高并发的处理有三个比较常用的手段，缓存，限流和降级
缓存：缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量
限流：限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理
降级：降级是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行
限流的分类
按照计数范围，可以分为：单机限流、全局限流。单机限流，一般是为了应对突发流量，而全局限流，通常是为了给有限资源进行流量配额。
按照计数周期，可以分为：QPS、并发（连接数）。
按照阈值设定方式的不同，可以分为：固定阈值、动态阈值。
计数器（固定窗口）算法
计数器算法是使用计数器在周期内累加访问次数，当达到设定的限流值时，触发限流策略。下一个周期开始时，进行清零，重新计数。
此算法在单机还是分布式环境下实现都非常简单，使用redis的incr原子自增性和线程安全即可轻松实现
这个算法通常用于QPS限流和统计总访问量，对于秒级以上的时间周期来说，会存在一个非常严重的问题，那就是临界问题，如下图：
假设1min内服务器的负载能力为100，因此一个周期的访问量限制在100，然而在第一个周期的最后5秒和下一个周期的开始5秒时间段内，分别涌入100的访问量，虽然没有超过每个周期的限制量，但是整体上10秒内已达到200的访问量，已远远超过服务器的负载能力，由此可见，计数器算法方式限流对于周期比较长的限流，存在很大的弊端。
滑动窗口算法
滑动窗口算法是将时间周期分为N个小周期，分别记录每个小周期内访问次数，并且根据时间滑动删除过期的小周期。
如下图，假设时间周期为1min，将1min再分为2个小周期，统计每个小周期的访问数量，则可以看到，第一个时间周期内，访问数量为75，第二个时间周期内，访问数量为100，超过100的访问则被限流掉了
漏桶算法
为了消除"突刺现象"，可以采用漏桶算法实现限流，漏桶算法这个名字就很形象，算法内部有一个容器，类似生活用到的漏斗，当请求进来时，相当于水倒入漏斗，然后从下端小口慢慢匀速的流出。不管上面流量多大，下面流出的速度始终保持不变。
不管服务调用方多么不稳定，通过漏桶算法进行限流，每10毫秒处理一次请求。因为处理的速度是固定的，请求进来的速度是未知的，可能突然进来很多请求，没来得及处理的请求就先放在桶里，既然是个桶，肯定是有容量上限，如果桶满了，那么新进来的请求会被拒绝服
在算法实现方面，可以准备一个队列，用来保存请求，另外通过一个线程池定期从队列中获取请求并执行，可以一次性获取多个并发执行。
这种算法，在使用过后也存在弊端：无法应对短时间的突发流量。
令牌桶算法
令牌桶算法中，存在一个桶，用来存放固定数量的令牌。算法中存在一种机制，以一定的速率往桶中放令牌。每次请求调用需要先获取令牌，只有拿到令牌，才有机会继续执行，否则选择选择等待可用的令牌、或者直接拒绝。
参考链接：
【1】https://segmentfault.com/a/1190000015967922
【2】https://www.solves.com.cn/it/cxkf/sf/2019-08-20/3478.html
【3】https://blog.csdn.net/weixin_41846320/article/details/95941361