固定窗口限流算法
在固定时间窗口(单位时间)内限制请求的数量
将时间分成固定的窗口，请求按照时间顺序放入时间窗口中，并计算该时间窗口内的请求数量，如果请求数量超出了限制，则拒绝该请求。
- 优点：固定窗口算法非常简单，易于实现和理解。
- 缺点：存在明显的临界问题，比如: 假设限流阀值为
5个请求，单位时间窗口是1s,如果我们在单位时间内的前0.8-1s和1-1.2s，分别并发5个请求。虽然都没有超过阀值，但是如果算0.8-1.2s,则并发数高达10，已经超过单位时间1s不超过5阀值的定义啦。
滑动窗口限流算法
将单位时间周期分为n个小周期，分别记录每个小周期内接口的访问次数，并且根据时间滑动删除过期的小周期。它可以解决固定窗口临界值的问题
当滑动窗口的格子周期划分的越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确
优点：
- 简单易懂
- 精度高（通过调整时间窗口的大小来实现不同的限流效果）
- 可扩展性强（可以非常容易地与其他限流算法结合使用）
缺点：
- 突发流量无法处理（无法应对短时间内的大量请求，但是一旦到达限流后，请求都会直接暴力被拒绝。会损失一部分请求，这其实对于产品来说，并不太友好），需要合理调整时间窗口大小。
漏桶限流算法
用于控制流入网络的数据速率，以防止网络拥塞。对于每个到来的数据包，都将其加入到漏桶中，并检查漏桶中当前的水量是否超过了漏桶的容量。如果超过了容量，就将多余的数据包丢弃。如果漏桶中还有水，就以一定的速率从桶底输出数据包，保证输出的速率不超过预设的速率，从而达到限流的目的。
优点
- 可以平滑限制请求的处理速度，避免瞬间请求过多导致系统崩溃或者雪崩。
- 可以控制请求的处理速度，使得系统可以适应不同的流量需求，避免过载或者过度闲置。
- 可以通过调整桶的大小和漏出速率来满足不同的限流需求，可以灵活地适应不同的场景。
缺点
- 需要对请求进行缓存，会增加服务器的内存消耗。
- 对于流量波动比较大的场景，需要较为灵活的参数配置才能达到较好的效果。
- 但是面对突发流量的时候，漏桶算法还是循规蹈矩地处理请求，这不是我们想看到的啦。流量变突发时，我们肯定希望系统尽量快点处理请求，提升用户体验嘛。
令牌桶算法
用于限制单位时间内请求的数量。该算法维护一个固定容量的令牌桶，每秒钟会向令牌桶中放入一定数量的令牌。当有请求到来时，如果令牌桶中有足够的令牌，则请求被允许通过并从令牌桶中消耗一个令牌，否则请求被拒绝
优点：
- 稳定性高：令牌桶算法可以控制请求的处理速度，可以使系统的负载变得稳定。
- 精度高：令牌桶算法可以根据实际情况动态调整生成令牌的速率，可以实现较高精度的限流。
- 弹性好：令牌桶算法可以处理突发流量，可以在短时间内提供更多的处理能力，以处理突发流量。
Guava的RateLimiter限流组件，就是基于令牌桶算法实现的。
缺点：
- 实现复杂：相对于固定窗口算法等其他限流算法，令牌桶算法的实现较为复杂。
对短时请求难以处理：在短时间内有大量请求到来时，可能会导致令牌桶中的令牌被快速消耗完，从而限流。这种情况下，可以考虑使用漏桶算法。 - 时间精度要求高：令牌桶算法需要在固定的时间间隔内生成令牌，因此要求时间精度较高，如果系统时间不准确，可能会导致限流效果不理想。