type
status
date
slug
summary
tags
category
icon
password
限流算法用于控制系统的请求流量，保护系统免受过多的请求压力。不管是哪种限流组件，其底层的限流实现算法大同小异，这里列举几种常用的限流算法以供了解。

1 令牌桶算法

令牌桶算法是目前应用最为广泛的限流算法，顾名思义，它有以下两个关键角色：
  • 令牌 ：获取到令牌的Request才会被处理，其他Requests要么排队要么被直接丢弃；
  • 桶 ：用来装令牌的地方，所有Request都从这个桶里面获取令牌
notion image
令牌桶主要涉及到2个过程，即令牌的生成，令牌的获取。

2 漏桶算法

漏桶算法的前半段和令牌桶类似，但是操作的对象不同，结合下图进行理解。
令牌桶是将令牌放入桶里，而漏桶是将访问请求的数据包放到桶里。同样的是，如果桶满了，那么后面新来的数据包将被丢弃。
notion image

3 滑动时间窗口

根据下图，简单描述下滑动时间窗口这种过程：
  • 黑色大框为时间窗口，可以设定窗口时间单位为5秒，它会随着时间推移向后滑动。我们将窗口内的时间划分为五个小格子，每个格子代表1秒钟，同时这个格子还包含一个计数器，用来计算在当前时间内访问的请求数量。那么这个时间窗口内的总访问量就是所有格子计数器累加后的数值；
  • 比如说，我们在每一秒内有5个用户访问，第5秒内有10个用户访问，那么在0到5秒这个时间窗口内访问量就是15。如果我们的接口设置了时间窗口内访问上限是20，那么当时间到第六秒的时候，这个时间窗口内的计数总和就变成了10，因为1秒的格子已经退出了时间窗口，因此在第六秒内可以接收的访问量就是20-10=10个；
滑动窗口其实也是一种计算器算法，它有一个显著特点，当时间窗口的跨度越长时，限流效果就越平滑。打个比方，如果当前时间窗口只有两秒，而访问请求全部集中在第一秒的时候，当时间向后滑动一秒后，当前窗口的计数量将发生较大的变化，拉长时间窗口可以降低这种情况的发生概率。
notion image
 
网站模板说明Kafka权威指南