| 算法 | 实现 | 优缺点 |
|---|---|---|
| 固定窗口算法 | 固定窗口算法通过在单位时间内维护一个计数器，能够限制在每个固定的时间段内请求通过的次数，以达到限流的效果。 | 固定窗口算法的优点是实现简单，但是可能无法应对突发流量的情况，比如每秒允许放行100个请求，但是在0.9秒前都没有请求进来，这就造成了在0.9秒到1秒这段时间内要处理100个请求，而在1秒到1.1秒间可能会再进入100个请求，这就造成了要在0.2秒内处理200个请求，这种流量激增就可能导致后端服务出现异常 |
| 滑动窗口算法 | 滑动窗口算法在固定窗口的基础上，进行了一定的升级改造。它的算法的核心在于将时间窗口进行了更精细的分片，将固定窗口分为多个小块，每次仅滑动一小块的时间。 | 滑动窗口算法通过将时间片进行分片，对流量的控制更加精细化，但是相应的也会浪费一些存储空间，用来维护每一块时间内的单独计数，并且还没有解决固定窗口中可能出现的流量激增问题 |
| 漏桶算法 | 漏桶是一个很形象的比喻，外部请求就像是水一样不断注入水桶中，而水桶已经设置好了最大出水速率，漏桶会以这个速率匀速放行请求，而当水超过桶的最大容量后则被丢弃 | 漏桶算法同样也有缺点，不管当前系统的负载压力如何，所有请求都得进行排队，即使此时服务器的负载处于相对空闲的状态，这样会造成系统资源的浪费。由于漏桶的缺陷比较明显，所以在实际业务场景中，使用的比较少 |
| 令牌桶算法 | 它的主要思想是系统以恒定的速度生成令牌，并将令牌放入令牌桶中，当令牌桶中满了的时候，再向其中放入的令牌就会被丢弃。而每次请求进入时，必须从令牌桶中获取一个令牌，如果没有获取到令牌则被限流拒绝 | 基本完美 |
具体项目中使用的时候我们可以采用谷歌的guvalimiter（单机），阿里的Sentinel（集群），springcloud gateway的RedisRateLimiter（集群）。
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