在高并发的系统中，往往需要在系统中做限流，一方面是为了防止大量的请求使服务器过载，导致服务不可用，另一方面是为了防止网络攻击。
常见的限流方式，比如Hystrix适用线程池隔离，超过线程池的负载，走熔断的逻辑。在一般应用服务器中，比如tomcat容器也是通过限制它的线程数来控制并发的；也有通过时间窗口的平均速度来控制流量。常见的限流纬度有比如通过Ip来限流、通过uri来限流、通过用户访问频次来限流。
一般限流都是在网关这一层做，比如Nginx、Openresty、kong、zuul、Spring Cloud Gateway等；也可以在应用层通过Aop这种方式去做限流。
本文详细探讨在 Spring Cloud Gateway 中如何实现限流。
常见的限流算法
计数器算法
计数器算法采用计数器实现限流有点简单粗暴，一般我们会限制一秒钟的能够通过的请求数，比如限流qps为100，算法的实现思路就是从第一个请求进来开始计时，在接下去的1s内，每来一个请求，就把计数加1，如果累加的数字达到了100，那么后续的请求就会被全部拒绝。等到1s结束后，把计数恢复成0，重新开始计数。具体的实现可以是这样的：对于每次服务调用，可以通过AtomicLong#incrementAndGet()方法来给计数器加1并返回最新值，通过这个最新值和阈值进行比较。这种实现方式，相信大家都知道有一个弊端：如果我在单位时间1s内的前10ms，已经通过了100个请求，那后面的990ms，只能眼巴巴的把
