限流的几种算法java

常见的限流算法有以下几种：

1. 固定时间窗口算法（Fixed Window Algorithm）：将时间分成固定的时间窗口，在每个时间窗口内统计请求次数，如果超过限流阈值则限流。该算法简单易懂，但是无法应对突发流量。

2. 滑动时间窗口算法（Sliding Window Algorithm）：将时间分成多个滑动窗口，在每个时间窗口内统计请求次数，通过移动时间窗口来适应流量的变化。该算法可以对突发流量进行更好的控制。

3. 令牌桶算法（Token Bucket Algorithm）：令牌桶算法是一种基于令牌的算法，系统会维护一个令牌桶，每个请求需要消耗一个令牌，当令牌桶为空时则限流。该算法可以应对突发流量，但是实现较为复杂。

4. 漏桶算法（Leaky Bucket Algorithm）：漏桶算法是一种基于漏桶的算法，系统会维护一个固定容量的漏桶，请求先被放入漏桶中，然后以固定速率流出，当漏桶被塞满时则限流。该算法可以应对突发流量，但是无法应对瞬时高流量。

Java中可以使用Guava RateLimiter库来实现令牌桶算法和漏桶算法，也可以使用Spring Cloud Gateway中的GatewayFilter进行限流。

相关问题

stream流常用方法

在Java中，流（Stream）是一种用于处理集合对象的方式。常见的流操作有以下方法：

1. filter(): 过滤流中的元素，只保留符合条件的元素。
2. map(): 将流中的每个元素通过指定的方法进行转换。
3. forEach(): 遍历流中的每个元素并执行指定的操作。
4. collect(): 将流中的元素收集到一个集合中。
5. reduce(): 将流中的元素通过指定的方法进行累积计算。
6. sorted(): 对流中的元素进行排序。
7. distinct(): 去除流中重复的元素。
8. limit(): 限制流中元素的数量。
9. skip(): 跳过流中的前几个元素。
10. flatMap(): 将流中的每个元素转换为一个流，并将这些流合并成一个流。

这些方法都是Java 8中Stream API提供的常用方法。使用这些方法可以方便地对流进行处理，实现各种复杂的数据操作。

java的Stream有哪些方法，性能如何

Java Stream是Java 8引入的一种新的数据处理方式，它提供了一种更简洁、更灵活的方式来处理集合数据。Java Stream的方法有很多，这里列举一些常用的方法：

1. filter：过滤集合中的元素。
2. map：将集合中的元素映射为新的元素。
3. flatMap：将集合中的元素映射为流，然后将这些流合并成一个流。
4. distinct：去重。
5. sorted：排序。
6. limit：限制流中元素的数量。
7. skip：跳过流中的前几个元素。
8. forEach：遍历流中的元素。
9. collect：将流中的元素收集到一个集合中。

Java Stream 的性能取决于数据大小和计算复杂度。对于小型数据集和简单计算，Stream可以提供比传统循环更好的性能。但对于大型数据集和复杂计算，Stream的性能可能会受到限制。此外，Stream还可以利用并行处理来提高性能，但并不是所有情况下都能提高性能。因此，在使用Stream时需要根据具体情况进行评估和优化。