01、限流知识概述
流是一种对请求或并发数进行限制的关键技术手段，旨在保障系统的正常运行。当服务资源有限、处理能力有限时，限流可以对调用服务的上游请求进行限制，以防止自身服务因资源耗尽而停止服务。
在限流中，有两个重要的概念需要了解：
阈值：指在单位时间内允许的请求量。例如，将 QPS（每秒请求数）限制为500，表示在1秒内最多接受500次请求。通过设置合适的阈值，可以控制系统的负载，避免过多的请求导致系统崩溃或性能下降。
拒绝策略：用于处理超过阈值的请求的策略。常见的拒绝策略包括直接拒绝、排队等待等。直接拒绝会立即拒绝超过阈值的请求，而排队等待则将请求放入队列中，按照一定的规则进行处理。选择合适的拒绝策略可以平衡系统的稳定性和用户体验。
通过合理设置阈值和选择适当的拒绝策略，限流技术可以帮助系统应对突发的请求量激增、恶意用户访问或请求频率过高的情况，保障系统的稳定性和可用性。限流方案根据限流范围，可分为 单机限流和分布式限流；其中单机限流依据算法，又可分为 固定窗口、滑动窗口、漏桶和令牌桶限流等常见四种。本文将对上述限流方案进行详细介绍。
优点：
平滑流量：漏桶算法可以平滑突发流量，使得输出流量变得更加平稳，避免了流量的突然增大对系统的冲击。
简单易实现：漏桶算法的原理简单，实现起来也相对容易。
有效防止过载：通过控制流出的流量，漏桶算法可以有效地防止系统过载。
缺点：
对突发流量的处理不够灵活：虽然漏桶算法可以平滑突发流量，但是在某些情况下，我们可能希望能够快速处理突发流量。在这种情况下，漏桶算法可能就不够灵活了。
无法动态调整流量：漏桶算法的流出速率是固定的，无法根据系统的实际情况动态调整。
可能会导致流量浪费：如果输入流量小于漏桶的流出速率，那么漏桶的流出速率就会被浪费。
如果输入流量持续大于漏桶的流出速率，那么漏桶会一直满，新的请求会被丢弃，可能会导致服务质量下降。
02漏桶限流
算法介绍
尽管滑动窗口算法可以提供一定的限流效果，但它仍然受限于窗口的大小和时间间隔。在某些情况下，突发流量可能会导致窗口内的请求数超过限制。为了更好地平滑请求的流量，漏桶限流算法可以作为滑动窗口算法的改进。算法的原理很简单：它维护一个固定容量的漏桶，请求以不定的速率流入漏桶，而漏桶以固定的速率流出。如果请求到达时，漏桶已满，则会触发拒绝策略。可以从生产者-消费者模式去理解这个算法，请求充当生产者，每个请求就像一滴水，当请求到达时，它被放入一个队列（漏桶）中。而漏桶则充当消费者，以固定的速率从队列中消费请求，就像从桶底的孔洞中不断漏出水滴。消费的速率等于限流阈值，例如每秒处理2个请求，即500毫秒消