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限流算法总结
流量控制技术是这种情况下的一种重要手段，其中限流算法是最常用的一种技术。限流算法不仅可以有效控制网络流量，还可以保障应用程序的可用性和稳定性。 在本篇文章中，我们将探讨限流算法的相关概念、为什么我们需要限流以及可以选择哪些限流算法来帮助我们处理高并发的流量。 常见的限流算法 在高流量的网络应用中，限流无疑是一项非常重要的技术手段。 因此，实施限流算法是确保应用的高可用性和可靠性的必要手段。 目前，常见的限流算法有计数器、漏桶算法、令牌桶算法等几种 计数器 计数器算法简介 计数器算法是限流算法中最简单和最常见的一种。 如果，分别统计第1、2、3s的请求数，如果请求数超过阈值，则把请求放入缓冲或者拒绝服务。 滑动窗口计数器算法 在固定窗口中，如果请求集中中时间窗口的临界处，则容易导致流量超过系统负载阈值。 在前面固定窗口的例子中，[0, 1],[1,2]这两个区间都没有超过阈值的请求，但是如果请求都集中在[0.5,1.5]则可能会导致系统过载。
63930编辑于 2023-10-13 - 来自专栏码猿技术专栏
接口限流算法
导读 2. 限流的常见几种算法 2.1. 固定窗口计数器 2.2. 滑动窗口计数器 2.3. 漏桶算法 2.4. 令牌桶算法 3. 单体应用实现 4. 分布式限流 4.1. 如何实现单机应用的限流？如何实现分布式应用的限流？本篇文章将会详细阐述。 限流的常见几种算法 常见的限流算法有很多，但是最常用的算法无非以下四种。 固定窗口计数器 ? 令牌桶算法既能够将所有的请求平均分布到时间区间内，又能接受服务器能够承受范围内的突发请求，因此是目前使用较为广泛的一种限流算法。 单体应用实现 在传统的单体应用中限流只需要考虑到多线程即可，使用Google开源工具类guava即可。其中有一个RateLimiter专门实现了单体应用的限流，使用的是令牌桶算法。 2、 SpringBoot代码实现 采用Spring-data-redis实现lua脚本的执行。
71020发布于 2020-03-24 - 来自专栏用户1337634的专栏
几种限流算法
安全稳定的Open API必须有限频措施，防止接口被某个用户非预期超量调用，影响正常用户使用 常用的限流算法有直接计数法，漏斗算法，令牌桶算法 计数法 单位时间内设定限频阈值，如果访问超过该阈值则拒绝 实现简单，缺点是容易在小突发流量情况下，拒绝很多请求，影响服务可用性 漏斗算法(Leaky Bucket) 核心思想就是请求收到后，会先进入漏斗，然后再按照限定速度请求服务，及可以达到限流的目的，也可以保证后台收到的请求都是平稳的 可以满足一定的突发请求处理，如果超过令牌桶的请求，也会被拒绝 常见实现方式有：gauva包中的RateLimiter 参考 限频 / 限流的一些思考 几种常见的限流算法
45320发布于 2021-11-24 - 来自专栏皮皮星球
常见的限流算法
计数器、令牌桶和漏桶算法 计数器：在一定时间间隔内（时间窗），对请求数进行计数，达到阈值之后就拒绝请求服务。 漏桶算法：不限制请求数，但是流出桶的请求速率恒定，当桶的容量达到阈值，则丢弃新到来的请求。
49010发布于 2020-09-23 - 来自专栏编程之美
如何选择限流算法
「服务限流」通过限制每个用户调用 API 的频率来保护服务不被过度调用。在没有限流的情况下，每个用户可以随意请求服务 API，这可能引起流量尖峰导致其他用户的请求无法被处理。 启用服务限流后，可以限制 API 每周期可被调用的次数。 不同的限流算法有其相应的优缺点。下面文章会详细描述它们各自的优缺点及适用场景。 漏斗算法 漏斗算法类似一个先进先出队列。 固定窗口算法 image.png 固定窗口算法可以部分解决流量突增的问题。它不像漏斗算法一样，按恒定的速率去处理请求，而是只要在固定的时间周期内不超过限额即可。这样可以应对流量突增的问题。 滑动窗口算法 image.png 滑动窗口算法与固定窗口算法的不同点在于，滑动窗口的周期起止时间是浮动的。 总结 如果你的系统没有突增流量，对于流量绝对均匀有很强的要求，使用漏斗算法。 如果你的系统有少量突增流量，同时你希望限流算法简单易实现，可以使用滑动时间窗口算法。
2.2K30发布于 2019-02-23 - 来自专栏coolblog.xyz技术专栏
简析限流算法
综上，我们可以看出来限流的重要性。接下来，我将向大家介绍三种常用的限流算法，分别是计数器、漏桶算法和令牌桶算法。下面我们从最简单的计数器开始说起。 2.限流算法 2.1 计数器 计数器算法的思想很简单，每当一个请求到来时，我们就将计数器加一，当计数器数值超过阈值后，就拒绝余下请求。一秒钟后，我们将计数器清零，开始新一轮的计数。 漏桶算法除了具备限流能力，还具备流量整型功能。下面我们通过一张图来了解漏桶算法。 ? 图片来源：未知 如上图，流入漏桶流量的流速是不恒定的，经过漏桶限速后，流出流量的速度是恒定的。 如果要找一种能够支持突发流量的限流算法，那么令牌桶算法可以满足需求。 2.3 令牌桶算法 令牌桶和漏桶颇有几分相似，只不过令牌通里存放的是令牌。 图片来源：未知 尽管令牌桶允许突发流量，但突发流量速率 R1 + 限流速率 R2 不能超过系统最大的处理能力 Rt，即 R1 + R2 ≤ Rt,否则会冲垮系统。
90620发布于 2019-05-21 - 来自专栏java学习java
常见限流算法解读
