限流算法是指在分布式系统中控制流量的一种方法。它用于防止系统被过多的请求拥塞而导致性能下降或崩溃。

常见的限流算法有以下几种：

1. 固定窗口算法（Fixed Window Algorithm）：将时间划分为固定的时间窗口，每个时间窗口内只允许通过一定数量的请求。

2. 滑动窗口算法（Sliding Window Algorithm）：将时间划分为固定大小的时间段，每个时间段内只允许通过一定数量的请求，并且随着时间的推移，旧的时间段将被删除。

3. 漏桶算法（Leaky Bucket Algorithm）：将请求看作是水滴，漏桶作为一个缓冲区，限制流量通过的速率。

4. 令牌桶算法（Token Bucket Algorithm）：将请求看作是令牌，系统以一定速率生成令牌并放入令牌桶中，每个请求需要从令牌桶中获取令牌，只有获取到令牌的请求才能通过。

5. 每秒钟只能接受N个请求算法（Guava RateLimiter）：使用令牌桶算法，每秒钟生成固定数量的令牌，每个请求需要获取一个令牌才能通过。

选择合适的限流算法需要根据实际场景和系统负载情况进行综合考虑，以保证系统的可用性和性能。

在Java中，我们可以使用令牌桶算法来实现限流。以下是一个基于令牌桶算法的简单限流实现：

import java.util.concurrent.TimeUnit;public class RateLimiter {private final int capacity;        // 令牌桶容量private final int tokensPerSecond; // 每秒新增的令牌数private int tokens;                // 当前令牌数量private long timestamp;            // 上一次获取令牌的时间public RateLimiter(int capacity, int tokensPerSecond) {this.capacity = capacity;this.tokensPerSecond = tokensPerSecond;this.tokens = capacity;this.timestamp = System.currentTimeMillis();}public synchronized boolean tryAcquire(int numTokens) {// 计算经过的时间long currentTime = System.currentTimeMillis();long elapsedTime = currentTime - timestamp;// 根据时间和令牌生成速率，新增令牌数int newTokens = (int) (elapsedTime / 1000 * tokensPerSecond);tokens = Math.min(tokens + newTokens, capacity);timestamp = currentTime;// 判断令牌是否足够if (numTokens <= tokens) {tokens -= numTokens;return true;}return false;}public static void main(String[] args) {RateLimiter rateLimiter = new RateLimiter(10, 2); // 每秒新增2个令牌for (int i = 0; i < 20; i++) {if (rateLimiter.tryAcquire(1)) {System.out.println("执行业务逻辑");} else {System.out.println("限流");}// 暂停一段时间，模拟请求的时间间隔try {TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(500);} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}
}

在上面的示例中，我们通过tryAcquire方法来尝试获取指定数量的令牌，返回值为true表示令牌获取成功，可以执行业务逻辑，返回值为false表示令牌获取失败，需要进行限流处理。

你可以根据自己的需求，调整capacity和tokensPerSecond参数来配置令牌桶的容量和生成速率。同时，你还可以根据具体的业务场景进行更复杂的限流策略的实现。