适用場景
當系統需要應用高并發的沖擊時，一個最常用的政策是使用緩存提高系統容量，這通常是效果最好的方式，但如論如何提升系統容量，都會存在一個QPS/TPS的門檻值，超過該門檻值則認為系統不再穩定，是以需要采取措施屏蔽掉這些請求，達到系統穩定可用的目的。
實作這一目标的常見政策為限流：
限流，顧名思義就是限制流量的意思，既然支撐不了，那就不要死撐，而是采用拒絕服務、排隊、降級等手段保證核心功能穩定可用。
限流一般分為兩個層次：
- 系統級
- 現在系統龐大和複雜，系統級限流也即在系統入口處，根據限流政策，限流總并發，連接配接，請求數等，通常使用Nginx實作。
- 應用級
- 可以限流應用級的并發，總資源數，某時間視窗通路數等，實作起來非常靈活，主要思想基于令牌桶，漏桶等算法
令牌桶算法
一個固定大小存放令牌的桶，按照固定的速率往桶中添加令牌，如果到達一個請求，則從桶中拿走一個另外，如果桶中沒有令牌，則請求傳回或排隊。令牌桶可以應用瞬時流量沖擊（令牌桶滿的時候）
漏桶算法
漏桶算法也很好了解，桶的底部有一固定大小的孔，是以可以以固定流量流出，桶的頂部可以以任意速率向其中流入，直到桶滿。漏桶算法常用于流量整形（平滑流量），無論外部請求如何密集，系統以固定速率處理，保證系統不會被瞬時流量壓垮。
除此之外，也可以使用計數器進行限流，主要用于限制總并發數，如資料庫連接配接池、線程池等都是計數器的用法，隻要全局流量達到一定門檻值則進行限流。
實作思路
由于我們的應用基于Spring架構實作，對接口級别的限流很容易想到使用切面來實作。主要思路有：
- 根據配置檔案，采用單例模式，建構每個受控方法的令牌桶對象
- 使用AOP攔截對Controller層方法的通路
- 檢查令牌桶中是否由令牌，如果沒有則傳回，有則繼續