【架构师之路】每秒崩溃100次到百万并发：四大限流算法如何拯救你的系统？

前言

随着互联网和移动应用的蓬勃发展，系统的稳定性和可靠性变得至关重要。在面对突发流量和恶意攻击等挑战时，限流器算法的重要性愈发凸显。

限流器算法作为保护系统免受过载的有效手段，扮演着关键的角色。它们能够有效地控制请求的处理速率，防止系统被过多请求淹没，从而保障系统的正常运行并提升用户体验。

在这篇文章中，我们将探讨不同类型的限流器算法，包括漏桶算法、令牌桶算法、固定窗口算法和滑动窗口算法，深入剖析它们的原理、特点以及在实际场景中的应用。通过深入了解和合理应用限流器算法，我们能够更好地应对系统面临的挑战，确保系统的稳定性和可靠性，为用户提供更好的服务体验。

一、基础算法演进路径

1. 固定窗口算法（Fixed Window Algorithm）：

固定窗口（又称计数器算法，Fixed Window）限流算法，是最简单的限流算法，通过在单位时间内维护的计数器来控制该时间单位内的最大访问量。

工作原理：固定窗口算法将时间划分为固定大小的窗口，每个窗口内的请求次数不能超过预设的阈值。

在这里插入图片描述

下面是一个简单的固定窗口限流器的示例。

public class FixedWindowRateLimiter {
   
   
    private final int limit; // 窗口内允许的最大请求数
    private final long windowSize; // 窗口大小，单位：毫秒
    private AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
    private long windowStart = System.currentTimeMillis();

    public FixedWindowRateLimiter(int limit, long windowSize) {
   
   
        this.limit = limit;
        this.windowSize = windowSize;
    }

    public synchronized boolean allowRequest() {
   
   
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        if (currentTime - windowStart > windowSize) {
   
   
            // 如果当前时间已经超过了窗口的起始时间，重置计数器和窗口起始时间
            counter.set(0);
            windowStart = currentTime;
        }

        if (counter.get() < limit) {
   
   
            counter.incrementAndGet();
            return true;
        } else {
   
   
            return false; // 达到限流阈值，拒绝请求
        }
    }
}