RateLimiter支持哪些限流策略？

RateLimiter支持平滑突发限制（SmoothBursty）和平滑预热限制（SmoothWarmingUp）等多种限流策略。这些策略可以根据特定的应用场景来选择合适的限流效果。例如，平滑突发限制允许系统在短时间内处理比平均速率更高的请求，而平滑预热限制则允许系统在启动时逐渐增加请求处理速率。

RateLimiter通常用来实现基于令牌桶算法的限流策略，这种策略允许在给定时间内有一定的请求速率，并且可以处理突发请求。除此之外，RateLimiter还可以根据具体实现支持其他限流策略。以下是一些常见的限流策略：

1. 固定速率限流（Fixed Rate Limiting） ：

   • 这是最基础的限流策略，它限制了单位时间内的请求数量。例如，每秒不超过N个请求。

2. 滑动窗口限流（Sliding Window Limiting） ：

   • 这种策略使用一个可滑动的时间窗口，窗口内的请求数量被限制在一定的范围内。它可以是简单的固定窗口（如过去1分钟内的请求）或滚动窗口（如过去60个1秒窗口的请求总数）。

3. 漏桶限流（Leaky Bucket Limiting） ：

   • 类似于令牌桶，但不同的是，它有一个固定的容量，超出容量的请求会被丢弃。请求以恒定的速度流出，而不是积累令牌。

4. 令牌桶限流（Token Bucket Limiting） ：

   • 这是RateLimiter最常用的策略，它有一个有限的令牌池，每次请求需要消费一个令牌，如果没有令牌则请求被限制。令牌按固定速率补充，可以处理突发请求，因为桶可以暂时存储超出平均速率的令牌。

5. 动态限流（Dynamic Limiting） ：

   • 根据系统负载或其他指标动态调整限流速率，例如，在系统资源紧张时降低限流阈值，资源充足时提高阈值。

6. 自适应限流（Adaptive Limiting） ：

   • 根据系统性能、历史请求模式或外部条件自动调整限流策略。

在Java的Guava库中，RateLimiter类提供了对令牌桶算法的实现，可以创建一个RateLimiter实例来配置固定的令牌生成速率，并使用acquire()或tryAcquire()方法来控制请求。其他编程语言或框架可能有类似的实现，支持这些或更多限流策略。

在微服务和分布式系统中，限流策略可能会变得更加复杂，例如，使用Spring Boot的RateLimiter注解可以针对不同的服务或功能实现不同的限流策略，这通常涉及到更高级的配置和策略选择。