问题一：如何理解固定窗口限流算法的窗口边界问题？
如何理解固定窗口限流算法的窗口边界问题？
参考回答：
固定窗口限流算法的窗口边界问题是指在时间窗口的边界处，可能会出现大量的请求被允许通过，从而导致突发流量。这是因为算法在每个时间窗口结束时重置计数器，如果在窗口结束前瞬间有大量请求到达，它们可能会被允许通过，从而突破了限流阈值。
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问题二：滑动窗口限流算法的实现原理是什么？
滑动窗口限流算法的实现原理是什么？
参考回答：
滑动窗口限流算法是固定窗口算法的改良版。它的实现原理是在固定窗口的基础上，将时间窗口进行了更精细的分片，每个小窗口拥有独立的计数器。当请求的时间点大于当前窗口的最大时间点时，窗口会向前平移一个小窗口，舍弃最旧的小窗口数据，并将新请求放入最新的小窗口。整个窗口内的请求数之和不能超过设定的阈值。https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/6ibaby6qg4ku4_1c3eddb01e19439590e34618f1d2dfdb.png
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问题三：滑动窗口限流算法如何避免固定窗口的窗口边界问题？
滑动窗口限流算法如何避免固定窗口的窗口边界问题？
参考回答：
滑动窗口限流算法通过将时间窗口细分为多个小窗口，并在每个小窗口内维护独立的计数器，避免了固定窗口算法在窗口切换时可能遭受的突发流量问题。因为窗口是动态滑动的，所以不会出现整个窗口的请求量在瞬间达到阈值的情况。
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问题四：能否给出一个滑动窗口限流算法的Java代码实现示例？
能否给出一个滑动窗口限流算法的Java代码实现示例？
参考回答：
我给你一个一个简单的滑动窗口限流算法的Java代码实现示例：
public class SlidingWindowRateLimiter { // ...（省略了其他部分，仅展示核心代码） public synchronized boolean tryAcquire() { // ...（省略了时间窗口重置和计数逻辑，仅展示核心逻辑） if (totalCount < maxRequestCount) { shardRequestCount[shardId]++; totalCount++; return true; } else { return false; } } }
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问题五：滑动窗口限流算法的优点是什么？
滑动窗口限流算法的优点是什么？
参考回答：
滑动窗口限流算法的优点是解决了固定窗口算法的窗口边界问题，避免了突发流量对服务器造成的冲击。通过将时间窗口细分为多个小窗口，并动态地管理这些窗口，算法能够更精确地控制流量。
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