高并发项目限流有哪些方式、原理及优缺点？

限流是高并发项目中的一种重要策略，它的主要含义是对系统的流量进行限制和控制，以防止因流量过大而导致系统过载、崩溃或响应速度下降。

在高并发项目中，限流的目的是为了保护系统的稳定性和可靠性，确保系统能够在可接受的性能范围内正常运行。

限流常用于：

电商平台的秒杀活动、数据库连接池管理、API接口调用、热点事件（秒杀、微博热搜）、恶意的刷单等场景

常用的限流算法有：

计数器（固定窗口）算法

原理：计数器算法是限流算法中最简单的一种。它通过维护一个计数器来记录一定时间窗口内的请求数量。每当有新的请求进来时，计数器加一；当计数器的值超过设定的阈值时，触发限流策略。

优点：实现简单，资源消耗少；实时性好，能够快速做出是否允许请求的判断；对于单机应用或分布式系统中使用原子类（如Java中的AtomicInteger）或Redis等工具，实现起来非常方便。

缺点：存在临界问题，即在时间窗口的边界处，可能会瞬间超过限流阈值。

应用场景：适用于对实时性要求较高、且流量较为平稳的场景，如数据库连接池、线程池等资源的限流。

滑动窗口算法

原理：滑动窗口算法是对固定窗口算法的改进。它将固定的时间窗口再细分为多个小窗口，每个小窗口有自己的计数器。随着时间的推移，窗口会按照固定的时间间隔向右滑动，删除最老的小窗口，并统计当前所有小窗口内的请求数量来判断是否触发限流。

优点：减少了临界值带来的并发超过阈值的问题，限流的统计更加精确。

缺点：实现相对复杂，需要更多的存储空间来记录每个小窗口的计数器。

应用场景：适用于需要更精确限流统计的场景，如互联网业务中的接口调用限流。

漏桶算法

原理：漏桶算法通过一个固定容量的桶来控制请求的速率。请求以任意速率进入桶中，但桶以固定的速率将请求流出。当桶满时，新来的请求将被丢弃或等待。

优点：能够以固定的速率控制流量，稳定性较好；可以削峰填谷，使请求匀速平滑地流出。

缺点：无法应对突发流量的来袭；处理请求会有延迟，不符合互联网业务低延时的要求。

应用场景：适用于对流量整形有较高要求的场景，如保护下游系统不被瞬时高流量冲垮。

令牌桶算法

原理：令牌桶算法通过一个存放固定容量令牌的桶来控制请求的速率。系统以固定速率往桶里添加令牌，当有请求到来时，尝试从桶中获取令牌进行访问。如果桶中有足够的令牌，则允许访问并扣减相应数量的令牌；否则拒绝访问。

优点：能够允许一定程度的突发流量；在流量低峰时积累令牌，高峰时使用令牌进行处理。

缺点：实现较为复杂；如果系统上线时没有预热，可能会出现由于桶中没有令牌而导致请求被误杀的情况。

应用场景：适用于需要应对突发流量的场景，如网关层面的限流、接口调用的限流等

总结：

在高并发项目中选择哪种限流方式取决于具体的业务场景和需求。

例如，对于需要实时性和精确限流的场景，可以考虑使用滑动窗口算法；而对于需要应对突发流量并允许一定程度上的流量突发的场景，令牌桶算法可能更为合适。在实际应用中，还可以根据具体情况对限流算法进行调整和优化以满足特定的需求。

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