限流算法（令牌桶&漏桶&计数器 ）
什么是限流？
限流是为保护自身系统和下游系统不被高并发流量冲垮，导致系统雪崩等问题
限流在很多场景中用来限制并发请求量，比如说秒杀抢购、双11高并发流量等
在保证系统可用的情况下尽可能多增加进入的请求，其余的请求在排队等待，或者返回友好提示，保证里面的进入系统的用户可以正常使用，防止系统雪崩。
限流算法
令牌桶
**令牌桶(Token Bucket)**算法以一个设定的速率产生令牌(Token)并放入令牌桶，每次用户请求都得申请令牌，如果令牌不足，则拒绝请求。
令牌桶算法中新请求到来时会从桶里拿走一个令牌，如果桶内没有令牌可拿，就拒绝服务。当然，令牌的数量也是有上限的。令牌的数量与时间和发放速率强相关，时间流逝的时间越长，会不断往桶里加入越多的令牌，如果令牌发放的速度比申请速度快，令牌桶会放满令牌，直到令牌占满整个令牌桶
令牌桶限流大致的规则如下：
(1)进水口按照某个速度，向桶中放入令牌。
(2)令牌的容量是固定的，但是放行的速度不是固定的，只要桶中还有剩余令牌，一旦请求过来就能申请成功，然后放行。
(3)如果令牌的发放速度，慢于请求到来速度，桶内就无令牌可领，请求就会被拒绝
总之，令牌的发送速率可以设置，从而可以对突发的出口流量进行有效的应对。
代码实现
import java.util.concurrent.*.
import java.util.concurrent.atomic.Atomiclnteger,
// 令牌桶限流算法
public class TokenBucketLimiter {
private static final int capacity= 10;//桶的容量
private static final int rate=5; //令牌生成速度 rate/s
private volatile static Atomiclnteger tokens = new Atomiclnteger(0); // 当前令牌数量// 开启一个线程放入令牌:rate/s
private static void productToken() {
//创建ScheduledThreadPool，参数为线程池的大小
ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors,newScheduledThreadPool(1)
//定时调度
scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(0->{
int allTokens=tokens.get0)+rate; //计算牌数
tokens.set(Math.min(capacity, allTokens)); // 设置当前令牌数},1,1,TimeUnit.SECONDS);//延迟1秒后执行任务，并且每隔1秒执行一次
}
特点：
- 令牌桶的好处之一就是可以方便地应对突发出口流量。比如，可以改变令牌的发放速度(需后端系统能力的提升)，算法能按照新的发送速率调大令牌的发放数量，使得出口突发流量能被处理。
- 令牌生产速度固定，消费速度不固定。
漏桶
**漏桶(Leak Bucket)**算法限流的基本原理为:水(对应请求)从进水口进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水(请求放行)，当水流入速度过大，桶内的总水量大于桶容量会直接溢出，请求被拒绝。
大致的漏桶限流规则如下:
(1)进水口(对应客户端请求)以任意速率流入进入漏桶,
(2)漏桶的容量是固定的，出水(放行)速率也是固定的,
(3)漏桶容量是不变的，如果处理速度太慢，桶内水量会超出了桶的容量，则后面流入的水滴会溢出表示请求拒绝。
水(请求)先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水流入速度过大会超过桶可接纳的容量时直接溢出。
可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。
漏桶算法其实很简单，可以粗略的认为就是注水漏水过程，往桶中以任意速率流入水，以一定速率流出水，当水超过桶容量(capacity)则丢弃，因为桶容量是不变的，保证了整体的速率。
代码实现
import java.util.concurrent.*,
import java.util.concurrent.atomic.Atomicinteger;
//漏桶限流算法
public class LeakyBucketLimiter {
// 计算的起始时间
private static long lastOutTime = System.currentTimeMillis(),
// 流出速率 每秒 2 次
private static int leakRate = 5
// 桶的容量
private static final int capacity = 100;
//剩余的水量
private static Atomiclnteger water = new Atomiclnteger(0);
/**
* 开启一个线程固定频率漏水：rate/s
*/
private static void waterLeaked() {
// 创建ScheduledThreadPool，参数为线程池的大小
