限流算法：

1.1：漏桶算法

​ 漏桶算法(Leaky Bucket)是网络世界中流量整形（Traffic Shaping）或速率限制（Rate Limiting）时经常使用的一种算法，它的主要目的是控制数据注入到网络的速率，平滑网络上的突发流量。漏桶算法提供了一种机制，通过它，突发流量可以被整形以便为网络提供一个稳定的流量

1.2：令牌桶算法

​ 令牌桶算法是网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中最常使用的一种算法。典型情况下，令牌桶算法用来控制发送到网络上的数据的数目，并允许突发数据的发送。

应用场景：利用redis实现限流和并发

1.3：滑动窗口算法

​ 为统计单位事件内发生事件的数量，例如需求---每小时访问登录接口的数量，如果我们统计的规则为1点，2点...这样的统计方法肯定不够准确(1:30-2:30也是一个小时)。为了减弱这种不准确引入了滑动窗口。我们可以把一小时划分成60份，或者更多份这样就可以减弱统计的误差。这种思路就是滑动窗口算法。

应用场景：hystrix的熔断机制。

分布式与微服务

​ 个人理解，微服务是架构设计方式，分布式是系统部署方式，比较可知两者解决的问题不通，故不能做比较。

微服务：重在解耦合，使单个应用服务体积变小。

分布式：即把服务分散的部署在不同的机器上的，然后通过网络关联个个服务。目的可累加多个计算机的计算能力，同时也避免的一台计算机宕机后导致的不可用。

CAP定理

​ CAP原则又称CAP定理，指的是在一个分布式系统中， Consistency（一致性）、 Availability（可用性）、Partition tolerance（分区容错性），三者不可兼得理论。

Consistency（一致性）：即数据一致性，若是主备数据库系统，即保证数据的强一致性(任意时刻访问数据，主备数据库的数据都是一样的)。也可理解关联的数据一直性，例如 订单表和库存表，即order增加，库存减少。

可用性（Availability）：保证每个请求不管成功或者失败都有响应。

分区容忍性（Partition tolerance）：即指分布式部署。