常见的限流算法

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天下武学出同源

正所谓天下武学殊途同归，不管是Nginx限流还是Redis限流，也不管招式耍的再花哨，到了最后都是应用几种特定的限流算法。

常见的限流算法一只手都可以数的过来，今天我们挑选令牌桶算法漏桶算法、滑动窗口和计数器算法来讲一下。

令牌桶算法

Token Bucket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:

1. 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
2. 桶用来装令牌的地方，所有Request都从这个桶里面获取令牌

了解了这两个角色之后，让我们来看-下令牌桶算法的图示:

下面我们分别从令牌生成和令牌获取两个流程来解读令牌桶算法:

令牌生成

这个流程涉及到令牌生成器和令牌桶，前面我们提到过令牌桶是一个装令牌的地方，既然是个桶那么必然有一个容量，也就是说令牌桶所能容纳的令牌数量是一个固定的数值。

对于令牌生成器来说，它会根据一个预定的速率向桶中添加令牌，比如我们可以配置让它以每秒100个请求的速率发放令牌，或者每分钟50个。注意这里的发放速度是匀速，也就是说这50个令牌并非是在每个时间窗口刚开始的时候一次性发放，而是会在这个时间窗口内匀速发放。

在令牌发放器就是一个水龙头，假如在下面接水的桶子满了，那么自然这个水(令牌)就流到了外面。在令牌发放过程中也一样，令牌桶的容量是有限的，如果当前已经放满了额定容量的令牌，那么新来的令牌就会被丢弃掉。

思考题:大家知道为什么要匀速发放吗?小伙伴们先自己思考一下。在这一章的最后一个小节里，我们再来探讨匀速限流和非匀速限流的区别，以及这里面可能会踩到的坑。

令牌获取

每个访问请求到来后，必须获取到一个令牌才能执行后面的逻辑。假如令牌的数量少，而访问请求较多的情况下，一部分 请求自然无法获取到令牌，那么这个时候我们可以设置-个“缓冲队列”来 暂存这些多余的令牌。

缓冲队列其实是-个可选的选项，并不是所有应用了令牌桶算法的程序都会实现队列。当有缓存队列存在的情况下，那些暂时没有获取到令牌的请求将被放到这个队列中排队，直到新的令牌产生后，再从队列头部拿出一个请求来匹配令牌。

当队列已满的情况下，这部分访问请求将被丢弃。在实际应用中我们还可以给这个队列加一系列的特效，比如设置队列中请求的存活时间，或者将队列改造为PriorityQueue, 根据某种优先级排序，而不是先进先出。算法是死的，人是活的，先进的生产力来自于不断的创造，在技术领域尤其如此。

漏桶算法

Leaky Bucket。瞧见没，又是个桶，限流算法是跟桶杠上了，那么漏桶和令牌桶有什么不同呢?我们来看图说话:

漏桶算法的前半段和令牌桶类似，但是操作的对象不同，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。

漏桶算法的后半程是有鲜明特色的，它永远只会以一个恒定的速率将数据包从桶内流出。打个比方，如果我设置了漏桶可以存放100个数据包，然后流出速度是1s一个，那么不管数据包以什么速率流入桶里，也不管桶里有多少数据包，漏桶能保证这些数据包永远以1s一个的恒定速度被处理。

漏桶vs令牌桶的区别

根据它们各自的特点不难看出来，这两种算法都有一个“恒定”的速率和“不定”的速率。令牌桶是以恒定速率创建令牌，但是访问请求获取令牌的速率“不定”，反正有多少令牌发多少，令牌没了就干等。而漏桶是以“恒定”的速率处理请求，但是这些请求流入桶的速率是“不定”的。

从这两个特点来说，漏桶的天然特性决定了它不会发生突发流量，就算每秒1000个请求到来，那么它对后台服务输出的访问速率永远恒定。而令牌桶则不同，其特性可以“预存”一定量的令牌，因此在应对突发流量的时候可以在短时间消耗所有令牌，其突发流量处理效率会比漏桶高，但是导向后台系统的压力也会相应增多。

滑动窗口

Rolling Window，穿上你的滑板鞋，跟我一起摇摆。

上图中黑色的大框就是时间窗口，我们设定窗口时间为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