限流是解决高并发大流量的一种方案，至少是可以保证应用的可用性

# 限流算法
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限流是解决高并发大流量的一种方案，至少是可以保证应用的可用性。通常有以下两种限流方案：- 漏桶算法
- 令牌桶算法## 漏桶算法![漏桶算法，来自网络.png](https://i.loli.net/2017/08/11/598c905caa8cb.png)漏桶算法非常简单，就是将流量放入桶中并按照一定的速率流出。如果流量过大时候并不会提高流出效率，而溢出的流量也只能是抛弃掉了。这种算法很简单，但也非常粗暴，无法应对突发的大流量。
这时可以考虑令牌桶算法。## 令牌桶算法
![令牌桶算法-来自网络.gif](https://i.loli.net/2017/08/11/598c91f2a33af.gif)令牌桶算法是按照恒定的速率向桶中放入令牌，每当请求经过时则消耗一个或多个令牌。当桶中的令牌为 0 时，请求则会被阻塞。> note：
令牌桶算法支持先消费后付款，比如一个请求可以获取多个甚至全部的令牌，但是需要后面的请求付费。也就是说后面的请求需要等到桶中的令牌补齐之后才能继续获取。实例:
```java@Overridepublic BaseResponse<UserResVO> getUserByFeignBatch(@RequestBody UserReqVO userReqVO) {//调用远程服务OrderNoReqVO vo = new OrderNoReqVO() ;vo.setReqNo(userReqVO.getReqNo());RateLimiter limiter = RateLimiter.create(2.0) ;//批量调用for (int i = 0 ;i< 10 ; i++){double acquire = limiter.acquire();logger.debug("获取令牌成功!,消耗=" + acquire);BaseResponse<OrderNoResVO> orderNo = orderServiceClient.getOrderNo(vo);logger.debug("远程返回:"+JSON.toJSONString(orderNo));}UserRes userRes = new UserRes() ;userRes.setUserId(123);userRes.setUserName("张三");userRes.setReqNo(userReqVO.getReqNo());userRes.setCode(StatusEnum.SUCCESS.getCode());userRes.setMessage("成功");return userRes ;}
```1. [单 JVM 限流](http://crossoverjie.top/2017/08/11/sbc4/)
2. [分布式限流](distributed/Distributed-Limit.md)

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