参考：基于Redis的限流系统的设计 https://www.zybuluo.com/kay2/note/949160
https://github.com/wukq/rate-limiter
生产环境
1、服务接口所能提供的服务上限（limit）假如是 500次/s
2、用户请求接口的次数未知，QPS可能达到 800次/s，1000次/s，或者更高
3、当服务接口的访问频率超过 500次/s，超过的量将拒绝服务，多出的信息将会丢失
4、线上环境是多节点部署的，但是调用的是同一个服务接口
于是，为了保证服务的可用性，就要对服务接口调用的速率进行限制（接口限流）。
什么是限流？
出入流量进行控制，防止大流量出入，导致资源不足，系统不稳定。
限流策略和熔断策略，对于熔断策略，不同的系统有不同的熔断策略诉求，有的系统希望直接拒绝、有的系统希望排队等待、有的系统希望服务降级、有的系统会定制自己的熔断策略，这里只针对限流策略这个功能做详细的设计。
限流算法
1、限制瞬时并发数
Guava RateLimiter 提供了令牌桶算法实现：平滑突发限流(SmoothBursty)和平滑预热限流(SmoothWarmingUp)实现。
2、限制某个接口的时间窗最大请求数
即一个时间窗口内的请求数，如想限制某个接口/服务每秒/每分钟/每天的请求数/调用量。如一些基础服务会被很多其他系统调用，比如商品详情页服务会调用基础商品服务调用，但是怕因为更新量比较大将基础服务打挂，这时我们要对每秒/每分钟的调用量进行限速；一种实现方式如下所示：
LoadingCache<Long, AtomicLong> counter =
CacheBuilder.newBuilder()
.expireAfterWrite(2, TimeUnit.SECONDS)
.build(new CacheLoader<Long, AtomicLong>() {
@Override
public AtomicLong load(Long seconds) throws Exception {
return new AtomicLong(0);
}
});
long limit = 1000;
while(true) {
//得到当前秒
long currentSeconds = System.currentTimeMillis() / 1000;
if(counter.get(currentSeconds).incrementAndGet() > limit) {
System.out.println("限流了:" + currentSeconds);
continue;
}
//业务处理
}使用Guava的Cache来存储计数器，过期时间设置为2秒（保证1秒内的计数器是有的），然后我们获取当前时间戳然后取秒数来作为KEY进行计数统计和限流，这种方式也是简单粗暴，刚才说的场景够用了。
3、令牌桶
算法描述：
- 假如用户配置的平均发送速率为r，则每隔1/r秒一个令牌被加入到桶中
- 假设桶中最多可以存放b个令牌。如果令牌到达时令牌桶已经满了，那么这个令牌会被丢弃
- 当流量以速率v进入，从桶中以速率v取令牌，拿到令牌的流量通过，拿不到令牌流量不通过，执行熔断逻辑
属性
- 长期来看，符合流量的速率是受到令牌添加速率的影响，被稳定为：r
- 因为令牌桶有一定的存储量，可以抵挡一定的流量突发情况
- M是以字节/秒为单位的最大可能传输速率。 M>r
- T max = b/(M-r) 承受最大传输速率的时间
- B max = T max * M 承受最大传输速率的时间内传输的流量
优点：流量比较平滑，并且可以抵挡一定的流量突发情况
4、Google guava 提供的工具库中 RateLimiter 类（内部也是采用令牌桶算法实现）
最快的方式是使用 RateLimit 类，但是这仅限制在单节点，如果是分布式系统，每个节点的 QPS 是一样的，请求量到服务接口那的话就是 QPS * 节点数 了。所以这种方案在分布式的情况下不适用！
5、基于 Redis 实现，存储两个 key，一个用于计时，一个用于计数。请求每调用一次，计数器增加 1，若在计时器时间内计数器未超过阈值，则可以处理任务。
这种能够很好地解决了分布式环境下多实例所导致的并发问题。因为使用redis设置的计时器和计数器均是全局唯一的，不管多少个节点，它们使用的都是同样的计时器和计数器，因此可以做到非常精准的流控。
