高并发的解决手段有缓存、异步消息队列、集群、限流。 而限流又分为nginx层限流、业务代码层的限流，本文着重说下业务代码层面的限流手段。
限流算法
计数器算法、漏桶、令牌桶
1 计数器算法
最简单粗暴的方式
通过控制时间频率能够允许的并发请求数量，例如： 1秒允许某接口接收1000条请求，超过100条会丢弃请求， 下1秒又重新计数。
缺点：对于短时间的并发激增无法解决，例如： 1分钟允许100条请求，第1s就已经接收了100条请求，后面的59秒就不能处理请求数据了。
2 漏桶算法
类似一个倒立的漏桶，桶口的流量不论多大，桶底都是按照固定频率输出。
不管调用方多么不稳定，通过漏桶算法限流，每10毫秒处理一次请求，处理的速度是固定的。因为是桶，都是有容量上限，一旦桶满了，新进来的请求就会被丢弃掉。
实现上可以准备一个队列用来保存请求，另外通过一个线程池异步从队列中取数据消费，类似消息队列处理机制。
缺点：也不能应付短时间激增的并发请求，导致桶达到上限，新的请求都会被拒绝。
3 令牌桶算法
是对漏桶算法的优化，令牌桶有个桶，用来存放令牌，算法机制会以一定频率的速度往桶中生产令牌， 当有请求过来时，从桶中取令牌，拿到令牌才可以继续执行，否则排队等待或者直接拒绝。
实现上可以用一个队列来保存令牌，另外通过线程池来定期往队列中存放生成的令牌，新来的请求，就从队列中获取一个令牌，才可以继续执行。
总结：
计数器算法是实现上最简单的方式，可以限定一个时间段的请求量，但是对于激增的并发量无法继续处理，直接抛弃掉；
漏桶算法类似于计数器算法， 桶可以用消息队列来实现，可以存储更多的并发请求， 缺点也是对激增的并发量，多出的请求无法继续处理，直接抛弃掉；
令牌桶算法是漏桶算法的优化改进，通过定期向令牌桶中生成令牌，新的请求从桶中拿取令牌来继续执行，当桶中令牌没有的时候，需要等待或者抛弃掉。
漏桶算法和令牌桶的区别：
漏桶是往桶中存入请求数据，桶来控制处理频率；
令牌桶是往桶中存入令牌，请求从桶中获取令牌来决定是否继续执行。
来源：CSDN
作者：爱学习的小鸭子
链接：https://blog.csdn.net/weixin_44655181/article/details/103457903