三種常見的限流演算法

在開發高併發系統時，有三把利器用來保護系統：快取、降級和限流。那麼何為限流呢？顧名思義，限流就是限制流量，就像你寬頻包了1個g的流量，用完了就沒了。通過限流，我們可以很好地控制系統的qps，從而達到保護系統的目的。本篇文章將會介紹一下常用的限流演算法以及他們各自的特點。

1、計數器演算法

計數器演算法是限流演算法裡最簡單也是最容易實現的一種演算法。比如我們規定，對於a介面來說，我們1分鐘的訪問次數不能超過100個。那麼我們可以這麼做：在一開 始的時候，我們可以設定乙個計數器counter，每當乙個請求過來的時候，counter就加1，如果counter的值大於100並且該請求與第乙個 請求的間隔時間還在1分鐘之內，那麼說明請求數過多；如果該請求與第乙個請求的間隔時間大於1分鐘，且counter的值還在限流範圍內，那麼就重置 counter，具體演算法的示意圖如下：

具體的偽**如下：

public

class
countertest 
else
}public
long
getnowtime() 
}

從上圖中我們可以看到，假設有乙個惡意使用者，他在0:59時，瞬間傳送了100個請求，並且1:00又瞬間傳送了100個請求，那麼其實這個使用者在 1秒裡面，瞬間傳送了200個請求。我們剛才規定的是1分鐘最多100個請求，也就是每秒鐘最多1.7個請求，使用者通過在時間視窗的重置節點處突發請求， 可以瞬間超過我們的速率限制。使用者有可能通過演算法的這個漏洞，瞬間壓垮我們的應用。

聰明的朋友可能已經看出來了，剛才的問題其實是因為我們統計的精度太低。那麼如何很好地處理這個問題呢？或者說，如何將臨界問題的影響降低呢？我們可以看下面的滑動視窗演算法。

滑動視窗

滑動視窗，又稱rolling window。為了解決這個問題，我們引入了滑動視窗演算法。如果學過tcp網路協議的話，那麼一定對滑動視窗這個名詞不會陌生。下面這張圖，很好地解釋了滑動視窗演算法：

在上圖中，整個紅色的矩形框表示乙個時間視窗，在我們的例子中，乙個時間視窗就是一分鐘。然後我們將時間視窗進行劃分，比如圖中，我們就將滑動視窗 劃成了6格，所以每格代表的是10秒鐘。每過10秒鐘，我們的時間視窗就會往右滑動一格。每乙個格仔都有自己獨立的計數器counter，比如當乙個請求 在0:35秒的時候到達，那麼0:30~0:39對應的counter就會加1。

那麼滑動視窗怎麼解決剛才的臨界問題的呢？我們可以看上圖，0:59到達的100個請求會落在灰色的格仔中，而1:00到達的請求會落在橘黃色的格 子中。當時間到達1:00時，我們的視窗會往右移動一格，那麼此時時間視窗內的總請求數量一共是200個，超過了限定的100個，所以此時能夠檢測出來觸 發了限流。

我再來回顧一下剛才的計數器演算法，我們可以發現，計數器演算法其實就是滑動視窗演算法。只是它沒有對時間視窗做進一步地劃分，所以只有1格。

由此可見，當滑動視窗的格仔劃分的越多，那麼滑動視窗的滾動就越平滑，限流的統計就會越精確。

2、令牌桶演算法

令牌桶演算法是比較常見的限流演算法之一，大概描述如下：

1）、所有的請求在處理之前都需要拿到乙個可用的令牌才會被處理；

2）、根據限流大小，設定按照一定的速率往桶裡新增令牌；

3）、桶設定最大的放置令牌限制，當桶滿時、新新增的令牌就被丟棄或者拒絕；

4）、請求達到後首先要獲取令牌桶中的令牌，拿著令牌才可以進行其他的業務邏輯，處理完業務邏輯之後，將令牌直接刪除；

5）、令牌桶有最低限額，當桶中的令牌達到最低限額的時候，請求處理完之後將不會刪除令牌，以此保證足夠的限流；

3、漏桶演算法

漏桶演算法其實很簡單，可以粗略的認為就是注水漏水過程，往桶中以一定速率流出水，以任意速率流入水，當水超過桶流量則丟棄，因為桶容量是不變的，保證了整體的速率。

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限流演算法 常見的限流演算法有 令牌桶 漏桶 計數器。令牌桶限流 令牌桶是乙個存放固定容量令牌的桶，按照固定速率往桶裡新增令牌，填滿了就丟棄令牌，請求是否被處理要看桶中令牌是否足夠，當令牌數減為零時則拒絕新的請求。令牌桶允許一定程度突發流量，只要有令牌就可以處理，支援一次拿多個令牌。令牌桶中裝的是令...

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