本篇文章和大家了解一下Java服务限流算法的几种实现方式。有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对大家有所帮助。
服务限流，是指通过控制请求的速率或次数来达到保护服务的目的，在微服务中，我们通常会将它和熔断、降级搭配在一起使用，来避免瞬时的大量请求对系统造成负荷，来达到保护服务平稳运行的目的。下面就来看一看常见的6种限流方式，以及它们的实现与使用。
固定窗口算法
固定窗口算法通过在单位时间内维护一个计数器，能够限制在每个固定的时间段内请求通过的次数，以达到限流的效果。
除了上面的根据请求路径限流外，我们还可以灵活设置各种限流的维度，例如根据请求header中携带的用户信息、或是携带的参数等等。当然，如果不想用gateway自带的这个Redis的限流器的话，我们也可以自己实现RateLimiter接口来实现一个自己的限流工具。
gateway实现限流的关键是spring-cloud-gateway-core包中的RedisRateLimiter类，以及META-INF/scripts中的request-rate-limiter.lua这个脚本，如果有兴趣可以看一下具体是如何实现的。
总结
总的来说，要保证系统的抗压能力，限流是一个必不可少的环节，虽然可能会造成某些用户的请求被丢弃，但相比于突发流量造成的系统宕机来说，这些损失一般都在可以接受的范围之内。前面也说过，限流可以结合熔断、降级一起使用，多管齐下，保证服务的可用性与健壮性。
以上就是Java服务限流算法的几种实现方式的简略介绍，当然详细使用上面的不同还得要大家自己使用过才领会。如果想了解更多，欢迎关注***行业资讯频道哦！
