1.漏桶限流算法的原理
以固定速率从桶中流出水滴，以任意速率往桶中放入水滴，桶容量大小是不会发生改变的。
流入：以任意速率往桶中放入水滴。
流出：以固定速率从桶中流出水滴。
水滴：是唯一不重复的标识。
因为桶中的容量是固定的，如果流入水滴的速率>流出的水滴速率，桶中的水滴可能会溢出。那么溢出的水滴请求都是拒绝访问的，或者直接调用服务降级方法。前提是同一时刻。
2.令牌桶算法(Token)
令牌桶分为2个动作，动作1(固定速率往桶中存入令牌)、动作2(客户端如果想访问请求，先从桶中获取token)。guava 提供的RateLimiter类来进行限流处理。
1.传统的方式整合RateLimiter 有很大的缺点：代码重复量特别大，而且本身不支持注解方式。
2.如果限流代码可以放在网关中，相当于针对所有的服务接口都实现限流(可以使用排除法进行排除不进行限流的方法)，维护性不是很强。
3.正常的公司项目，不是所有的服务接口都需要实现限流方法的，一般只真针对于大流量接口。比如：秒杀抢购、12306抢票这样的场景。
4.可以手动封装一个RateLimiter类 注解来解决这个方法。
以规定的速率往令牌桶中放入 token，用户请求必须获取到令牌桶中的 token才可以访问我们的业务逻辑方法，如果没有从令牌桶中获取到 token ，拒绝访问。
在高并发情况下，如果我们的请求过多 超出了令牌桶生成令牌的速度，这时候请求就会被驳回，提示请稍后重试！
优势：能够控制请求的速率。
限流的目的：为了保护服务，避免服务宕机。
漏桶算法与令牌桶算法的区别
令牌桶算法：以固定的速率(平均速率)生成对应的令牌放到桶中，客户端只需要在桶中获取到令牌后，就可以访问服务请求。
漏桶算法：以任意速率往桶中放入水滴，如果桶中的水滴没有满的话，可以访问服务。
在突发情况请求的时候，令牌桶中只需要客户端你能够拿到令牌就能访问服务。但是漏桶算法正好与令牌桶算法相反，令牌桶以平均速率访问，漏桶算法平滑访问。