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限流通過設定請求速率限制來保護系統資源，確保服務穩定性和響應性能。常見算法包括：1. 計數器算法：簡單但可能導致突發流量。2. 漏桶算法：穩定但可能積壓請求。3. 令牌桶算法：靈活處理突發流量，但實現復雜。

請求限流（Rate Limiting）實現

限流（Rate Limiting）是如何在高并發場景下保護系統資源的呢？限流可以防止系統被過多的請求壓垮，確保服務的穩定性和響應性能。通過設定請求速率限制，限流策略可以有效地管理系統負載，避免資源耗盡導致的服務中斷。

限流的實現方式多種多樣，從簡單的計數器算法到復雜的漏桶、令牌桶算法，每一種都有其適用場景和優缺點。在實際應用中，選擇合適的限流算法不僅能保護系統，還能優化用戶體驗。

限流的核心在于限制請求的速率，常見的算法包括：

計數器算法：簡單易實現，但存在時間窗口問題，可能會導致突發流量。
漏桶算法：請求就像水滴從桶中漏出，穩定但可能導致請求積壓。
令牌桶算法：更靈活，能夠處理突發流量，但實現復雜度較高。

在實際開發中，我曾使用過令牌桶算法來實現限流。它的優點在于可以應對突發流量，同時又能保證長期的請求速率穩定。以下是一個使用令牌桶算法實現限流的Java代碼示例：

import java.util.concurrent.TimeUnit; import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;  public class TokenBucketRateLimiter {     private final long capacity;     private final long refillRate;     private final TimeUnit refillUnit;     private final AtomicLong tokens;     private long lastRefillTimestamp;      public TokenBucketRateLimiter(long capacity, long refillRate, TimeUnit refillUnit) {         this.capacity = capacity;         this.refillRate = refillRate;         this.refillUnit = refillUnit;         this.tokens = new AtomicLong(capacity);         this.lastRefillTimestamp = System.currentTimeMillis();     }      public boolean tryAcquire() {         refill();         return tokens.getAndUpdate(current -> current > 0 ? current - 1 : current) > 0;     }      private void refill() {         long now = System.currentTimeMillis();         long elapsed = now - lastRefillTimestamp;         long newTokens = elapsed * refillRate / refillUnit.toMillis(1);         if (newTokens > 0) {             tokens.accumulateAndGet(newTokens, (current, update) -> Math.min(capacity, current + update));             lastRefillTimestamp = now;         }     }      public static void main(String[] args) throws InterruptedException {         TokenBucketRateLimiter limiter = new TokenBucketRateLimiter(10, 1, TimeUnit.SECONDS);         for (int i = 0; i < 20; i++) {             if (limiter.tryAcquire()) {                 System.out.println("Request " + (i + 1) + " allowed");             } else {                 System.out.println("Request " + (i + 2) + " denied");             }             TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);         }     } }

這個實現中，TokenBucketRateLimiter類通過維護一個令牌桶來控制請求速率。tryAcquire方法嘗試獲取一個令牌，如果成功則請求通過，否則請求被拒絕。refill方法定期補充令牌，以保持請求速率的穩定性。

在實際使用中，我發現令牌桶算法雖然強大，但也有一些需要注意的點：