當系統面臨高併發、大流量的請求時，為保障服務的穩定執行，可採取限流演算法。限流，顧名思義就是當請求超過一定數量時，就限制新的流量對系統的訪問。目前限流演算法主要有計數器法、漏桶演算法和令牌桶演算法。
最簡單的計數器限流演算法只需要乙個int型變數（可使用atomicinteger變數，保證操作的原子性）count。儲存乙個初始的時間戳。每當有請求到來時，先判斷和時間戳之間的差是否在乙個統計週期內，如果在的話，就計算count是否小於閾值，如果小於則將count加1，同時返回不限流。如果count大於等於閾值，則返回限流。若超過了乙個統計週期，則將時間戳更新到當前時間，同時將count置為1，並且返回不限流。
這種簡單的實現存在的乙個問題，就是在兩個週期的臨界點的位置，可能會存在請求超過閾值的情況。比如有惡意攻擊的人在乙個週期即將結束的時刻，發起了等於閾值的請求（假設之前的請求數為0），並且在下乙個週期開始的時刻也發起等於閾值個請求。則相當於在這接近一秒的時間內系統受到了2倍閾值的衝擊，有可能導致系統掛掉。
因此，可以採用滑動視窗的方式，就是將每乙個週期分割為多個視窗，當乙個週期結束時，只將整個週期的開始時刻移動乙個視窗的位置，這樣就可以防止上面那種臨界點瞬間大流量的衝擊。
我採用迴圈陣列實現了乙個簡單的帶滑動視窗的計數器限流演算法。（因為時間關係，下列**還未充分測試過，不能保證一定正確，先發出來免得自己忘了，後續再補測試）
public class counterlimiter
public synchronized boolean tryacquire() else
} else
count += ((-1) * windows[index]);
windows[index] = 0l;
}if (i >= windowcount)
windows[i]++;
return true;
} else
count = 0l;
return true;}}
}}
佇列 基於迴圈陣列的實現
description 請完成以下佇列類的實現 請注意陣列實現應該為迴圈陣列 enum errorcode success,underflow,overflow const int maxqueue 100 template class myqueue public myqueue bool emp...
滑動視窗問題的實現
int left 0,right 0 while right s.size class solution hashmapmap new hashmap int max 0 int left 0 for int i 0 i s.length i map.put s.charat i i max mat...
滑動視窗的應用 python實現
框架 初始化視窗端點l，r，一般l為0，r為1 初始化最優值 while r len array while r len array r 1 移動右端點 if r len array 更新狀態 if 狀態滿足條件 可選的更新最優值的位置 break 一旦滿足條件即跳出 if r len array ...