限流算法是一种系统保护策略，主要是避免在流量高峰导致系统被压垮，造成系统不可用的问题。
常见的限流算法有五种：
- 计数器限流，一般用在
单一维度的访问频率限制上，比如短信验证码每隔60s只能发送一次，或者接口调用次数等。它的实现方法很简单，每调用一次就加1，处理结束以后减1。 - 滑动窗口限流，本质上也是一种计数器，只是通过以时间为维度的可滑动窗口设计，来减少了临界值带来的并发超过阈值的问题。每次进行数据统计的时候，只需要统计这个窗口内每个时间刻度的访问量就可以了。Spring Cloud里面的熔断框架
Hystrix，以及Spring Cloud Alibaba里面的Sentinel都采用了滑动窗口来做数据统计。 - 漏桶算法，它是一种
恒定速率的限流算法，不管请求量是多少，服务端的处理效率是恒定的。基于MQ来实现的生产者消费者模型，其实算是一种漏桶限流算法。 - 令牌桶算法，相对漏桶算法来说，它可以解决
突发流量的问题。它的核心思想是，令牌桶以恒定速率去生成令牌保存到令牌桶里面，桶的大小是固定的，令牌桶满了就不再生成令牌。每个客户端请求进来的时候，必须要从令牌桶获得一个令牌才能访问，否则排队等待。在流量低峰的时候，令牌桶会出现堆积，因此当出现瞬时高峰的时候，有足够多的令牌可以获取，因此令牌桶能够允许瞬时流量的处理。网关层面的限流、或者接口调用的限流，都可以使用令牌桶算法，像Google的Guava和Redisson的限流，都用到了令牌桶算法。
限流的本质是实现系统保护，最终选择什么样的算法，一方面取决于统计的精准度，另一方面考虑限流维度和场景的需求。
