基于队列的限流思路是将请求放入队列中进行排队和调度，通过控制队列的长度或排队等待时间来限制系统的请求量，从而达到限流的目的。

解决思路

下面是基于队列限流的思路说明

第一、请求入队

当有新的请求到达系统时，首先将请求放入队列中排队等待处理，这里的队列可以是内存队列(如 LinkedBlockingQueue)或消息队列(如RabbitMQ、Kafka)等，根据具体需求选择合适的队列类型。

第二、限制队列长度或等待时间

通过设置队列的最大长度，当队列长度达到一定阈值时，拒绝新的请求加入队列，从而限制系统的并发访问量。如果使用消息队列，可以设置消息的过期时间，超过一定等待时间的请求将被丢弃或返回错误信息，以限制系统的请求速率

第三、控制请求处理速率

通过控制队列的处理速率来限制系统的请求速率，可以设置消费者的处理速度或批量处理请求，以适应系统的处理能力。

第四、平滑处理请求

在队列中排队等待的请求可以平滑地被系统处理，避免突发的请求导致系统崩溃或性能下降。开发者可以根据系统的负载情况动态调整队列长度或处理速度，以适应不同的流量变化。

第五、处理队列中的请求

系统根据队列中的请求进行处理，可以采用多线程或异步处理的方式，并发处理多个请求，提高系统的吞吐量和响应速度。处理请求的方式可以根据业务需求进行优化，如使用线程池、异步处理器等技术。

常见技术选型

消息队列

RabbitMQ：开源的消息队列系统，支持多种消息传输协议，具有高可靠性和高可用性。Kafka：分布式消息系统，具有高吞吐量和低延迟的特点，适用于大规模的数据流处理场景。ActiveMQ：基于 JMS（Java Message Service）规范的消息队列系统，支持多种消息协议。

内存队列

LinkedBlockingQueue：Java 中的阻塞队列，基于链表实现，适用于单机应用场景。Disruptor：高性能的并发队列框架，采用环形缓冲区和无锁设计，适用于高并发场景。整合RabbitMQ实现

第一步、添加POM依赖

<dependency>    <groupId>com.rabbitmq</groupId>    <artifactId>amqp-client</artifactId>    <version>5.12.0</version></dependency>

消息生产者

public class RabbitMQProducer {    private final static String QUEUE_NAME = "request_queue";    public static void main(String[] argv) throws Exception {        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();        factory.setHost("localhost");        try (Connection connection = factory.newConnection(); Channel channel =           connection.createChannel()) {            channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);            for (int i = 0; i < 1000; i++) {                String message = "Request " + i;                channel.basicPublish("", QUEUE_NAME, null, message.getBytes());                System.out.println(" [x] Sent '" + message + "'");                Thread.sleep(100); // 模拟请求发送间隔            }        }    }}

消息消费者

public class RabbitMQConsumer {    private final static String QUEUE_NAME = "request_queue";    public static void main(String[] argv) throws Exception {        ConnectionFactory factory = new ConnectionFactory();        factory.setHost("localhost");        Connection connection = factory.newConnection();        Channel channel = connection.createChannel();        channel.queueDeclare(QUEUE_NAME, false, false, false, null);        System.out.println(" [*] Waiting for messages. To exit press CTRL+C");        // 设置每秒最多处理 10 个请求        channel.basicQos(10);        DeliverCallback deliverCallback = (consumerTag, delivery) -> {            String message = new String(delivery.getBody(), "UTF-8");            System.out.println(" [x] Received '" + message + "'");            // 模拟请求处理时间            try {                Thread.sleep(1000);            } catch (InterruptedException e) {                e.printStackTrace();            } finally {                channel.basicAck(delivery.getEnvelope().getDeliveryTag(), false);            }        };        channel.basicConsume(QUEUE_NAME, false, deliverCallback, consumerTag -> { });    }}

在上述代码中，生产者不断发送请求消息到队列中，消费者则从队列中获取请求消息并处理，通过basicQos方法设置每秒最多处理的请求数量，从而实现了基于队列的限流。

总结

基于队列的限流思路简单而有效，通过对队列长度或等待时间的控制，可以有效地限制系统的并发访问量，保护系统的稳定性和性能。同时，队列的特性也能够帮助系统平滑地处理请求，避免因突发流量导致的系统负载过高的问题。