面试官限流算法有哪些？

　　限流的实现算法有很多，但常见的限流算法有三种：计数器算法、漏桶算法和令牌桶算法。1.计数器算法
　　计数器算法是在一定的时间间隔里，记录请求次数，当请求次数超过该时间限制时，就把计数器清零，然后重新计算。当请求次数超过间隔内的最大次数时，拒绝访问。
　　计数器算法的实现比较简单，但存在＂突刺现象＂。
　　突刺现象是指，比如限流 QPS（每秒查询率）为 100，算法的实现思路就是从第一个请求进来开始计时，在接下来的 1 秒内，每来一个请求，就把计数加 1，如果累加的数字达到了 100，后续的请求就会被全部拒绝。等到 1 秒结束后，把计数恢复成 0，重新开始计数。如果在单位时间 1 秒内的前 10 毫秒处理了 100 个请求，那么后面的 990 毫秒会请求拒绝所有的请求，我们把这种现象称为＂突刺现象＂。
　　计数器算法的简单实现代码如下：import java.util.Calendar; import java.util.Date; import java.util.Random;  public class CounterLimit {     // 记录上次统计时间     static Date lastDate = new Date();     // 初始化值     static int counter = 0;     // 限流方法     static boolean countLimit() {         // 获取当前时间         Date now = new Date();         Calendar calendar = Calendar.getInstance();         calendar.setTime(now);         // 当前分         int minute = calendar.get(Calendar.MINUTE);         calendar.setTime(lastDate);         int lastMinute = calendar.get(Calendar.MINUTE);         if (minute != lastMinute) {             lastDate = now;             counter = 0;         }         ++counter;         return counter >= 100; // 判断计数器是否大于每分钟限定的值。     }      // 测试方法     public static void main(String[] args) {         for (; ; ) {             // 模拟一秒             try {                 Thread.sleep(1000);             } catch (InterruptedException e) {                 e.printStackTrace();             }             Random random = new Random();             int i = random.nextInt(3);             // 模拟1秒内请求1次             if (i == 1) {                 if (countLimit()) {                     System.out.println(＂限流了＂ + counter);                  } else {                     System.out.println(＂没限流＂ + counter);                 }             } else if (i == 2) { // 模拟1秒内请求2次                 for (int j = 0; j < 2; j++) {                     if (countLimit()) {                         System.out.println(＂限流了＂ + counter);                     } else {                         System.out.println(＂没限流＂ + counter);                     }                 }             } else { // 模拟1秒内请求10次                 for (int j = 0; j < 10; j++) {                     if (countLimit()) {                         System.out.println(＂限流了＂ + counter);                     } else {                         System.out.println(＂没限流＂ + counter);                     }                 }             }         }     } } 复制代码2.漏桶算法
　　漏桶算法的实现思路是，有一个固定容量的漏桶，水流（请求）可以按照任意速率先进入到漏桶里，但漏桶总是以固定的速率匀速流出，当流入量过大的时候（超过桶的容量），则多余水流（请求）直接溢出。如下图所示：
　　漏桶算法提供了一种机制，通过它可以让突发流量被整形，以便为系统提供稳定的请求，比如 Sentinel 中流量整形（匀速排队功能）就是此算法实现的，如下图所示：
　　3.令牌桶算法
　　令牌按固定的速率被放入令牌桶中，桶中最多存放 N 个令牌（Token），当桶装满时，新添加的令牌被丢弃或拒绝。当请求到达时，将从桶中删除 1 个令牌。令牌桶中的令牌不仅可以被移除，还可以往里添加，所以为了保证接口随时有数据通过，必须不停地往桶里加令牌。由此可见，往桶里加令牌的速度就决定了数据通过接口的速度。我们通过控制往令牌桶里加令牌的速度从而控制接口的流量。 令牌桶的实现原理如下图所示：
　　4.漏桶算法 VS 令牌桶算法
　　漏桶算法是按照常量固定速率流出请求的，流入请求速率任意，当流入的请求数累积到漏桶容量时，新流入的请求被拒绝。令牌桶算法是按照固定速率往桶中添加令牌的，请求是否被处理需要看桶中的令牌是否足够，当令牌数减为零时，拒绝新的请求。令牌桶算法允许突发请求，只要有令牌就可以处理，允许一定程度的突发流量。漏桶算法限制的是常量流出速率，从而使突发流入速率平滑。
　　比如服务器空闲时，理论上使用漏桶算法服务器可以直接处理一次洪峰（一次洪水过程的最大流量），但是漏桶算法处理请求的速率是恒定的，因此，前期服务器资源只能根据恒定的漏水速度逐步处理请求，无法直接处理这次洪峰。而使用令牌桶算法就不存在这个问题，因为它可以先把令牌桶一次性装满，处理一次洪峰之后再走限流。总结
　　限流的常见算法有以下 3 种：计数器算法：实现简单，但有突刺现象；漏桶算法：固定速率处理请求，处理任意流量更加平滑，可以实现流量整形；令牌桶算法：通过控制桶中的令牌实现限流，可以处理一定的突发流量，比如处理一次洪峰。