参考思路：限流算法常用的几种实现方式有如下四种：计数器、滑动窗口、漏桶和令牌桶；
● 计数器：
○ 思想：在固定时间窗口内对请求进行计数，与阀值进行比较判断是否需要限流，一旦到了时间临界点，将计数器清零。
○ 问题：计数器算法存在“时间临界点”缺陷。比如每一分钟限制100个请求，可以在00:00:00-00:00:58秒里面都没有请求，在00:00:59瞬间发送100个请求，这个对于计数器算法来是允许的，然后在00:01:00再次发送100个请求，意味着在短短1s内发送了200个请求，如果量更大呢，系统可能会承受不住瞬间流量，导致系统崩溃
● 滑动窗口：
○ 思想：滑动窗口算法将一个大的时间窗口分成多个小窗口，每次大窗口向后滑动一个小窗口，并保证大的窗口内流量不会超出最大值，这种实现比固定窗口的流量曲线更加平滑。
○ 问题：没有根本解决固定窗口算法的临界突发流量问题
● 漏桶：
○ 思想：漏桶算法是首先想象有一个木桶，桶的容量是固定的。当有请求到来时先放到木桶中，处理请求的worker以固定的速度从木桶中取出请求进行相应。如果木桶已经满了，直接返回请求频率超限的错误码或者页面
○ 适用场景：漏桶算法是流量最均匀的限流实现方式，一般用于流量“整形”。例如保护数据库的限流，先把对数据库的访问加入到木桶中，worker再以db能够承受的qps从木桶中取出请求，去访问数据库。
○ 问题：木桶流入请求的速率是不固定的，但是流出的速率是恒定的。这样的话能保护系统资源不被打满，但是面对突发流量时会有大量请求失败，不适合电商抢购和微博出现热点事件等场景的限流。
● 令牌桶：
○ 思想：令牌桶是反向的"漏桶"，它是以恒定的速度往木桶里加入令牌，木桶满了则不再加入令牌。服务收到请求时尝试从木桶中取出一个令牌，如果能够得到令牌则继续执行后续的业务逻辑。如果没有得到令牌，直接返回访问频率超限的错误码或页面等，不继续执行后续的业务逻辑。
○ 适用场景：适合电商抢购或者微博出现热点事件这种场景，因为在限流的同时可以应对一定的突发流量。如果采用漏桶那样的均匀速度处理请求的算法，在发生热点时间的时候，会造成大量的用户无法访问，对用户体验的损害比较大。
