常见限流算法

ゝ一纸荒年。 2022-12-25 05:00 241阅读 0赞

常见限流算法有以下几种，每一种都有他的优缺点

1.  计数器算法
2.  滑动窗口算法
3.  漏桶算法
4.  令牌桶算法

# 计数器算法 #

计数器算法是使用计数器在周期内累加访问次数，当达到设定的限流值时，触发限流策略。下一个周期开始时，进行清零，重新计数。此算法在单机还是分布式环境下实现都非常简单，使用redis的incr原子自增性和线程安全即可轻松实现。  
**优点**：实现简单  
**缺点1**：无法应对短时高并发，如果我在单位时间1s内的前10ms，已经通过了100个请求，那后面的990ms，只能眼巴巴的把请求拒绝，我们把这种现象称为“突刺现象”。  
**缺点2**：假设1min内服务器的负载能力为100，因此一个周期的访问量限制在100，然而在第一个周期的最后5秒和下一个周期的开始5秒时间段内，分别涌入100的访问量，虽然没有超过每个周期的限制量，但是整体上10秒内已达到200的访问量，已远远超过服务器的负载能力，由此可见，计数器算法方式限流对于周期比较长的限流，存在很大的弊端。

# 滑动窗口算法 #

滑动窗口算法是将时间周期分为N个小周期，分别记录每个小周期内访问次数，并且根据时间滑动删除过期的小周期。  
由此可见，当滑动窗口的格子划分的越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确。  
此算法可以很好的解决固定窗口算法的临界问题。  
**优点**：实现相对简单  
**缺点**：无法应对短时高并发（突刺现象）

# 漏桶算法 #

为了消除"突刺现象"，可以采用漏桶算法实现限流，漏桶算法这个名字就很形象，算法内部有一个容器，类似生活用到的漏斗，当请求进来时，相当于水倒入漏斗，然后从下端小口慢慢匀速的流出。不管上面流量多大，下面流出的速度始终保持不变。

不管服务调用方多么不稳定，通过漏桶算法进行限流，每10毫秒处理一次请求。因为处理的速度是固定的，请求进来的速度是未知的，可能突然进来很多请求，没来得及处理的请求就先放在桶里，既然是个桶，肯定是有容量上限，如果桶满了，那么新进来的请求就丢弃。  
在算法实现方面，可以准备一个队列，用来保存请求，另外通过一个线程池定期从队列中获取请求并执行，可以一次性获取多个并发执行。  
**缺点**：无法应对短时高并发（突刺现象）

# 令牌桶算法 #

从某种意义上讲，令牌桶算法是对漏桶算法的一种改进，桶算法能够限制请求调用的速率，而令牌桶算法能够在限制调用的平均速率的同时还允许一定程度的突发调用。

在令牌桶算法中，存在一个桶，用来存放固定数量的令牌。算法中存在一种机制，以一定的速率往桶中放令牌。每次请求调用需要先获取令牌，只有拿到令牌，才有机会继续执行，否则选择选择等待可用的令牌、或者直接拒绝。

放令牌这个动作是持续不断的进行，如果桶中令牌数达到上限，就丢弃令牌，所以就存在这种情况，桶中一直有大量的可用令牌，这时进来的请求就可以直接拿到令牌执行，比如设置qps为100，那么限流器初始化完成一秒后，桶中就已经有100个令牌了，这时服务还没完全启动好，等启动完成对外提供服务时，该限流器可以抵挡瞬时的100个请求。所以，只有桶中没有令牌时，请求才会进行等待，最后相当于以一定的速率执行。  
实现思路：可以准备一个队列，用来保存令牌，另外通过一个线程池定期生成令牌放到队列中，每来一个请求，就从队列中获取一个令牌，并继续执行。  
**优点**：可以应对短时高并发（突刺现象）

参考：  
https://blog.csdn.net/weixin\_41846320/article/details/95941361  
https://blog.csdn.net/linhui258/article/details/81155622