务之间的稳定性越来越重要。在遇到突发的请求量激增，恶意的用户访问，亦或请求频率过高给下游服务带来较大压力时，我们常常需要通过缓存、限流、熔断降级、负载均衡等多种方式保证服务的稳定性。其中限流是不可或缺的一环，这篇文章介绍限流相关知识。

1. 限流

限流顾名思义，就是对请求或并发数进行限制；通过对一个时间窗口内的请求量进行限制来保障系统的正常运行。如果我们的服务资源有限、处理能力有限，就需要对调用我们服务的上游请求进行限制，以防止自身服务由于资源耗尽而停止服务。

在限流中有两个概念需要了解。

• 阈值：在一个单位时间内允许的请求量。如 QPS 限制为10，说明 1 秒内最多接受 10 次请求。
• 拒绝策略：超过阈值的请求的拒绝策略，常见的拒绝策略有直接拒绝、排队等待等。

2. 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。

2.1. 代码实现

下面是简单的代码实现，QPS 限制为 2，这里的代码做了一些优化，并没有单独开一个线程去每隔 1 秒重置计数器，而是在每次调用时进行时间间隔计算来确定是否先重置计数器。