限流和熔断是保障系统高可用的关键手段。限流通过控制请求速率防止系统过载，常用算法包括计数器、滑动窗口、漏桶和令牌桶；Java中可使用Guava RateLimiter（单机）、Redis+Lua（分布式）或Sentinel（多功能集成）实现。熔断机制基于断路器模式，当调用失败率过高时自动切断请求，避免雪崩；熔断器有关闭、打开、半开三种状态；Java常用实现有Hystrix（已停更）、Sentinel和Resilience4j。实际应用中，Spring Boot/Cloud项目推荐使用Sentinel或Resilience4j：若采用Alibaba技术栈，优先选Sentinel，支持动态规则配置；若追求轻量与函数式编程风格，则Resilience4j更优；网关层如Spring Cloud Gateway可通过全局过滤器结合Redis实现限流。选择方案应根据业务场景权衡，避免过度设计或防护缺失。
服务限流和熔断是保障系统高可用的关键手段，尤其在高并发场景下防止系统雪崩。Java后端开发中，可以通过多种方式实现限流和熔断，下面分别说明常用方案和实现方式。
限流是为了控制单位时间内请求的数量，避免系统被突发流量打垮。常见的限流算法有以下几种：
● 计数器算法：最简单的限流方式，比如每秒最多允许100个请求。超过则拒绝。缺点是存在时间窗口临界问题。在Java中，可以使用以下工具实现限流：
● Guava RateLimiter：基于令牌桶算法，使用简单，适合单机限流。熔断机制类似于电路保险丝，当服务调用失败率过高时，自动切断请求一段时间，避免连锁故障。典型实现模型是断路器模式。
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熔断器通常有三种状态：
● 关闭（Closed）：正常调用服务，统计失败次数。Java中常用的熔断实现：
● Hystrix（已停止维护）：Netflix开源的熔断组件，功能强大，但官方已不推荐新项目使用。在Spring Boot或Spring Cloud项目中，推荐使用Sentinel或Resilience4j来统一管理限流和熔断。
● 如果使用 Alibaba 技术栈，优先选 Sentinel，集成 Nacos 后可动态配置规则。基本上就这些，关键是根据业务场景选择合适的策略和工具，避免过度设计，也要防止保护机制缺失。
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