ScheduledExecutorService scheduledThreadPool = Executors.newScheduledThreadPool(1);//定时调度
scheduledThreadPool.scheduleAtFixedRate(0->{
//剩余水量
int waterLeft = water.get0) -leakRate;
// 设置当前水量
water.set(Math.max(0, waterLeft));
}.1.1,TimeUnit.SECONDS); // 延迟1秒后执行任务，并且每隔1秒执行一次
}
特点
- 削峰:有大量流量进入时，会发生溢出，从而限流保护服务可用性
- 缓冲:不至于直接请求到服务器，缓冲压力
- 请求速度不固定，漏桶出口的速度固定，因为计算性能固定，不能灵活的应对后端能力提升。比如通过动态扩容，后端流量从1000QPS提升到10000QPS，漏桶没有办法。
令牌桶&漏桶算法区别
令牌桶:按照固定速率往桶中添加令牌
漏桶:按照常量固定速率流出请求
这两种算法的主要区别在于漏桶算法能够强行限制数据的传输速率
而令牌桶算法在能够限制数据的平均传输数据外，还允许某种程度的突发传输。
在令牌桶算法中，只要令牌桶中存在令牌，那么就允许突发地传输数据直到达到用户配置的限制，因此它适合于具有突发特性的流量。
计数器
**计数器(Counter)**算法是在一段时间间隔内(时间窗/时间区间)，处理请求的最大数量固定，超过部分不做处理。计数器算法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。
举个例子，比如我们规定对于A接口，我们1分钟的访问次数不能超过100个 ，可以这么做:
1.在一开 始的时候，可以设置一个计数器counter，每当一个请求过来的时候，counter就加1，如果counter的值大于100并日该请求与第一个请求的间隔时间还在1分钟之内，那么说明请求数过多，拒绝访问;
2.如果该请求与第一个请求的间隔时间大于1分钟，且counter的值还在限流范围内，那么就重置counter，就是这么简单粗暴。
代码实现
import java.util.concurrent.ExecutorService.
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.atomic.Atomiclnteger
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
/**
*计数器限流算法
*/
public class CounterLimiter {
/ 起始时间
private volatile static AtomicLong startTime = new AtomicLong(System.currentTimeMillis();
// 时间区间的时间间隔 ms
private static final long interval = 1000:
// 每秒限制数量
private static final long maxLimitCount = 10,
//累加器
private volatile static AtomicLong accumulator = new AtomicLong();
// 计数判断,是否超出限制
private static boolean isLimited(int reguestCount)long nowTime =System.currentTimeMillis0
//在时间区间之内
if (nowTime < startTime.get0 + interva)
long count=accumulator.addAndGet(reguestCount,
if (count <= maxLimitCount){
return false.
} else (
return true,
} else {
//在时间区间之外
System.out.println("新时间区到了.");
accumulator.set(0);//将计数器重新初始化为0
startTime.set(nowTime);
return false;
}}
临界问题
计数器限流的严重问题:这个算法虽然简单，但是有一个十分致命的问题，那就是临界问题。
从上图中我们可以看到，假设有一个恶意用户，他在0:59时，瞬间发送了100个请求，并且1:00又瞬间发送了100个请求，那么其实这个用户在1秒里面，瞬间发送了200个请求
我们刚才规定的是1分钟最多100个请求(规划的吞吐量)，也就是每秒钟最多1.7个请求，用户通过在时间窗口的重置节点处突发请求，可以瞬间超过我们的速率限制。
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从上图中我们可以看到，假设有一个恶意用户，他在0:59时，瞬间发送了100个请求，并且1:00又瞬间发送了100个请求，那么其实这个用户在1秒里面，瞬间发送了200个请求
我们刚才规定的是1分钟最多100个请求(规划的吞吐量)，也就是每秒钟最多1.7个请求，用户通过在时间窗口的重置节点处突发请求，可以瞬间超过我们的速率限制。
用户有可能通过算法的这个漏洞，瞬间压垮我们的应用。