限流算法是一种用于限制流量请求的频率或速率的算法，其目的是在高并发或大流量请求的情况下，保护系统服务的安全性和可用性。限流算法可以应对热点业务带来的突发请求、调用方bug导致的突发请求以及恶意攻击请求等情况。

考察点

限流算法是一个常见的系统保护策略。在面试中，考察限流算法的目的是为了了解应聘者的知识积累和思考能力。考察点主要包括：

• 限流算法的定义和目的
• 常见的限流算法类型及其优缺点
• 选择限流算法的考虑因素

比较好的回答

以下是一个比较好的回答示例：

限流算法是一种用于限制系统处理请求的速率或频率的策略，其主要目的是在高并发或大流量请求的情况下，保护系统服务的安全性和可用性。限流算法可以应对热点业务带来的突发请求、调用方bug导致的突发请求以及恶意攻击请求等情况。

常见的限流算法类型包括：

1. 计数器限流

计数器限流是一种基于单一维度的访问频率限制算法。其实现方法是在一个时间窗口内，每调用一次就增加计数器，当时间窗口到达设定的时间后，计数器归零。如果在时间窗口内再次调用，则计数器再次增加。计数器限流算法简单易实现，但存在临界问题，即在一个时间窗口内的最后一次调用正好在时间窗口结束的瞬间，这个请求会被拒绝。

2. 滑动窗口限流

滑动窗口限流是一种改进的计数器限流算法，通过将时间窗口划分为多个小的时间段，每个时间段都有一个独立的计数器，可以有效避免计数器临界问题。当一个时间段结束时，该时间段的计数器归零，而其他时间段的计数器保持不变。滑动窗口限流算法可以实现更加精确的限流，但实现复杂度也更高。

3. 漏桶算法

漏桶算法是一种恒定速率的限流算法，不管请求量是多少，服务端的处理效率是恒定的。其工作原理类似于漏斗，请求就像水滴，以恒定的速率流入漏桶。如果漏桶满了，则新的请求将被拒绝。漏桶算法实现简单，但不能处理突发流量。

4. 令牌桶算法

令牌桶算法是一种可以处理突发流量的限流算法。其工作原理类似于令牌桶，桶中保存着一批令牌，以恒定的速率生成。请求需要获得令牌才能被处理，如果没有令牌，则需要排队等待。令牌桶算法可以平滑突发流量，但实现复杂度较高。

在选择限流算法时，需要考虑统计的精准度、限流维度和场景的需求等因素。对于不同的业务场景，需要选择合适的限流算法才能有效保护系统服务。

Redis 限流的3种方式，还有谁不会

面对越来越多的高并发场景，限流显得尤为重要。 当然，限流有许多种实现的方式，Redis具有很强大的功能，我用Redis实践了三种的实现方式，可以较为简单的实现其方式。 Redis不仅仅是可以做限流，还可以做数据统计，附近的人等功能，这些可能会后续写到。 我们在使用Redis的分布式锁的时候，大家都知道是依靠了setnx的指令，在CAS（Compare and swap）的操作的时候，同时给指定的key设置了过期实践（expire），我们在限流的主要目的就是为了在单位时间内，有且仅有N数量的请求能够访问我的代码程序。 所以依靠setnx可以很轻松地做到这方面的功能。 比如我们需要在10秒内限定20个请求，那么我们在setnx的时候可以设置过期时间10，当请求的setnx数量达到20时候即达到了限流效果。 代码比较简单就不做展示了。 当然这种做法的弊端是很多的，比如当统计1-10秒的时候，无法统计2-11秒之内，如果需要统计N秒内的M个请求，那么我们的Redis中需要保持N个key等等问题。 其实限流涉及的最主要的就是滑动窗口，上面也提到1-10怎么变成2-11。 其实也就是起始值和末端值都各+1即可。 而我们如果用Redis的list数据结构可以轻而易举的实现该功能。 我们可以将请求打造成一个zset数组，当每一次请求进来的时候，value保持唯一，可以用UUID生成，而score可以用当前时间戳表示，因为score我们可以用来计算当前时间戳之内有多少的请求数量。 而zset数据结构也提供了range方法让我们可以很轻易地获取到2个时间戳内有多少请求 代码如下 通过上述代码可以做到滑动窗口的效果，并且能保证每N秒内至多M个请求，缺点就是zset的数据结构会越来越大。 实现方式也是比较简单的。 最新面试题整理好了，大家可以在 Java面试库小程序在线刷题。 提到限流就不得不提到令牌桶算法了。 令牌桶算法提及到输入速率和输出速率，当输出速率大于输入速率，那么就是超出流量限制了。 也就是说我们每访问一次请求的时候，可以从Redis中获取一个令牌，如果拿到令牌了，那就说明没超出限制，而如果拿不到，则结果相反。 依靠List的leftPop来获取令牌 再依靠Java的定时任务，定时往List中rightPush令牌，当然令牌也需要唯一性，所以我这里还是用UUID进行了生成 综上，代码实现起始都不是很难，针对这些限流方式我们可以在AOP或者filter中加入以上代码，用来做到接口的限流，最终保护你的网站。 Redis其实还有很多其他的用处，他的作用不仅仅是缓存，分布式锁的作用。 他的数据结构也不仅仅是只有String，Hash，List，Set，Zset。 有兴趣的可以后续了解下他的GeoHash算法；BitMap，HLL以及布隆过滤器数据(Redis4.0之后加入，可以用Docker直接安装redislabs/rebloom)结构。 原文链接：

限流是是什么意思意思？

限流是指通过设置特定的访问速率、访问次数或者并发数等限制来保护系统的稳定性和安全性的一种技术手段。 实现限流可以保证应用程序在高峰期不会过载或崩溃，同时可以有效防止恶意攻击，确保系统运行的稳定和安全。 限流常见的方法包括基于时间窗口的限流、令牌桶算法、漏桶算法等。 其中，时间窗口限流是通过在一定的时间窗口内允许一定的请求流量，超出流量则暂时拒绝请求的方式来实现限流的。 令牌桶算法和漏桶算法则是基于令牌和漏桶的思想来实现限流。 在进行限流时，需要根据业务场景灵活地设置限流策略和参数。 例如，在高并发场景下，可以设置较严格的限流参数以保护系统的安全性；而在低峰期，则可以适当调整限流策略以提高访问效率，提升用户体验。 同时，限流并不是万能的解决方案，对于某些情况下的恶意攻击，可能需要采取更高级别的安全措施来应对。