限流，是服务或者应用对自身保护的一种手段，通过限制或者拒绝调用方的流量，来保证自身的负载。 常用的限流算法有两种：漏桶算法和令牌桶算法 漏桶算法思路很简单，水（请求）先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水流入速度过大会直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。
对于很多应用场景来说，除了要求能够限制数据的平均传输速率外，还要求允许某种程度的突发传输。这时候漏桶算法可能就不合适了，令牌桶算法更为适合。 令牌桶算法原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。
下面的内容主要讨论令牌桶算法。 仔细讨论之前，先看下一下基于分布式缓存实现的令牌桶的流程图。
以下是对流程图的讲解： 1. key是否存在。因为流程图是基于分布式缓存做的集群限流，需要根据不同key做统计，第一次访问初始化key。 2. 如果key不存在，初始化令牌桶，防止初始令牌数量，并且设置key过期时间为interval*2。这里的初始令牌数量一般可以设置成限流阈值，比如限流10qps，初始值可以设置成10，来应对一开始的流量。interval是间隔时间，比如限流阈值10qps，interval设置为1s。过期时间是缓存中key的时间，interval*2是为了防止key过期无法拦截流量。 3. 如果key存在，将当前请求时间和当前key的最后放置令牌时间做比较。如果间隔超过interval，进入第4步，间隔未超过interval，进入第5步。 4. 间隔已经超过1s，直接放置令牌到最大数量。 5. 间隔没有超过1s，定义delta为时间差，放置令牌数=delta/(1/qps)。放入令牌时保证令牌数不超过桶的容量。同时，重置放入令牌的时间。 6. 从桶中获取令牌，获取令牌成功，执行请求；获取令牌时间，拒绝请求。 以上是对令牌桶算法的一种实现，接下来会具体分析guava RateLimiter的源码，RateLimiter的原理和上述实现类似，但是会有部分区别。 算法介绍计数器法计 数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定，对于A接口来说，我们1分钟的访问次数不能超过100个。那么我们可以这么做：在一开 始的时候，我们可以设置一个计数器counter，每当一个请求过来的时候，counter就加1，如果counter的值大于100并且该请求与第一个 请求的间隔时间还在1分钟之内，那么说明请求数过多；如果该请求与第一个请求的间隔时间大于1分钟，且counter的值还在限流范围内，那么就重置 counter，具体算法的示意图如下：
具体的伪代码如下：
这个算法虽然简单，但是有一个十分致命的问题，那就是临界问题，我们看下图：
从上图中我们可以看到，假设有一个恶意用户，他在0:59时，瞬间发送了100个请求，并且1:00又瞬间发送了100个请求，那么其实这个用户在 1秒里面，瞬间发送了200个请求。我们刚才规定的是1分钟最多100个请求，也就是每秒钟最多1.7个请求，用户通过在时间窗口的重置节点处突发请求， 可以瞬间超过我们的速率限制。用户有可能通过算法的这个漏洞，瞬间压垮我们的应用。 聪明的朋友可能已经看出来了，刚才的问题其实是因为我们统计的精度太低。那么如何很好地处理这个问题呢？或者说，如何将临界问题的影响降低呢？我们可以看下面的滑动窗口算法。 滑动窗口滑动窗口，又称rolling window。为了解决这个问题，我们引入了滑动窗口算法。如果学过TCP网络协议的话，那么一定对滑动窗口这个名词不会陌生。下面这张图，很好地解释了滑动窗口算法：
在上图中，整个红色的矩形框表示一个时间窗口，在我们的例子中，一个时间窗口就是一分钟。然后我们将时间窗口进行划分，比如图中，我们就将滑动窗口 划成了6格，所以每格代表的是10秒钟。每过10秒钟，我们的时间窗口就会往右滑动一格。每一个格子都有自己独立的计数器counter，比如当一个请求 在0:35秒的时候到达，那么0:30~0:39对应的counter就会加1。 那么滑动窗口怎么解决刚才的临界问题的呢？我们可以看上图，0:59到达的100个请求会落在灰色的格子中，而1:00到达的请求会落在橘黄色的格 子中。当时间到达1:00时，我们的窗口会往右移动一格，那么此时时间窗口内的总请求数量一共是200个，超过了限定的100个，所以此时能够检测出来触 发了限流。 我再来回顾一下刚才的计数器算法，我们可以发现，计数器算法其实就是滑动窗口算法。只是它没有对时间窗口做进一步地划分，所以只有1格。 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。 漏桶算法漏桶算法，又称leaky bucket。为了理解漏桶算法，我们看一下维基百科上的对于该算法的示意图：
从图中我们可以看到，整个算法其实十分简单。首先，我们有一个固定容量的桶，有水流进来，也有水流出去。对于流进来的水来说，我们无法预计一共有多 少水会流进来，也无法预计水流的速度。但是对于流出去的水来说，这个桶可以固定水流出的速率。而且，当桶满了之后，多余的水将会溢出。 我们将算法中的水换成实际应用中的请求，我们可以看到漏桶算法天生就限制了请求的速度。当使用了漏桶算法，我们可以保证接口会以一个常速速率来处理请求。所以漏桶算法天生不会出现临界问题。具体的伪代码实现如下：
令牌桶算法令牌桶算法，又称token bucket。为了理解该算法，我们再来看一下维基百科上对该算法的示意图：
从图中我们可以看到，令牌桶算法比漏桶算法稍显复杂。首先，我们有一个固定容量的桶，桶里存放着令牌（token）。桶一开始是空的，token以 一个固定的速率r往桶里填充，直到达到桶的容量，多余的令牌将会被丢弃。每当一个请求过来时，就会尝试从桶里移除一个令牌，如果没有令牌的话，请求无法通 过。 具体的伪代码实现如下：
相关变种若仔细研究算法，我们会发现我们默认从桶里移除令牌是不需要耗费时间的。如果给移除令牌设置一个延时时间，那么实际上又采用了漏桶算法的思路。Google的guava库下的 临界问题我 们再来考虑一下临界问题的场景。在0:59秒的时候，由于桶内积满了100个token，所以这100个请求可以瞬间通过。但是由于token是以较低的 速率填充的，所以在1:00的时候，桶内的token数量不可能达到100个，那么此时不可能再有100个请求通过。所以令牌桶算法可以很好地解决临界问 题。下图比较了计数器（左）和令牌桶算法（右）在临界点的速率变化。我们可以看到虽然令牌桶算法允许突发速率，但是下一个突发速率必须要等桶内有足够的 token后才能发生： 总结计数器 VS 滑动窗口计数器算法是最简单的算法，可以看成是滑动窗口的低精度实现。滑动窗口由于需要存储多份的计数器（每一个格子存一份），所以滑动窗口在实现上需要更多的存储空间。也就是说，如果滑动窗口的精度越高，需要的存储空间就越大。 漏桶算法 VS 令牌桶算法漏桶算法和令牌桶算法最明显的区别是令牌桶算法允许流量一定程度的突发。因为默认的令牌桶算法，取走token是不需要耗费时间的，也就是说，假设桶内有100个token时，那么可以瞬间允许100个请求通过。 令牌桶算法由于实现简单，且允许某些流量的突发，对用户友好，所以被业界采用地较多。当然我们需要具体情况具体分析，只有最合适的算法，没有最优的算法。 |
