二、服务限流应该怎么做？
对系统服务进行限流，一般有如下几个模式：
- 熔断：
这个模式是需要系统在设计之初，就要把熔断措施考虑进去。当系统出现问题时，如果短时间内无法修复，系统要自动做出判断，开启熔断开关，拒绝流量访问，避免大流量对后端的过载请求。系统也应该能够动态监测后端程序的修复情况，当程序已恢复稳定时，可以关闭熔断开关，恢复正常服务。 - 服务降级：
将系统的所有功能服务进行一个分级，当系统出现问题，需要紧急限流时，可将不是那么重要的功能进行降级处理，停止服务，这样可以释放出更多的资源供给核心功能的去用。
例如在电商平台中，如果突发流量激增，可临时将商品评论、积分等非核心功能进行降级，停止这些服务，释放出机器和CPU等资源来保障用户正常下单，而这些降级的功能服务可以等整个系统恢复正常后，再来启动，进行补单/补偿处理。
除了功能降级以外，还可以采用不直接操作数据库，而全部读缓存、写缓存的方式作为临时降级方案。 - 延迟处理：
这个模式需要在系统的前端设置一个流量缓冲池，将所有的请求全部缓冲进这个池子，不立即处理。然后后端真正的业务处理程序从这个池子中取出请求依次处理，常见的可以用队列模式来实现。这就相当于用异步的方式去减少了后端的处理压力，但是当流量较大时，后端的处理能力有限，缓冲池里的请求可能处理不及时，会有一定程度延迟。 - 特权处理：
这个模式需要将用户进行分类，通过预设的分类，让系统优先处理需要高保障的用户群体，其它用户群的请求就会延迟处理或者直接不处理。
那在实际项目中，对访问流量的限制，可采用如下几种技术方法：
- 熔断技术
熔断的技术可以重点参考Netflix的开源组件hystrix的做法，主要有三个模块：熔断请求判断算法、熔断恢复机制、熔断报警。
- 计数器方法
系统维护一个计数器，来一个请求就加1，请求处理完成就减1，当计数器大于指定的阈值，就拒绝新的请求。
基于这个简单的方法，可以再延伸出一些高级功能，比如阈值可以不是固定值，是动态调整的。另外，还可以有多组计数器分别管理不同的服务，以保证互不影响等。 - 队列方法
就是基于FIFO队列，所有请求都进入队列，后端程序从队列中取出待处理的请求依次处理。
基于队列的方法，也可以延伸出更多的玩法来，比如可以设置多个队列以配置不同的优先级。 - 令牌桶方法
首先还是要基于一个队列，请求放到队列里面。但除了队列以外，还要设置一个令牌桶，另外有一个脚本以持续恒定的速度往令牌桶里面放令牌，后端处理程序每处理一个请求就必须从桶里拿出一个令牌，如果令牌拿完了，那就不能处理请求了。我们可以控制脚本放令牌的速度来达到控制后端处理的速度，以实现动态流控。
分布式服务限流
本文介绍几种最常用的限流算法：
- 固定窗口计数器；
- 滑动窗口计数器；
- 漏桶；
- 令牌桶。
固定窗口计数器
滑动窗口计数器算法
滑动窗口计数器是通过将窗口再细分，并且按照时间"滑动"，这种算法避免了固定窗口计数器带来的双倍突发请求，但时间区间的精度越高，算法所需的空间容量就越大。
漏桶算法
漏桶算法的缺陷也很明显，当短时间内有大量的突发请求时，即便此时服务器没有任何负载，每个请求也都得在队列中等待一段时间才能被响应。
令牌桶算法
令牌桶算法既能够将所有的请求平均分布到时间区间内，又能接受服务器能够承受范围内的突发请求，因此是目前使用较为广泛的一种限流算法。
优先令牌桶：
令牌桶好处就是,如果某一瞬间访问量剧增或者有突发情况,可以通过改变桶中令牌数量来改变连接数,就好比那个食堂排队吃饭的问题,如果现在不是直接去窗口排队,而是先来楼外拿饭票然后再去排队,那么有高三的学生时可以将增加饭票数量或者优先将令牌给高三的学生,这样比漏桶算法更加灵活。
并发限流
就拿Tomcat来说,很多参数就是出于这个考虑,例如
配置的acceptCount 设置响应连接数, maxConnections设置瞬时最大连接数, maxThreads 设置最大线程数.
代码实现
作为如此重要的功能，在 Java 中自然有很多实现限流的类库，例如 Google 的开源项目 guava 提供了 RateLimiter 类，实现了单点的令牌桶限流。
