24｜限流：不用Redis，如何搞定高并发低延时服务限流？

1. 服务限流是为了避免服务出现过载、性能下降乃至崩溃的状况，通常通过给服务添加限流机制，限制服务在单位时间内处理的请求数量来实现。 2. 常见的限流算法包括固定窗口算法、滑动窗口算法、漏桶算法和令牌桶算法，它们各有优势和适用场景。 3. 令牌桶算法能够出色地应对短时突发流量，有效保障服务稳定、流畅，特别适用于微服务架构实践中的上游服务限流。 4. 集中式限流与单机本地限流是常见的限流方式，集中式限流能够精确控制整个服务的流量，但可能增加请求延迟，而本地限流的延迟极低，且无需依赖任何外部组件，但应用场景相对受限。 5. 在选择限流对象时，需要综合考虑多个因素，将上游服务标识、本服务接口名称、本服务集群名称以及上游服务的集群名称进行组合，形成限流的关键标识（key），以此来实现精准的限流控制。