在分布式系统中，由于并发高峰或者故障原因，可能会导致某些接口受到超高并发访问压力，从而影响系统性能或者可用性。此时需要对接口进行限流，以保护系统。
常见的限流策略有：
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滑动窗口计数器：比如每5秒内只允许100个请求通过。
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漏桶算法：比如每秒20个请求通过，超过的请求丢弃。
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令牌桶算法：以每秒生成20个令牌的速度，每个请求消耗1个令牌，没有令牌的请求丢弃。
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固定速率限流：比如每个IP每分钟只允许100个请求。
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根据用户限流：比如VIP用户每秒50个请求，普通用户每秒10个。
在代码实现上，可以使用限流框架如Sentinel或Guava RateLimiter。
例如使用Sentinel:
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定义流量规则限流器。
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在接口上使用@SentinelResource注解并指定流量规则id。
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规则触发时直接抛出BlockException或返回自定义降级内容。
使用RateLimiter:
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初始化令牌桶或漏桶限流器。
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每次请求调用rateLimiter.acquire()方法获取令牌。
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无令牌直接抛异常或降级返回。
限流策略需要根据实际业务场景灵活选择，可以有效保护系统免受超高并发访问压力影响。它是系统容量设计的一个重要保障措施。
在实际项目中，限流策略的实现可以结合多种方式：
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根据接口类型分层限流：如公共接口低层限流，核心业务接口高层限流。
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结合黑白名单限流：将恶意用户或风险IP限流在外。
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限流粒度细化：根据IP、用户、设备标识等细化限流维度。
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动态调整限流阈值：根据QPS变化实时调整限流数量。
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限流结果缓存：将限流结果缓存起来提高效率。
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限流排队处理：高并发下将超限请求加入队列等待。
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限流异常处理：限流时返回友好提示或降级结果。
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限流情景切换：正式环境与测试环境限流策略不同。
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限流指标监控：监控接口限流次数提醒优化。
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限流与熔断结合：限流触发后进行熔断处理。
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分布式限流：使用分布式锁或者消息队列实现限流。
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限流算法选择：根据场景选择不同限流算法。
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限流框架选择：Sentinel、GuavaRateLimiter等限流能力强的框架。
正确使用上述方法，可以高效且智能地对接口流量进行管理和保护，让系统应对超高并发更加健壮。
