秒杀项目用于处理高并发情况，我们采取发放令牌机制，根据用户的token、商品id、活动商品id和一串uuid产生一个令牌存入redis中
同时引入了秒杀大闸，目的是流量控制，比如当前活动商品只有100件，我们就发放500个令牌，秒杀前会先发放令牌，令牌发放完则把后来的用户挡在这一层之外，控制了流量
获取令牌后会对比redis中用户产生的令牌，对比成功才可以购买商品
首先，获取活动商品详情时就要根据库存设置大闸数量，我们设置大闸为库存的5倍
在发放令牌时就要根据大闸数量判断要不要发放
这样一来就减轻了巨大访问流量带来的压力
但是尽管如此，我们可以试想，如果一个网站做秒杀活动，有是个商品秒杀，每个有1000件，那么就要发放50000个令牌，这样的数量仍然很大，所以我们采取了队列泄洪来解决此问题
什么是队列化泄洪呢，就好比很多人同时进一个门，门很小，人很多，就可以排成队，假如一次能进20个人，就20个人一波，一波一波的进
同理，队列化泄洪就是把访问的用户分成批次，来减轻同时巨大的访问量造成的压力，一般分为令牌桶算法和漏桶算法，我们一般用令牌桶算法，那么怎么实现呢？
我们使用guava limiter 也就是单机限流，限制单个接口的流量
集群限流：依赖redis或者其他的中间件技术做统一的计数器，往往会产生性能瓶颈
单机限流：负载均衡的前提下，单机限流的效果要好
导包：
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>18.0</version>
</dependency>
在要使用的类下加入：
private RateLimiter orderCreateRateLimiter; @PostConstruct
public void init() {
orderCreateRateLimiter = RateLimiter.create(180);//设置每秒处理300个请求
}
在下单之前校验
if(!orderCreateRateLimiter.tryAcquire()){
throw new BusinessException(EmBusinessError.RATELIMIT);
}