在系统分析师的备考过程中，分布式限流（包括令牌桶和漏桶算法）是一个重要的知识点。
一、分布式限流的概念及重要性
分布式系统在处理大量请求时，为了避免系统过载崩溃，需要对流量进行控制。这就是分布式限流的作用。
二、令牌桶算法
1. 实现原理
- 令牌桶算法就像一个水桶，按照固定的速率往桶里放入令牌。每个请求到来时，需要从桶中获取一个令牌才能被处理。如果桶中没有令牌了，请求就会被拒绝或者等待。
- 例如，假设桶的容量为10个令牌，每秒放入2个令牌。当请求到来时，首先要检查桶里是否有令牌，有则取出一个令牌处理请求，没有则根据设定的策略处理。
2. 学习方法
- 理解概念可以通过简单的画图来辅助，画出令牌桶随着时间变化的令牌数量曲线。
- 自己动手编写简单的代码模拟令牌桶算法，比如使用Java语言，设置不同的参数（桶容量、令牌产生速率等）来观察算法的行为。
三、漏桶算法
1. 实现原理
- 漏桶算法是把请求想象成水，把系统处理能力想象成一个有固定出水速度的漏桶。请求不断地流入漏桶，以固定的速度流出进行处理。如果流入的速度超过了流出的速度，多余的水（请求）就会在桶中堆积，直到达到桶的上限，超出部分就会被丢弃或者等待。
2. 学习方法
- 同样可以用图形化的方式，展示漏桶在不同流入速度下水位（请求堆积情况）的变化。
- 分析不同场景下漏桶算法的性能，比如在高突发流量和低突发流量的情况下。
四、Guava RateLimiter的实际应用
1. 基本用法
- Guava RateLimiter是基于令牌桶算法实现的一个工具类。在使用时，首先要创建一个RateLimiter实例，指定每秒生成的令牌数量。例如：RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5.0);表示每秒生成5个令牌。
- 然后在处理请求的地方调用rateLimiter.acquire();来获取令牌，如果没有可用令牌则会阻塞等待。
2. 实际场景中的应用
- 在Web服务中，可以用来限制用户的访问频率。比如防止恶意用户频繁地发送请求攻击服务器。
- 在资源有限的服务中，如数据库连接池，限制对数据库连接的获取速度，避免数据库过载。
在备考系统分析师考试时，要深入理解这两种算法的原理、特点以及它们在实际项目中的应用场景，并且能够通过代码示例或者案例分析来展示对这些知识的掌握程度。
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