1、計數器（固定窗口）算法
計數器算法是使用計數器在週期內累加訪問次數，當達到設定的限流值時，觸發限流策略。下一個週期開始時，進行清零，重新計數。
此算法在單機還是分佈式環境下實現都非常簡單，使用redis的incr原子自增性和線程安全即可輕鬆實現。
這個算法通常用於QPS限流和統計總訪問量，對於秒級以上的時間週期來說，會存在一個非常嚴重的問題，那就是臨界問題，如下圖：
假設1min內服務器的負載能力爲100，因此一個週期的訪問量限制在100，然而在第一個週期的最後5秒和下一個週期的開始5秒時間段內，分別湧入100的訪問量，雖然沒有超過每個週期的限制量，但是整體上10秒內已達到200的訪問量，已遠遠超過服務器的負載能力，由此可見，計數器算法方式限流對於週期比較長的限流，存在很大的弊端。
2、滑動窗口算法
滑動窗口算法是將時間週期分爲N個小週期，分別記錄每個小週期內訪問次數，並且根據時間滑動刪除過期的小週期。
如下圖，假設時間週期爲1min，將1min再分爲2個小週期，統計每個小週期的訪問數量，則可以看到，第一個時間週期內，訪問數量爲75，第二個時間週期內，訪問數量爲100，超過100的訪問則被限流掉了
由此可見，當滑動窗口的格子劃分的越多，那麼滑動窗口的滾動就越平滑，限流的統計就會越精確。
此算法可以很好的解決固定窗口算法的臨界問題。
3、漏桶算法
漏桶算法是訪問請求到達時直接放入漏桶，如當前容量已達到上限（限流值），則進行丟棄（觸發限流策略）。漏桶以固定的速率進行釋放訪問請求（即請求通過），直到漏桶爲空。
4、令牌桶算法
令牌桶算法是程序以r（r=時間週期/限流值）的速度向令牌桶中增加令牌，直到令牌桶滿，請求到達時向令牌桶請求令牌，如獲取到令牌則通過請求，否則觸發限流策略
各個算法比較
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算法 |
確定參數 |
空間複雜度 |
時間複雜度 |
限制突發流量 |
平滑限流 |
分佈式環境下實現難度 |
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固定窗口 |
計數週期T、 週期內最大訪問數N |
低O(1) （記錄週期內訪問次數及週期開始時間） |
低O(1) |
否 |
否 |
低 |
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滑動窗口 |
計數週期T、 週期內最大訪問數N |
高O(N) （記錄每個小週期中的訪問數量） |
中O(N) |
是 |
相對實現。滑動窗口的格子劃分的越多，那麼滑動窗口的滾動就越平滑 |
中 |
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漏桶 |
漏桶流出速度r、漏桶容量N |
低O(1) （記錄當前漏桶中容量） |
高O(N) |
是 |
是 |
高 |
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令牌桶 |
令牌產生速度r、令牌桶容量N |
低O(1) （記錄當前令牌桶中令牌數） |
高O(N) |
是 |
是 |
高 |