【十分钟搞懂限流及常见方案】在高并发的系统中，为了防止系统因瞬时流量过大而崩溃，限流（Rate Limiting）成为一种重要的技术手段。它通过对请求进行控制，确保系统在可控范围内运行，提升系统的稳定性和可用性。
一、什么是限流？
限流是指在一定时间内限制对某个接口或资源的访问次数，以防止系统过载。常见的应用场景包括：防止刷单、防止恶意爬虫、保护后端服务等。
二、限流的常见目标
| 目标 | 说明 |
| 防止系统崩溃 | 控制并发请求量，避免超出系统处理能力 |
| 保障服务质量 | 确保正常用户可以正常使用服务 |
| 抵御恶意攻击 | 阻止频繁请求、刷单、爬虫等行为 |
三、常见的限流算法
| 算法名称 | 原理 | 优点 | 缺点 |
| 固定窗口计数器 | 在固定时间窗口内统计请求数量，超过阈值则拒绝 | 实现简单，性能好 | 存在“突发流量”问题，无法准确控制峰值 |
| 滑动窗口计数器 | 通过滑动时间窗口来动态计算请求量 | 更精确控制流量 | 实现复杂度略高 |
| 漏桶算法 | 将请求放入“漏桶”，按固定速率输出 | 流量平滑，适合突发流量 | 不能应对短时间内的高并发 |
| 令牌桶算法 | 定期生成令牌，请求需要获取令牌才能被处理 | 支持突发流量，灵活控制 | 实现稍复杂，需维护令牌池 |
四、限流的实现方式
| 方式 | 说明 | 使用场景 |
| Nginx限流 | 利用Nginx的`limit_req`模块进行限流 | 高并发前端入口，如API网关 |
| Redis限流 | 利用Redis的计数器和过期机制进行限流 | 分布式系统中统一限流 |
| Guava限流 | Java中使用Guava的`RateLimiter`类 | 单机应用中的限流控制 |
| Sentinel限流 | 阿里开源的限流组件，支持多种策略 | 微服务架构下的流量控制 |
五、限流策略选择建议
| 场景 | 推荐策略 | 说明 |
| 单机应用 | Guava限流 | 简单易用，适合本地控制 |
| 分布式系统 | Redis + 滑动窗口 | 可跨节点共享状态，适合多实例部署 |
| API网关 | Nginx限流 | 性能高，适合前端流量控制 |
| 微服务架构 | Sentinel | 支持熔断、降级、限流一体化管理 |
六、总结
限流是保障系统稳定性的重要手段，不同场景下应选择合适的限流算法和实现方式。合理设置限流策略，可以有效防止系统过载，提升用户体验和系统健壮性。
温馨提示： 限流不是万能的，还需结合其他手段如缓存、降级、熔断等共同构建高可用系统。
