高并发场景下如何实现系统限流？

在分布式高可用设计中，限流应该是应用最广泛的技术手段之一，今天一起来讨论一下，为什么需要限流，以及常见的限流算法都有哪些。

文章目录

• 常见限流算法
• 计数器法
• 漏桶和令牌桶算法
• 不同限流算法的比较
• 总结

常见限流算法

限流是服务降级的一种手段，顾名思义，通过限制系统的流量，从而实现保护系统的目的。

合理的限流配置，需要了解系统的吞吐量，所以，限流一般需要结合容量规划和压测来进行。当外部请求接近或者达到系统的最大阈值时，触发限流，采取其他的手段进行降级，保护系统不被压垮。常见的降级策略包括延迟处理、拒绝服务、随机拒绝等。

限流后的策略，其实和 Java 并发编程中的线程池非常类似，我们都知道，线程池在任务满的情况下，可以配置不同的拒绝策略，比如：

• AbortPolicy，会丢弃任务并抛出异常；
• DiscardPolicy，丢弃任务，不抛出异常；
• DiscardOldestPolicy 等，当然也可以自己实现拒绝策略。

Java 的线程池是开发中一个小的功能点，但是见微知著，也可以引申到系统的设计和架构上，将知识进行合理地迁移复用。