1. 常见的限流方法：

　　- 固定窗口计数器：按照时间段划分窗口，有一次请求就+1，最为简单的算法，但这个算法有时会让通过请求量允许为限制的两倍。

　　- 滑动窗口计数器：通过将窗口再细分，并且按照时间“滑动”来解决突破限制的问题，但是时间区间的精度越高，算法所需的空间容量就越大。

　　- 漏桶：请求类似水滴，先放到桶里，服务的提供方则按照固定的速率从桶里面取出请求并执行。缺陷也很明显，当短时间内有大量的突发请求时，即便此时服务器没有任何负载，每个请求也都得在队列中等待一段时间才能被响应。

　　- 令牌桶：往桶里面发放令牌，每个请求过来之后拿走一个令牌，然后只处理有令牌的请求。令牌桶满了则多余的令牌会直接丢弃。令牌桶算法既能够将所有的请求平均分布到时间区间内，又能接受服务器能够承受范围内的突发请求，因此是目前使用较为广泛的一种限流算法。Google的开源项目guava提供了RateLimiter类，实现了单点的令牌桶限流。分布式环境下，可以考虑用Redis+Lua脚本实现令牌桶。 如果请求量太大了，Redis也撑不住怎么办?我觉得可以类似于分布式ID的处理方式，Redis前面在增加预处理，比如每台及其预先申请一部分令牌，只有令牌用完之后才去 Redis。如果还是太大，是否可以垂直切分?按照流量的来源，比如地理位置、IP 之类的再拆开。

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