高并发场景下如何实现系统限流?

限流一般需要结合容量规划和压测来进行。

当外部请求接近或者达到系统的最大阈值时，触发限流，采取其他的手段进行降级，保护系统不被压垮。

常见的降级策略包括延迟处理、拒绝服务、随机拒绝等。

计数器法：

1. 将时间划分为固定的窗口大小，例如1s
2. 在窗口时间段内，每来一个请求，对计数器加1。
3. 当计数器达到设定限制后，该窗口时间内的之后的请求都被丢弃处理。
4. 该窗口时间结束后，计数器清零，从新开始计数。

滑动窗口计数法：

1. 将时间划分为细粒度的区间，每个区间维持一个计数器，每进入一个请求则将计数器加一。
2. 多个区间组成一个时间窗口，每流逝一个区间时间后，则抛弃最老的一个区间，纳入新区间。
3. 若当前窗口的区间计数器总和超过设定的限制数量，则本窗口内的后续请求都被丢弃。

漏桶算法：

如果外部请求超出当前阈值，则会在容易里积蓄，一直到溢出，系统并不关心溢出的流量。

从出口处限制请求速率，并不存在计数器法的临界问题，请求曲线始终是平滑的。

无法应对突发流量，相当于一个空桶+固定处理线程

令牌桶算法：

假设一个大小恒定的桶，这个桶的容量和设定的阈值有关，桶里放着很多令牌，通过一个固定的速率，往里边放入令牌，如果桶满了，就把令牌丢掉，最后桶中可以保存的最大令牌数永远不会超过桶的大小。

当有请求进入时，就尝试从桶里取走一个令牌，如果桶里是空的，那么这个请求就会被拒绝。