前言
最近我们系统引入了Guava的RateLimiter限流组件，它是基于令牌桶算法的实现的。本文将跟大家一起学习几种经典的限流算法。
限流是什么?
维基百科的概念如下：
In computer networks, rate limiting is used to control the rate of requests sent or
received by a network interface controller. It can be used to prevent DoS attacks
and limit web scraping简单翻译一下：在计算机网络中，限流就是控制网络接口发送或接收请求的速率，它可防止DoS攻击和限制Web爬虫。
限流，也称流量控制。是指系统在面临高并发，或者大流量请求的情况下，限制新的请求对系统的访问，从而保证系统的稳定性。限流会导致部分用户请求处理不及时或者被拒，这就影响了用户体验。所以一般需要在系统稳定和用户体验之间平衡一下。举个生活的例子：
一些热门的旅游景区，一般会对每日的旅游参观人数有限制的。每天只会卖出固定数目的门票，比如5000张。假设在五一、国庆假期，你去晚了，可能当天的票就已经卖完了，就无法进去游玩了。即使你进去了，排队也能排到你怀疑人生。
常见的限流算法
固定窗口限流算法
首先维护一个计数器，将单位时间段当做一个窗口，计数器记录这个窗口接收请求的次数。
- 当次数少于限流阀值，就允许访问，并且计数器+1
- 当次数大于限流阀值，就拒绝访问。
- 当前的时间窗口过去之后，计数器清零。
假设单位时间是1秒，限流阀值为3。在单位时间1秒内，每来一个请求,计数器就加1，如果计数器累加的次数超过限流阀值3，后续的请求全部拒绝。等到1s结束后，计数器清0，重新开始计数。如下图：
伪代码如下：
/**
* 固定窗口时间算法
* @return
*/
boolean fixedWindowsTryAcquire() {
long currentTime = System.currentTimeMillis(); //获取系统当前时间
if (currentTime - lastRequestTime > windowUnit) { //检查是否在时间窗口内
counter = 0; // 计数器清0
lastRequestTime = currentTime; //开启新的时间窗口
}
if (counter < threshold) { // 小于阀值
counter++; //计数器加1
return true;
}
return false;
}但是，这种算法有一个很明显的临界问题：假设限流阀值为5个请求，单位时间窗口是1s,如果我们在单位时间内的前0.8-1s和1-1.2s，分别并发5个请求。虽然都没有超过阀值，但是如果算0.8-1.2s,则并发数高达10，已经超过单位时间1s不超过5阀值的定义啦。
滑动窗口限流算法
滑动窗口限流解决固定窗口临界值的问题。它将单位时间周期分为n个小周期，分别记录每个小周期内接口的访问次数，并且根据时间滑动删除过期的小周期。
一张图解释滑动窗口的算法，如下：
假设单位时间还是1s，滑动窗口算法把它划分为5个小周期，也就是滑动窗口（单位时间）被划分为5个小格子。每格表示0.2s。每过0.2s，时间窗口就会往右滑动一格。然后呢，每个小周期，都有自己独立的计数器，如果请求是0.83s到达的，0.8~1.0s对应的计数器就会加1。
我们来看下滑动窗口是如何解决临界问题的？
假设我们1s内的限流阀值还是5个请求，0.8~1.0内（比如0.9s的时候）来了5个请求，落在黄色格子里。时间过了1.0s之后，又来5个请求，落在紫色格子里。如果是固定窗口算法，是不会限流的，但是滑动窗口的话，每过一个小周期，它会右移一个小格。过了1.0s后，会右移一小格，当前的单位时间段是0.2~1.2s，这个区域的请求已经超过限定的5了，已触发限流啦，实际上，紫色格子的请求都被拒绝啦。
TIPS: 当滑动窗口的格子周期划分得越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确。
漏桶算法
漏桶算法的原理很简单，可以认为就是注水漏水的过程。往漏桶中以任意速率流入水，以固定的速率流出水。当水超过桶的容量时，会被溢出，也就是被丢弃。因为桶的容量是不变的，保证了整体的速率。
- 流水的水滴，可以看作是访问系统的请求，这个流入速率是不确定的。
- 桶的容量一般表示系统所能处理的请求数。
- 如果桶的容量满了，就达到限流的阀值，就会丢弃水滴（拒绝请求）
- 流出的水滴，是恒定熟虑的，对应服务按照固定的速率处理请求。
在正常流量的时候，系统按照固定的速率处理请求，是我们想要的。但是面对突发流量的时候，漏桶算法还是循规蹈矩地处理请求，这就不是我们想看到的啦。流量变突发是，我们肯定希望系统尽量快点处理请求，提升用户体验嘛。
令牌桶算法
面对突发流量的时候，我们可以使用令牌桶算法限流。
令牌桶算法原理：
- 有一个令牌管理员，根据限流大小，定速往令牌桶里放令牌。
- 如果令牌数量满了，超过令牌桶容量的限制，那就丢弃。
- 系统在接受到一个用户请求时，都会先去令牌桶要一个令牌。如果拿到令牌，那么就处理这个请求的业务逻辑；
- 如果拿不到令牌，就直接拒绝这个请求。
如果令牌发放的策略正确，这个系统即不会被拖垮，也能提高机器的利用率。
标签：搞定,窗口,请求,令牌,程序员,算法,限流,计数器 来源： https://blog.csdn.net/stone_tmp/article/details/118094451
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