很多文章中关于这两个方面的介绍，都是含糊其辞，或者引用官方介绍，其实看完之后，根本理解不了，而且还会更加疑惑。这里我总结下自己的见解。当然欢迎共同探讨。
一般的网上描述如下:
漏桶法
漏桶法不同于计算器法，它有效的避免了计数器法限流的“突刺效应”缺陷,实现也不复杂，通过固定大小的队列+定时取队列元素的方式即可实现。如其名漏桶，就像一个盛水的容器，漏桶法只限制容器出水的速率，当进水的速率过大时，将会填满容器造成溢出，溢出部分的流量也就是拒绝的流量。比如，容器大小为100，出水速率为每秒10/s,当桶为空时，最大的流量可以到达100/s，但是即使这样，受限于固定的流出速率，后端处理的也只能是最大每秒10个，其余的流量都会被缓冲在漏桶中。这个也这是漏桶法的缺陷，没法真正处理突发的流量洪峰，效率不高。
令牌桶法
令牌桶法也是基于桶的原型，但是和漏桶算法截然不同的时，没有出水口。令牌桶通过令牌的产生速率+令牌桶的容积来控制流量，有效的解决了漏桶效率不高的问题。如，容积为100的桶，令牌产生速率为50/s，那么就代表当桶中令牌已满的时候，最大能够承载100的流量，后面如果流量一直居高不下，也会以每秒50个流量的速度恒速处理请求。令牌桶的这种特性有效的处理了洪峰流量也能做到不被洪峰压垮，是目前限流比较常见的实现方法。比较著名的实现有谷歌guava中的RateLimiter。然后下面将要分析的Spring Cloud Gateway中也是使用的令牌桶算法实现的限流
有没有感觉，上面这样介绍完还是疑惑，那怎么感觉这俩根本没区别呢。比如会有此疑问:
漏桶法的最大处理速率取决于出水速度.而令牌桶算法的最大处理速度取决于令牌产生的速度.这两个速度完全可以配置成一致的,有区别吗。
接下来看总结描述:
漏桶限流算法的原理
以固定速率从桶中流出水滴，以任意速率往桶中放入水滴，桶容量大小是不会发生改变的。
流入：以任意速率往桶中放入水滴。
流出：以固定速率从桶中流出水滴。
水滴：是唯一不重复的标识。
因为桶中的容量是固定的，如果流入水滴的速率>流出的水滴速率，桶中的水滴可能会溢出。那么溢出的水滴请求都是拒绝访问的，或者直接调用服务降级方法。前提是同一时刻
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令牌桶算法
令牌桶分为2个动作，动作1(固定速率往桶中存入令牌)、动作2(客户端如果想访问请求，先从桶中获取token)。guava 提供的RateLimiter类来进行限流处理。
1.传统的方式整合RateLimiter 有很大的缺点：代码重复量特别大，而且本身不支持注解方式。 2.如果限流代码可以放在网关中，相当于针对所有的服务接口都实现限流(可以使用排除法进行排除不进行限流的方法)，维护性不是很强。 3.正常的互联网公司项目，不是所有的服务接口都需要实现限流方法的，一般只真针对于大流量接口。比如：秒杀抢购、12306抢票等。 4.可以手动封装一个RateLimiter类 注解来解决这个方法
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简单总结就是:
1.漏桶是相当于，我往桶里倒水，没有任何限制，想快就快想慢就慢，但是呢，你这个桶没一分钟，就只往滴十滴水，那禁不住我倒水直接溢出的，但是对于在桶下面接水的人来说，他合适很均衡，没一分钟就只会得到十滴水。所以伤害的是我，而不是接水的人。
2.令牌桶，我现在要看你有没有许可证，我每分钟就往桶里放十张许可证，很均衡。然后一个人要取水，这时候呢，我桶里有两个许可证，那么好，你拿到证件了，好可以去取水了。又过来一个，也同样，走人取水。突然十个人一起过来，而证件只有两个，那么不好意思，谁先拿到证，走人取水，剩下的八个人走人回家等着。因为没证了。我拒绝。你可以一会再来。
3.并不能说明令牌桶一定比漏洞好，她们使用场景不一样。令牌桶可以用来保护自己，主要用来对调用者频率进行限流，为的是让自己不被打垮。所以如果自己本身有处理能力的时候，如果流量突发（实际消费能力强于配置的流量限制），那么实际处理速率可以超过配置的限制。而漏桶算法，这是用来保护他人，也就是保护他所调用的系统。主要场景是，当调用的第三方系统本身没有保护机制，或者有流量限制的时候，我们的调用速度不能超过他的限制，由于我们不能更改第三方系统，所以只有在主调方控制。这个时候，即使流量突发，也必须舍弃。因为消费能力是第三方决定的。
4.总结起来：如果要让自己的系统不被打垮，用令牌桶。如果保证被别人的系统不被打垮，用漏桶算法。
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