一、限流，通俗說即限制請求訪問的數量，防止某個時間點，或者短時間內，有大量的請求訪問後臺服務器或者數據庫。比如常見
的電商情景下的搶購、秒殺活動。
如上圖所示，直接的方案，就是不做任何限流處理時的情況，下方恆定速率指的即是經過限流後的效果。
二、常見的限流方案有：
限制總的併發數：
限制瞬時併發數：
限制時間窗口內的平均速率：
三、常見的限流算法：
計數器法：最簡單、最易實現的算法。假設1分鐘內，限制請求數量在某個值比如100，則每次有一個請求進入，則計數變量加1，如果一分鐘內達到了100個請求，則計數器變量重置爲初始值爲0。但是有個致命的問題，就是臨界問題。假設，在臨近一分鐘的時候，比如59秒，突然湧入了100個請求，此時，在不到兩分鐘的時間裏，湧入了200個請求，此時很容易超過限定值，所以存在問題。
滑動窗口算法：實際上和計數器算法一致，只是該算法是把計數器算法中的時間間隔縮小，間隔越精細，精確度越高，出現問題
的概率越小。但也意味着會消耗更多的存儲空間，因爲每個間隔區間都需要維護一個計數器變量。
如下圖，在原來的計數器算法的基礎上，將一分鐘的時間間隔縮小到更小，比如一分鐘分爲6個10s
漏桶算法：不能控制流入的數量（即無法控制請求進入的速度），但是可以保證恆定的輸出（比如無法控制請求到服務器的數
量，但是可以控制請求到達數據庫的速度爲恆定）。該算法天生保證輸出速率恆定，無臨界問題。
令牌桶算法：和漏桶算法差不多。該算法原理爲，初始狀態，桶裏是沒有令牌（token）的，當請求過來時，如果沒有令牌，則請
求無法進行到下一步。只有桶裏有令牌，才能從桶裏拿出令牌放到下方，允許程序繼續進行。
總結：
計數器算法可以看做是滑動窗口算法 的一種粗粒度實現，滑動窗口算法佔用的存儲空間相對較大，但精度越大，結果越準確，
令牌桶算法和漏桶算法相比，令牌桶算法允許突發事件的發生， 而且因爲令牌從桶內移出時基本不消耗時間，被用的較多。