在高并发的情况下，我们可以把消息放入队列，在从队列消费，达到限流的目的。但这里说的限流指的是当我们请求其他服务器接口，防止高并发下把对面服务器压垮，于是对我们要求每秒限制在100QPS。
如果使用springCloud可以用hystrix限流，如果使用springCloud-alibaba可以使用sentinal实现限流，那么如果不依赖组件，如何实现接口限流呢？
限流的策略有：拒绝服务，等待排队，服务降级。
最简单拒绝服务可以直接返回异常抛出，请用户稍后再试。
但对一些重要的接口，比如下单，秒杀等，我们不希望用户请求太快，也不希望拒绝失败，这种可以放到队列。
那么服务降级则是触发限制条件，直接返回兜底数据，比如查询库存默认返回有库存。
- 计数器限流（固定窗口限流）
我们可以通过AtomicLong来限制发送的数量，比如一分钟之内发送60条数据，那么平均每秒发送1条数据，当超过一分钟的时候，再把计数器归零，如果没有超过一分钟，则大于60的时候，不允许继续访问接口。
但这样有一个致命缺点，如果有恶意用户进行访问，在59s的时候发送60条，在1min01s的时候发送60条，那么在2s之内就处理了120条数据，这时候很有可能把服务器压垮而且这种情况下，剩余的59s都属于空闲状态，也是不合理的。。
说到底，这是颗粒度太大，不够精细导致的，那么如何解决呢？
- 滑动窗口
先定义一个key，在通过redis管道实现滑动窗口判断是否符合限流行数。
管道里放入的是这个滑动窗口的数据量，每次新增都会删除超过时间的元素，而且限流最大请求次数是灵活的。
- 漏桶算法
算法实现是，我们有一个固定容量的桶，有水流进来，也有水流出去，我们可以控制水流出的速率和，对于进来的水，我们无法控制进来多少和速率，当桶满的时候，则进入拒绝策略。
我们只要把算法里的水换成用户请求。
这个算法也有缺陷，因为当拒绝的时候，会丢弃，而且在高并发的情况下，处理效率不高，于是有了下面广泛使用的令牌漏桶算法。
- 令牌漏桶算法
系统会维护一个令牌桶，以恒定的速度往里面放令牌，这时候如果有请求，则先看要有没有令牌，没有则限制请求。
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