七、有哪些常用限流算法？
Leaky Bucket 漏桶
漏桶可理解为是一个限定容量的请求队列。想象有一个桶，有水（指请求或数据）从上面流进来，水从桶下面的一个孔流出来。水流进桶的速度可以是随机的，但是水流出桶的速度是恒定的。 当水流进桶的速度较慢，桶不会被填满，请求就可以被处理。 当水流进桶的速度过快时，桶会逐渐被填满，当水超过桶的容量就会溢出，即被丢弃。
Token Bucket 令牌桶
在令牌桶算法中，系统会以一个固定的速率向桶中添加令牌。当有请求（或数据包）到来时，会从桶中删除一定数量的令牌。如果桶中有足够的令牌，请求就可以立即处理； 如果桶中没有足够的令牌，请求就会被阻塞或丢弃，具体行为取决于具体的实现。 桶有容量限制，如果添加令牌时桶已满，新的令牌就会被丢弃。
Fixed Window 固定窗口
在一个固定的时间窗口内，只允许一定数量的请求。如果在这个时间窗口内的请求已经达到了限制，那么新的请求就会被拒绝，过了当前时间窗口后，会进入下一个时间窗口，并重置窗口内的请求数量，重新计算。
Sliding Window 滑动窗口
在固定窗口限流算法中，如果大量请求在一个时间窗口的边界附近到达，可能会造成瞬时的流量突增。 滑动窗口随着时间的推移，动态统计请求量，避免了在窗口边界附近的流量突增。
九、零拷贝技术
Netty 用到了零拷贝来大幅提升网络吞吐量
正常流程：4次拷贝，4次用户态和内核态之间的切换
- 应用进程向系统申请读磁盘的数据，这时候程序从用户态切换成内核态。
- 系统也就是 linux 系统得知要读数据会通知 DMA 模块要读数据，这时 DMA 从磁盘拉取数据写到系统内存中。
- 系统收到 DMA 拷贝的数据后把数据拷贝到应用内存中，同时把程序从内核态变为用户态。
- 应用内存拿到从应用内存拿到数据后，会把数据拷贝到系统的 Socket 缓存，然后程序从用户态切换为内核态。
- 系统再次调用 DMA 模块，DMA 模块把 Socket 缓存的数据拷贝到网卡，从而完成数据的发送，最后程序从内核态切换为用户态。
MMAP + write
buf = mmap(file,length)
write(socket,buf,length)
// 所谓的 MMAP， 其实就是系统内存某段空间和用户内存某段空间保持一致，也就是说应用程序能通过访问用户内存访问系统内存
- 应用进程通过接口调用系统接口 MMAP，并且进程从用户态切换为内核态。
- 系统收到 MMAP 的调用后用 DMA 把数据从磁盘拷贝到系统内存，这时是第1次数据拷贝。由于这段数据在系统内存和应用内存是共享的，数据自然就到了应用内存中，这时程序从内核态切换为用户态。
- 程序从应用内存得到数据后，会调用 write 系统接口，这时第2次拷贝开始，具体是把数据拷贝到 Socket 缓存，而且用户态切换为内核态。
- 系统通过 DMA 把数据从 Socket 缓存拷贝到网卡。
- 最后，进程从内核态切换为用户态。
这样做到收益是减少了一次拷贝，但是用户态和内核态仍然是4次切换。
sendfile
- 应用进程调用系统接口 sendfile，进程从用户态切换完内核态。
- 系统接收到 sendfile 指令后，通过 DMA 从磁盘把数据拷贝到系统内存。
- 数据到了系统内存后，CPU 会把数据从系统内存拷贝到 socket 缓存中。
- 通过 DMA 拷贝到网卡中。
- 最后，进程从内核态切换为用户态。
零拷贝
- 应用进程调用系统接口 sendfile，进程从用户态切换完内核态。
- 系统接收到 sendfile 指令后，通过 DMA 从磁盘把数据拷贝到系统内存。
- 数据到了系统内存后，CPU 会把文件描述符和数据长度返回到 socket 缓存中（注意这里没有拷贝数据）。
- 通过 SG-DMA 把数据从系统内存拷贝到网卡中。
- 最后，进程从内核态切换为用户态。
零拷贝在用户态和内核态之间的切换是2次，拷贝是2次，在内存之间没有拷贝，大大减少了切换次数和拷贝次数,而且全程没有 CPU 参与数据的拷贝。
## SG-DMA
在通常情况下，DMA 操作是在一个连续的内存块上执行的。然而，在实际应用中，所需的数据可能是分散的，即分布在物理内存的多个不同区域。Scatter-Gather DMA 就是为了解决这个问题而设计的：
- 分散（Scatter）：指的是从内存的多个不连续位置读取数据块，并"分散"到连续的硬件缓冲区中，或者相反，将数据从硬件的连续缓冲区写入到内存的分散区域。
- 聚集（Gather）：则是指将来自多个源的数据“聚集”起来，组合成一个大的数据块，以便连续地通过 DMA 传输。
为实现这一过程，操作系统通常会维护一个描述符表或链表，列出所有分散内存区块的地址和大小。DMA 控制器使用这个表来了解每个数据块的位置，并按正确的顺序将它们聚集起来进行传输。
Scatter-Gather DMA 在需要高效处理大量分散数据的场景下非常有用，比如在网络通信、文件系统管理和音视频数据流处理中。它消除了额外的数据拷贝步骤，因为它允许直接在分散的内存区块上操作，从而减少了延迟，提高了吞吐量，并减轻了 CPU 负担。
