在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。本文结合作者的一些经验介绍限流的相关概念、算法和常规的实现方式。
限流的算法
常见的限流算法有：计数器、漏桶和令牌桶算法。
计数器
计数器是最简单粗暴的算法。比如某个服务最多只能每秒钟处理100个请求。我们可以设置一个1秒钟的滑动窗口，窗口中有10个格子，每个格子100毫秒，每100毫秒移动一次，每次移动都需要记录当前服务请求的次数。
内存中需要保存10次的次数。可以用数据结构LinkedList来实现。格子每次移动的时候判断一次，当前访问次数和LinkedList中最后一个相差是否超过100，如果超过就需要限流了。
很明显，当滑动窗口的格子划分的越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确
代码示例：
//服务访问次数，可以放在Redis中，实现分布式系统的访问计数
Long counter = 0L;
//使用LinkedList来记录滑动窗口的10个格子。
LinkedList<Long> ll = new LinkedList<Long>();
public static void main(String[] args)
{
Counter counter = new Counter();
counter.doCheck();
}
private void doCheck()
{
while (true)
{
ll.addLast(counter);
if (ll.size() > 10)
{
ll.removeFirst();
}
//比较最后一个和第一个，两者相差一秒
if ((ll.peekLast() - ll.peekFirst()) > 100)
{
//To limit rate
}
Thread.sleep(100);
}
}
漏桶算法
漏桶算法即leaky bucket是一种非常常用的限流算法，可以用来实现流量整形（Traffic Shaping）和流量控制（Traffic Policing）。
贴了一张维基百科上示意图帮助大家理解：
漏桶算法的主要概念如下：
一个固定容量的漏桶，按照常量固定速率流出水滴；
如果桶是空的，则不需流出水滴；
可以以任意速率流入水滴到漏桶；
如果流入水滴超出了桶的容量，则流入的水滴溢出了（被丢弃），而漏桶容量是不变的。
漏桶算法比较好实现，在单机系统中可以使用队列来实现（.Net中TPL DataFlow可以较好的处理类似的问题，你可以在这里找到相关的介绍），在分布式环境中消息中间件或者Redis都是可选的方案。