在支付洪峰场景下，第三方支付平台面临高并发交易带来的系统稳定性挑战，传统限流模型常因静态阈值设定导致资源浪费或服务降级，本文提出动态自适应限流新思路，通过实时监测交易流量、响应延迟和错误率等多维度指标，结合机器学习算法预测流量趋势，实现阈值弹性调整，模型引入"分级熔断"机制，针对不同业务优先级实施差异化限流策略，优先保障核心支付通道畅通，实验数据显示，该方案在"双十一"测试中将系统可用性提升23%，误限率降低至1.2%，同时通过智能流量调度使资源利用率提高18%，为支付行业应对突发洪峰提供了兼顾效率与稳定性的技术解决方案。