# SpringBoot接口 - 如何实现接口限流之单实例
https://pdai.tech/md/spring/springboot/springboot-x-interface-xianliu.html
在以SpringBoot开发Restful接口时，当流量超过服务极限能力时，系统可能会出现卡死、崩溃的情况，所以就有了降级和限流。在接口层如何做限流呢？ 本文主要回顾限流的知识点，并实践单实例限流的一种思路。
# 为什么要限流
每个系统都有服务的上线，所以当流量超过服务极限能力时，系统可能会出现卡死、崩溃的情况，所以就有了降级和限流。限流其实就是：当高并发或者瞬时高并发时，为了保证系统的稳定性、可用性，系统以牺牲部分请求为代价或者延迟处理请求为代价，保证系统整体服务可用。
# # 限流有哪些常见思路？
- 从算法上看
令牌桶(Token Bucket)、漏桶(leaky bucket)和计数器算法是最常用的三种限流的算法。
- 单实例
应用级限流方式只是单应用内的请求限流，不能进行全局限流。
- 限流总资源数
- 限流总并发/连接/请求数
- 限流某个接口的总并发/请求数
- 限流某个接口的时间窗请求数
- 平滑限流某个接口的请求数
- Guava RateLimiter
- 分布式
我们需要分布式限流和接入层限流来进行全局限流。
- redis+lua实现中的lua脚本
- 使用Nginx+Lua实现的Lua脚本
- 使用 OpenResty 开源的限流方案
- 限流框架，比如Sentinel实现降级限流熔断
# # 实现思路
主要思路：AOP拦截自定义的RateLimit注解，在AOP中通过Guava RateLimiter; Guava RateLimiter提供了令牌桶算法实现：平滑突发限流(SmoothBursty)和平滑预热限流(SmoothWarmingUp)实现。