目录一、限流到底在管什么（一）整点那一秒发生了什么（二）速率、并发与排队：三种约束各管一段1、速率限制：单位时间放进来多少2、并发限制：此刻同时在办多少3、排队限制：最多允许等多少（三）否决式与整形式：被限住的请求去哪儿（四）读懂限流参数的三把尺子（五）实验环境与运行方式二、固定窗口：最便宜的计数器与它的边界漏洞（一）算法与实现（二）边界双倍突发的推演（三）它仍然值得用的场合三、滑动窗口：把格子切细，还是把账记全（一）滑动日志：精确但状态随流量增长（二）分桶滑动计数：用子窗口换内存（三）两桶加权近似：只存两个数（四）实测：子桶越多，双倍突发并没有消失（五）旁支：TCP 的滑动窗口管的是另一件事四、漏桶：把不规则的进水整成匀速出水（一）漏桶的两种形态1、队列式漏桶2、计量式漏桶（二）队列式漏桶的代价：排队不是免费的（三）Nginx limit_req：一只用 excess 记账的漏桶1、配置语义2、千分位记账的 excess3、延迟交给定时器，而不是让 worker 睡觉4、burst 是排队容量，不是免费额度五、令牌桶：允许攒令牌的限流（一）定义与两个参数（二）懒惰补充：不需要后台线程（三）令牌桶与漏桶：一体两面（四）四类算法横向对照六、主流限流组件的取舍（一）Guava RateLimiter：单机平滑令牌桶（二）Resilience4j RateLimiter：按周期发放的许可（三）Sentinel：滑动窗口统计与三种流控效果（四）集群配额：把令牌发放收归一处（五）其他常见选择（六）选型对照七、Guava RateLimiter 的用法与语义（一）两种构造与四个入口（二）预消费：这一笔的账，记在下一位头上（三）tryAcquire 的判定口径（四）setRate：存量按比例换算八、源码精读：SmoothRateLimiter 的时间账本（一）类结构与四个字段（二）resync：有人来，才补账（三）reserveEarliestAvailable：先放行，后结算（四）SmoothBursty：存量零成本（五）SmoothWarmingUp：把存量翻译成等待时间1、预热函数与三个关键量2、积分的计算3、冷却速度4、实测爬坡曲线（六）锁与睡眠：为什么 sleep 在锁外九、复刻与对账：一只迷你平滑限流器（一）为什么要自己复刻（二）逐笔对账的方法十、生产落地：从单机限速到分层防护（一）六个常见误用1、每次请求 new 一个 RateLimiter2、在 IO 线程或入口线程里 acquire3、acquire 一个很大的数4、单机阈值乘以实例数5、只限次数，不看成本6、不监控等待与拒绝（二）集群里的误杀与放大（三）分层防护：四道关各守一段（四）被限住之后：响应契约与客户端行为（五）参数从哪里来十一、总结（一）四个追问的答案（二）适用范围与不适用场景参考文章干货分享，感谢您的阅读！“每秒最多 100 次”真正落到系统里至少牵出四个追问：这 100 次按哪一秒算？第 101 次是立刻拒绝还是排队等？空闲了一会儿之后能不能一口气多放几个？部署了 8 个实例之后，“100”说的是每台还是总共？很多线上事故并不是因为没有限流，而是因为限流器在这几个问题上的回答，和写配置的人心里想的不一样。这次我们要解决的问题是：把限流这件事从“背四个算法名字”推进到“能算清每一笔账”——给定一个限流配置，能准确说出它在边界、突发、空闲和多实例下到底会放行多少、拒绝多少、让谁等多久。我们先厘清限流到底在约束什么，再把固定窗口、滑动窗口、漏桶、令牌桶四类算法放进同一个可复现的虚拟时间实验台，用实测数字去看它们在窗口边界、突发流量、对抗流量下的真实表现；顺路拆开 Nginxlimit_req的千分位记账和 TCP 滑动窗口这两个常被混为一谈的“近亲”。随后横向对照 Guava、Resilience4j、Sentinel、集群配额等主流组件；最后把重心放在 GuavaRateLimiter上——它的预消费语义、懒惰补账、预热积分都藏在不到四百行的SmoothRateLimiter里，我们会逐行读懂，再自己复刻一只迷你版本，与 Guava 在同一条虚拟时间线上做七万次逐笔对账。本文适合在 Java 服务里配置或自研限流的后端工程师，以及需要为网关、Nginx 定阈值的同学。读完希望你应当能够：判断某个场景该用否决式还是整形式、该选哪类算法；看懂burst、nodelay