项目中接口限流实现方案
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器实现限流有点简单粗暴，一般我们会限 制一秒钟的能够通过的请求数，比如限流QPS为100，算法的实现思路就是从第一个请求进来开始计时，在接下去的1s内，每来一个请求，就把计数加1，如果累加的数字达到了100，那么后续的请求就会被全部拒绝。等到1s结束后，把计数恢复成0，重新开始计数。 具体的实现可以是这样的：对于每次服务调用，可以通过 AtomicLong#incrementAndGet()方法来给计数器加1并返回最新值，通过这个最新值和阈值进行比较。 这种实现方式，有一个弊端：如果我在单位时间1s内的前10ms，已经通过了100个请求，那后面的990ms，只能眼巴巴的把请求拒绝，我们把这种现象称为“突刺现象”。 漏桶算法漏桶算法主要是控制数据注入到网络的速率，平滑网络上的突发流量。漏桶算法提供了一种机制，通过它，突发流量可以被整形以便为网络提供一个稳定的流量。 漏桶可以看作是一个带有常量服务时间的单服务器队列，如果漏桶(包缓存)溢出，那么数据包会被丢弃。 在网络中，漏桶算法可以控制端口的流量输出速率，平滑网络上的突发流量，实现流量整形，从而为网络提供一个稳定的流量。 如图所示，把请求比作是水，水来了都先放进桶里，并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。出，漏桶算法可以很好地控制流量的访问速度，一旦超过该速度就拒绝服务。 令牌桶算法令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。从原理上看，令牌桶算法和漏桶算法是相反的，一个“进水”，一个是“漏水”。3种限流算法后，接下来我们看看在项目中如何应用。
RateLimiter使用的是一种叫令牌桶的流控算法，RateLimiter会按照一定的频率往桶里扔令牌，线程拿到令牌才能执行;且RateLimiter不支持集群环境，集群环境需要借助Redis等第三方工具实现。
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