system.currenttimemillis可作为基础工具实现固定窗口、滑动窗口和令牌桶限流，但仅适用于单机场景；需配合concurrenthashmap、时间戳清理或令牌推算逻辑，注意时钟跳变、窗口突刺及多实例状态不共享问题。
System.currentTimeMillis 本身只是获取当前毫秒时间戳，不直接实现限流，但可以作为基础工具配合简单逻辑来实现“固定窗口”或“滑动窗口”类的限流。关键在于用它记录时间边界、判断请求是否在允许范围内。
固定窗口限流（最简实现）
把时间划分为固定长度的窗口（比如每秒一个窗口），统计该窗口内请求数，超限就拒绝。
- 用 currentMillis / 1000 计算当前秒级窗口标识（如 1717023456 表示第 1717023456 秒）
- 用 ConcurrentHashMap 存储 窗口标识 → 请求计数，避免并发问题
- 每次请求时，先获取当前窗口 key，再原子递增计数；若计数 > 阈值（如 100），则拒绝
- 注意：窗口切换瞬间可能出现“突刺”，比如前一秒末 + 后一秒初各接近阈值，合起来超限
滑动窗口简易版（用时间戳差判断）
不依赖外部存储，只保留最近 N 次请求的时间戳，适合低频或单机轻量场景。
- 用 ArrayList 或 LinkedList 缓存最近请求的 System.currentTimeMillis() 值
- 每次新请求到来，先清理队列中 早于 now - windowMs 的旧时间戳（如 windowMs=1000 表示 1 秒窗口）
- 检查剩余数量是否 >= 阈值，是则限流；否则添加当前时间戳并放行
- 缺点：高并发下频繁遍历和删除影响性能，建议搭配环形数组或更高效结构
令牌桶模拟（无定时器的简化版）
用时间戳推算“应有令牌数”，避免启动定时任务，适合对精度要求不高的场景。
- 维护 lastRefillTime 和 tokenCount，每次请求前计算 (now - lastRefillTime) / refillIntervalMs 得到新增令牌数
- 更新 tokenCount = min(maxToken, tokenCount + 新增数)，然后 lastRefillTime = now
- 若 tokenCount > 0，则 tokenCount-- 并放行；否则拒绝
- 注意：浮点运算可能引入误差，建议用整数运算（如按毫秒累计，只在整除 refillIntervalMs 时补发）
实际使用注意事项
纯靠 System.currentTimeMillis 实现的限流，适用于单机、低 QPS 或原型验证。生产环境需考虑：
- 多实例部署时，固定窗口/滑动窗口无法共享状态，需接入 Redis 或分布式协调服务
- System.currentTimeMillis 可能因系统时钟调整（NTP）发生跳变，导致窗口错乱；高可靠场景建议用 System.nanoTime() 做相对时间测量
- 限流结果要明确返回（如抛异常、返回特定码），避免静默失败
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