Java面试必备：服务限流算法与实战

"这篇资源是关于Java面试中涉及的服务限流技术的介绍，涵盖了常见的限流算法和分布式限流策略。主要讨论了四种限流算法：固定窗口计数器、滑动窗口计数器、漏桶算法和令牌桶算法，其中令牌桶算法是Google Guava的RateLimiter实现的基础。此外，还提到了在分布式环境中，如何在网关层（如Nginx、Spring Cloud Gateway）和中间件（如Redis、Sentinel）中进行流量限制。" 在高并发的系统设计中，限流是一个至关重要的环节，它能够保护服务免受过大的流量冲击，确保系统的稳定性和可用性。本文主要讲解了以下几个方面的知识： 1. **限流算法**： - **固定窗口计数器**：这是一种基础的限流方法，将时间分成多个固定长度的窗口，每个窗口内的请求计数超过设定阈值则拒绝服务。但该算法存在问题，可能导致短时间内请求量超出限制。 - **滑动窗口计数器**：相比固定窗口，滑动窗口更灵活，它会不断移除旧的窗口并加入新的窗口，以平滑地处理突发流量，避免了固定窗口的突刺问题。 - **漏桶算法**：该算法模拟了水桶漏水的过程，以恒定的速度处理请求，多余的请求会被丢弃，适用于对突发流量有一定容忍度的场景。 - **令牌桶算法**：常用在Guava的RateLimiter中，系统以恒定速率填充令牌桶，请求需要消耗令牌，没有令牌则被限制，能更好地应对突发流量，常用于流量整形。 2. **分布式限流**： - **网关层限流**：例如Nginx、Openresty和Spring Cloud Gateway等，它们作为系统的入口，可以对进入的流量进行统一限制，保护后端服务。 - **中间件限流**：Redis和Sentinel等中间件提供了限流功能。Redis可以通过lua脚本实现限流，而Sentinel是阿里巴巴开源的流量防护组件，支持多种限流策略，适用于复杂的分布式系统。 了解这些限流技术和实践，对于Java开发者尤其是面试者来说，有助于理解如何在实际项目中实施限流策略，保护系统性能和稳定性。在面试中，这些知识点也是评估候选人对高并发处理能力的重要依据。