• 计数器
• 滑动窗口
• 漏桶
• 令牌桶

计数器

计数器是一种最简单限流算法，其原理就是：在一段时间间隔内，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。
这种方法虽然简单，但也有个大问题就是没有很好的处理单位时间的边界。

滑动窗口

滑动窗口是针对计数器存在的临界点缺陷，所谓 滑动窗口（Sliding window） 是一种流量控制技术，这个词出现在 TCP 协议中。滑动窗口把固定时间片进行划分，并且随着时间的流逝，进行移动，固定数量的可以移动的格子，进行计数并判断阀值。
假设一个时间窗口是一分钟，每个时间窗口有 6 个格子，每个格子是 10 秒钟。每过 10 秒钟时间窗口向右移动一格。我们为每个格子都设置一个独立的计数器 Counter，假如一个请求在 0:45 访问了那么我们将第五个格子的计数器 +1（也是就是 0:40~0:50），在判断限流的时候需要把所有格子的计数加起来和设定的频次进行比较即可。
想让限流做的更精确只需要划分更多的格子就可以了，为了更精确我们也不知道到底该设置多少个格子，格子的数量影响着滑动窗口算法的精度，依然有时间片的概念，无法根本解决临界点问题。

漏桶

漏桶算法（Leaky Bucket），原理就是一个固定容量的漏桶，按照固定速率流出水滴。用过水龙头都知道，打开龙头开关水就会流下滴到水桶里，而漏桶指的是水桶下面有个漏洞可以出水。如果水龙头开的特别大那么水流速就会过大，这样就可能导致水桶的水满了然后溢出。
一个固定容量的桶，有水流进来，也有水流出去。对于流进来的水来说，我们无法预计一共有多少水会流进来，也无法预计水流的速度。但是对于流出去的水来说，这个桶可以固定水流出的速率（处理速度），从而达到 流量整形 和 流量控制 的效果。
漏桶算法有以下特点：

• 漏桶具有固定容量，出水速率是固定常量（流出请求）
• 如果桶是空的，则不需流出水滴
• 可以以任意速率流入水滴到漏桶（流入请求）
• 如果流入水滴超出了桶的容量，则流入的水滴溢出（新请求被拒绝）

漏桶限制的是常量流出速率（即流出速率是一个固定常量值），所以最大的速率就是出水的速率，不能出现突发流量。

type LeakyBucket struct {
    rate        int//固定每秒出水速率
    capacity    int //桶的容量
    water       int //桶中当前水量
    requestList []*Request //请求队列

    lock sync.Mutex
}

令牌桶

令牌桶算法（Token Bucket）是网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中最常使用的一种算法。典型情况下，令牌桶算法用来控制发送到网络上的数据的数目，并允许突发数据的发送。
我们有一个固定的桶，桶里存放着令牌（token）。一开始桶是空的，系统按固定的时间（rate）往桶里添加令牌，直到桶里的令牌数满，多余的请求会被丢弃。当请求来的时候，从桶里移除一个令牌，如果桶是空的则拒绝请求或者阻塞。
令牌桶有以下特点：

• 令牌按固定的速率被放入令牌桶中
• 桶中最多存放 B 个令牌，当桶满时，新添加的令牌被丢弃或拒绝
• 如果桶中的令牌不足 N 个，则不会删除令牌，且请求将被限流（丢弃或阻塞等待）

令牌桶限制的是平均流入速率（允许突发请求，只要有令牌就可以处理，支持一次拿3个令牌，4个令牌...），并允许一定程度突发流量。

type TokenBucket struct {
    rate         int //固定的token放入速率, r/s
    capacity     int //桶的容量
    tokens       int //桶中当前token数量

    lock sync.Mutex
}

参考：
https://mp.weixin.qq.com/s/GOZkM2PGctqim4sp_uIEsg
https://mp.weixin.qq.com/s/-wU7SA8Hjh1Y2vOySdgGJw