滑动窗口限流是一种常见的限流算法，用于控制系统中的请求流量。它的基本思想是将时间划分为固定大小的窗口，并在每个窗口中限制请求的数量。当请求到达时，算法会检查当前窗口中的请求数量是否超过阈值，超过则拒绝请求，否则允许通过。

具体实现方法如下：
1. 首先，定义一个固定大小的窗口，比如1秒钟的时间窗口。
2. 在每个时间窗口内，统计请求的数量，并与预设的阈值进行比较。
3. 如果请求数量超过了阈值，则拒绝该请求；否则，允许通过。
4. 随着时间的推移，窗口会向前滑动，旧的窗口会被丢弃，新的窗口会被添加进来。

滑动窗口限流算法的优点包括：
1. 简单直观：滑动窗口限流算法的实现相对简单，容易理解和部署。
2. 精确控制：通过设置合适的窗口大小和阈值，可以精确控制请求的流量。
3. 弹性调整：可以根据系统的实际情况，调整窗口大小和阈值，以适应不同的负载情况。

然而，滑动窗口限流算法也存在一些缺点：
1. 突发请求：如果窗口大小较小，可能无法处理突发的大量请求，导致一些请求被拒绝。
2. 内存占用：需要维护每个时间窗口的请求统计信息，可能会占用较多的内存空间。
3. 窗口滑动延迟：窗口滑动需要等待时间窗口结束，可能会导致一些请求的响应延迟。

这里是使用Java语言实现滑动窗口限流的示例代码：

public class SlitherWindowRateLimiter {
    private final int windowMaxSize; // 窗口大小
    private final int rateLimit; // 频率限制
    private final Deque<Long> reqQueue; // 请求队列

    public SlitherWindowRateLimiter(int windowSize, int rateLimit) {
        this.windowMaxSize = windowSize;
        this.rateLimit = rateLimit;
        this.reqQueue = new ArrayDeque<>();
    }

    public synchronized boolean allowRequest() {
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        long windowStart = currentTime - windowMaxSize;

        // 移除过期的请求
        while (!reqQueue.isEmpty() && reqQueue.peek() <= windowStart) {
            reqQueue.poll();
        }

        // 判断请求是否超过限制
        if (reqQueue.size() < rateLimit) {
            reqQueue.offer(currentTime);
            return true;
        }

        return false;
    }
}

在上面的代码中，使用一个双端队列来存储请求的时间戳。每个请求到达时，首先移除过期的请求，再判断当前窗口中的请求数是否超过了限制。如没有超过限制，将当前请求的时间戳添加到队列中，并返回允许通过。否则，拒绝请求。