和时间算法的区别是什么？
一个是时间，一个不是时间。
时间，就是1s内1000个请求。 不是时间，就是集合里放了1000个token，现在是以集合的大小为度量单位。而不是以时间。
这是算法的区别。
到底解决了什么问题？
时间的缺点是，时间粒度无论怎么设置，都不能解决本质问题。我们要解决的本质问题是，并发请求数量。这个才是核心。本质上它是与时间无关的，虽然高并发就是短时间请求数量比较多。
但是最最本质的是，你要做什么？你要做的是控制并发请求数量。那就干脆弄一个集合，用集合的大小来限制请求数量。这样就解决了时间粒度的问题。
时间，不是解决不了问题。而是解决不了粒度的问题。集合就可以了解决时间粒度的问题，我就控制一个总数量，这就够了，跟时间无关，但是实际上这样就已经解决了时间粒度的问题，因为时间粒度再细的情况，这个时候哪怕请求再多，我现在是以集合大小为准，超过的请求就都放弃或者排队。
数据结构
集合
token怎么放？
令牌桶、漏桶限流算法
上面我们讲了两种基于时间窗口的限流算法：固定时间窗口和滑动时间窗口算法，两种限流算法都无法应对细时间粒度的突发流量，对流量的整形效果在细时间粒度上不够平滑。本节介绍两种更加平滑的限流算法：令牌桶算法和漏桶算法，在某些场景下，这两种算法会优于时间窗口算法成为首选。实际上令牌桶和漏桶算法的算法思想大体类似，可以把漏桶算法作为令牌桶限流算法的改进版本，所以我们以介绍令牌桶算法为主。
我们先来看下最基础未经过改进的令牌桶算法：
1.接口限制 t 秒内最大访问次数为 n，则每隔 t/n 秒会放一个 token 到桶中；//频率：1ms放1个token
2.桶中最多可以存放 b 个 token，如果 token 到达时令牌桶已经满了，那么这个 token 会被丢弃；//放token的时候，集合满了，就丢弃token。说明现在消费token很慢，请求很少。
3.接口请求会先从令牌桶中取 token，拿到 token 则处理接口请求；拿不到 token 则执行限流。//拿不到token，说明现在请求数量很多。请求数量速度，已经超过了放token的速度。但是放token的速度是固定的，为什么要固定？因为这就是我们机器能处理的请求数量。所以，超过token速度的请求，都被服务器丢弃。
令牌桶算法看似比较复杂，每间隔固定时间都要放 token 到桶中，但并不需要专门起一个线程来做这件事情。每次在取 token 之前，根据上次放入 token 的时间戳和现在的时间戳，计算出这段时间需要放多少 token 进去，一次性放进去，所以在实现上面也并没有太大难度。
和时间窗口的区别？
其实，不管是时间窗口，还是token集合，本质都是计数器。
那么时间窗口的计数器和token集合的计数器，有什么区别呢？
虽然都是计数器，但是维度不同。
一个是按时间单位来计算计数器
1.1ms一个请求
2.1s 1000个请求
3.如果1s内，还有更多的请求，就丢弃或排队
那么这个时候可以看到，就是1000/s，在一段时间内超过了一定数量的请求，然后就开始限流。
一个是控制集合里的token数量
1.按t/n的速度，写token到集合
2.请求来了，校验是否能读到token
3.能，就继续；不能就丢弃或排队
漏桶和令牌桶的区别？
如果读的时候，也有控制速度，即和写的时候思路一样，按一定的速度t/n，来读token。那么这个时候，就是漏桶。
即进入和漏出的速度，是一致的意思。
其实本质就是对写token到集合和从token集合读的速度进行控制。
参考
mp.weixin.qq.com/s/k9tm-4lBw… //主要看这个
