正文
前言
在实际项目中，曾经遭遇过线上5W+QPS的峰值，也在压测状态下经历过10W+QPS的大流量请求，本篇博客的话题主要就是自己对高并发流量控制的一点思考。
应对大流量的一些思路
首先，我们来说一下什么是大流量？
大流量，我们很可能会冒出：TPS（每秒事务量），QPS（每秒请求量），1W+，5W+，10W+，100W+...。其实并没有一个绝对的数字，如果这个量造成了系统的压力，影响了系统的性能，那么这个量就可以称之为大流量了。
其次，应对大流量的一些常见手段是什么？
缓存：说白了，就是让数据尽早进入缓存，离程序近一点，不要大量频繁的访问DB。
降级：如果不是核心链路，那么就把这个服务降级掉。打个比喻，现在的APP都讲究千人千面，拿到数据后，做个性化排序展示，如果在大流量下，这个排序就可以降级掉！
限流：大家都知道，北京地铁早高峰，地铁站都会做一件事情，就是限流了！想法很直接，就是想在一定时间内把请求限制在一定范围内，保证系统不被冲垮，同时尽可能提升系统的吞吐量。
注意到，有些时候，缓存和降级是解决不了问题的，比如，电商的双十一，用户的购买，下单等行为，是涉及到大量写操作，而且是核心链路，无法降级的，这个时候，限流就比较重要了。
那么接下来，我们重点说一下，限流。
限流的常用方式
限流的常用处理手段有：计数器、滑动窗口、漏桶、令牌。
计数器
计数器是一种比较简单的限流算法，用途比较广泛，在接口层面，很多地方使用这种方式限流。在一段时间内，进行计数，与阀值进行比较，到了时间临界点，将计数器清0。
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这里需要注意的是，存在一个时间临界点的问题。举个栗子，在12:01:00到12:01:58这段时间内没有用户请求，然后在12:01:59这一瞬时发出100个请求，OK，然后在12:02:00这一瞬时又发出了100个请求。这里你应该能感受到，在这个临界点可能会承受恶意用户的大量请求，甚至超出系统预期的承受。
滑动窗口
由于计数器存在临界点缺陷，后来出现了滑动窗口算法来解决。
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滑动窗口的意思是说把固定时间片，进行划分，并且随着时间的流逝，进行移动，这样就巧妙的避开了计数器的临界点问题。也就是说这些固定数量的可以移动的格子，将会进行计数判断阀值，因此格子的数量影响着滑动窗口算法的精度。
漏桶
虽然滑动窗口有效避免了时间临界点的问题，但是依然有时间片的概念，而漏桶算法在这方面比滑动窗口而言，更加先进。
有一个固定的桶，进水的速率是不确定的，但是出水的速率是恒定的，当水满的时候是会溢出的。
