前言
限流作为高并发场景下抵挡流量洪峰，保护后端服务不被冲垮的一种有效手段，比如大家熟知的限流组件guawa，springcloud中的Hystrix，以及springcloud-alibaba生态中的Sentinel，甚至是基于网关的限流，比如在nginx中配置限流策略，在gateway中配置限流策略等
限流无处不在，既然限流的作用如此强大，那么其底层的实现原理如何呢，说到底，限流的核心是由一系列不同的算法完成，本篇将通过实例来说明下常用的几种限流算法的用法和原理
1、计数器算法
计数器算法限流是采用简单的计数操作，到一段时间之后自动清零，通俗来说，就是系统允许的最大流量是固定的，每过来一个请求分发一个数量的资源处理请求，一旦某个时间段，这批用于处理请求的资源达到了最大值，后续再过来的请求就直接没法处理了
为了模拟计数器的效果，这里我们使用Java中的Semaphore，对Semaphore有过了解的同学应该直到，这个组件可以搭配线程一起使用，可以对并发线程进行处理，
可以理解Semaphore就是一个令牌发放的人员，所有过来的请求都必须从Semaphore中拿到一个资源(线程)，拿到资源的请求才能被处理
/ * 计数器限流算法 */ public class Counter { public static void main(String[] args) { final Semaphore semaphore = new Semaphore(3); ScheduledExecutorService service = Executors.n版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请联系我们举报，一经查实，本站将立刻删除。
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