高并发的处理有三个比较常用的手段，缓存，限流和降级。缓存的使用相信很多开发者都很了解了，诸如redis，memcache等工具都会活跃在我们的系统当中。但是假如在某一时间段内出现了远超预想的流量访问到系统，例如在搞秒杀活动之类的，这样一来我们应该如何保护业务系统呢？
在参加一些秒杀活动的时候，我们可以看到，有时候会有 系统繁忙，请稍后再试
或者 请稍等 的提示，那这个系统就很可能是使用了限流的手段。
限流是限制系统的输入和输出流量，以达到保护系统的目的。而限流的实现主要是依靠限流算法，限流算法主要有4种：
1、固定时间窗口（计数器）；
2、滑动时间窗口；
3、令牌桶算法；
4、漏桶算法；
1、计数器
计数器就是统计记录单位时间内进入系统或者某一接口的请求次数，在限定的次数内的请求则正常接收处理，超过次数的请求则拒绝掉，或者改为异步处理。
假设我们设定单位时间内进入系统的的最大请求数为100，如果有超过100个请求集中在刷新计数器的临界点前后进入系统，而且单位时间的粒度比较粗的话，那就容易误伤很多正常请求。
// 算法伪代码
++counter;
if(counter > limit) {
return '系统繁忙，请稍后再试';
}
2、滑动时间窗口
这个名称要跟TCP的窗口滑动区分开来，但是理解之后会发现其实也是有点相似。
计数器算法对流量的限制比较粗放，而滑动时间窗口的算法则是对流量进行更加平稳的控制。上面的计数器的单位时间是1分钟，而在使用滑动时间窗口，可以把1分钟分成6格，每格时间长度是10s，每一格又各自管理一个计数器，单位时间用一个长度为60s的窗口描述。一个请求进入系统，对应的时间格子的计数器便会+1，而每过10s，这个窗口便会向右滑动一格。只要窗口包括的所有格子的计数器总和超过限流上限，便会拒绝后面的请求。
// 算法伪代码
var cellIndex = time % cellNum;
++cellCounter[cellIndex];
var sum = 0;
for(var i = cellIndex; i >= cellIndex - cellNum; --i) {
sum += cellCounter[i];
}
if(sum > limit) {
return '系统繁忙，请稍后再试';
}
3、漏桶算法
漏桶算法，又称leaky bucket。下图是wiki上的漏桶图解：
一个系统处理请求，就像一个固定容量的水桶去溜进来的水，同时也让水流出去，但是它无法预见有多少水流进来和水流进来的速度，它只能够控制从桶底水流出去的速度，多出来的水，就只好让它从桶边流出去了。这个从桶底流出去的水就是系统正常处理的请求，从旁边流出去的水就是系统拒绝掉的请求。如此一来，我们只要监控系统单位时间内处理请求的速率就可以了，速率超过上限后的请求都给拒绝掉就可以了。
// 算法伪代码
++counter;
var time = nowTime - (nowTime % interval);
var rate = counter / time;
if(rate> limitRate) {
return '系统繁忙，请稍后再试';
}
4、令牌桶算法
继续wiki图解。
令牌桶即是以一定速率生成token并放入桶中，请求进入系统需要先拿到token才能进行业务处理，无token的请求则拒绝掉。令牌桶算法实际上跟漏桶算法很相似，而实际使用中其实也不需要另起线程生成token，只需要把握好token生成速率和当前应该剩余的token数量即可。
在时间点刷新的临界点上，只要剩余token足够，令牌桶算法会允许对应数量的请求通过，而后刷新时间因为token不足，流量也会被限制在外，这样就比较好的控制了瞬时流量。因此，令牌桶算法也被广泛使用。
