本篇主要是对分布式环境流控技术及使用场景做个简要的汇总，包括：固定时间窗口算法，滑动时间窗口算法，漏桶算法，令牌桶算法，分布式消息中间件，流控与熔断利器Sentinel。

1. 前言

在流量控制系列文章中的前六篇，分别介绍了固定时间窗口算法、滑动时间窗口算法、漏桶原理、令牌桶、消息中间件、Sentinel如何应用到分布式环境下的流量与并发控制。

这里再次对这几个做一个简单回顾，知道工具箱里面的不同工具的特性，才能更好更快地干活。

2. 固定时间窗口算法

固定窗口： 算法简单，对突然流量响应不够灵活。超过流量的会直接拒绝，通常用于限流。

滑动窗口： 算法简单，对突然流量响应比固定窗口灵活。超过流量的会直接拒绝，通常用于限流。

漏桶算法： 在固定窗口的基础之上，使用队列缓冲流量。提供了稳定的流量输出，适用于对流量平滑性有严格要求的场景。

令牌桶算法： 在滑动窗口的基础之上，使用队列缓冲流量。提供了稳定的流量输出，且能应对突发流量。

分布式消息中间件：在支付场景的削峰填谷用得比较多，且对精度没有那么苛刻的场景。以及应用间的解耦。

Sentinel：分布式场景下的流量控制和熔断机制利器。

限流和熔断保护：Sentinel。

削峰填谷和应用间解耦：消息中间件。

极低并发要求：自己使用redis实现漏桶或令牌桶。

想手撸一段代码测试：固定时间窗口和滑动时间窗口。

实际上，自己实现的固定时间窗口或滑动时间窗口，还可以加上一些其它技术，解决一些其它的问题，比如渠道自动开关。这个后面单独开文章介绍。

这7篇文章对流控的原理、实现方案、应用场景分别做了详细的描述，应对绝大部分的支付系统，是绰绰有余的。哪怕中国TOP2的支付公司，内部的使用也差不多是这样，只是部署集群的规模更大，对稳定性的要求更高，对应地附加了很多其它保障手段。

这是《百图解码支付系统设计与实现》专栏系列文章中的第（20）篇，也是流量控制系列的第（7）篇。点击上方关注，深入了解支付系统的方方面面。