，分别涌入2个访问量，虽然没有超过每个周期的限制量，但是整体上1秒内已达到4个访问量，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，如下图所示：滑动窗口滑动窗口算法解决固定窗口临界值的问题 我们将时间间隔均匀分隔，比如将1S分为个0.5秒，每一个0.5秒内单独计数，总的数量限制为这2个0.5秒的总和，我们把这2个0.5秒成为“窗口”。 那么每过0.5秒，窗口往前滑动一步，数量限制变为新的2个0.5秒的总和，如图所示： 那么如果在临界时，收到4个请求，就会进行限流 接着窗口进行滑动 当滑动窗口的格子划分地越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑 假设桶的容量为4，现在每秒有5个请求进来 ，而桶的流速为1s流出2个请求。 Gateway则采用了基于Redis实现的令牌桶算法，而Sentinel内部却比较复杂：- 默认限流模式是基于滑动时间窗口算法 - 排队等待的限流模式则基于漏桶算法 - 而热点参数限流则是基于令牌桶算法
929250编辑于 2023-11-15 - 来自专栏全栈开发那些事
常见的限流算法
文章目录 限流算法 1、计数器 2、漏桶算法 3、令牌桶算法 4、漏桶算法和令牌桶算法的区别 限流算法 1、计数器 采用计数器是一种比较简单的限流算法，一般我们会限制一秒钟能够通过的请求数。 比如限流QPS为100，算法的实现思路就是从第一个请求进来开始计时，在接下来的1秒内没来一个请求就把计数加1，如果累加的数字达到了100，后续的请求就会被全部拒绝。 2、漏桶算法 漏桶算法的思路很简单，一个固定容量的漏桶按照常量固定速率流出水滴。如果桶是空的，流入的水滴就会溢出(被丢弃)，而漏桶容量是不变的。漏桶算法的大致原理如下所示。 3、令牌桶算法 令牌桶算法是比较常见的限流算法之一，可以使用它进行接口限流，其大致原理图如下所示。 令牌按固定的速率被放入令牌桶中，例如tokens/s。 4、漏桶算法和令牌桶算法的区别 漏桶算法是按照常量固定速率流出请求的，流入请求速率任意，当流入的请求数累积到漏桶容量时，新流入的请求会被拒绝。
58810编辑于 2023-02-25 - 来自专栏系统高可用
常见限流算法探究
前言 限流，顾名思义就是对请求应用的流量进行限制，对于超过限流阈值的流量进行丢弃，用于保护系统处于一个合理的流量压力之下，不会因为突发的不可预知的大量请求打死。 限流常见的应用场景是秒杀、下单和评论等 突发性 并发问题。 典型的限流算法有漏桶（leaky bucket）算法和令牌桶（token bucket）算法。 令牌桶.png 具体算法： ·假设限制2r/s，则按照500毫秒的固定速率往桶中添加令牌； ·桶中最多存放b个令牌，当桶满时，新添加的令牌被丢弃或拒绝； ·当一个n个字节大小的数据包到达，将从桶中删除 令牌桶限制的是平均流入速率（允许突发请求，只要有令牌就可以处理，支持一次拿3个令牌，4个令牌），并允许一定程度突发流量； ·漏桶限制的是常量流出速率（即流出速率是一个固定常量值，比如都是1的速率流出，而不能一次是1，下次又是2） 参考 ·常用限流方案的设计和实现 ·限流熔断技术选型：从Hystrix到Sentinel
1.5K30发布于 2019-02-23 - 来自专栏涓流
限流算法(Guava RateLimiter)
限流算法 计数器(固定窗口) 在一个时间周期内每来一次请求就将计数器+1 如果计数器超过了限制数量， 则拒绝服务 时间达到下一个时间窗口， 计数器重置 这种算法很好实现， 但是会出现限流不准确问题。 (超过限流阈值)则拒绝服务 漏桶算法控制流量流速绝对均匀， 适合流量比较平滑的场景(如数据库)， 分布式的实现难度较滑动窗口来说复杂一些 令牌桶限流 按照一定的速率生产令牌并放入令牌桶中 如果桶中令牌已满 总结 固定窗口计数算法简单易实现，其缺陷是可能在中间的某一秒内通过的请求数是限流阈值的两倍，该算法仅适用于对限流准确度要求不高的应用场景。 漏桶算法可以做到均匀平滑的限制请求，Ngixn 热 limit_req 模块也是采用此种算法。因为匀速处理请求的缘故所以该算法应对限流阈值内的突发请求无法及时处理。 令牌桶算法解决了以上三个算法的所有缺陷，是一种相对比较完美的限流算法，也是限流场景中应用最为广泛的算法。
1K20编辑于 2022-06-28 - 来自专栏魔法书
常见的限流算法
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: 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 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? 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。
31510编辑于 2024-01-19 - 来自专栏EffectiveCoding
Go 并发实战--限流算法
高并发系统为了服务的可用性面对高流量及qps高峰时通常有三种常见的应对措施：缓存、降级和限流。这一篇我们来看一下限流及go相应的实现。 限流算法通常有这么几种：计数器、令牌痛、漏桶，这几个算法的优缺点在这里就不多说了，网上有大量的文章介绍这几个算法，大家也可以借鉴我限流算法的那篇文章。 这里就这几种算法的思想借助go的API来实现一下： 计数器限流 这里用到的并发相关的API 主要是sync.Mutex 我们通过设定一个计数器ReqCount，当ReqCount大于MaxCount（ NotAbandonReqLimitService) GetTokenNotAbandonRequest() { reqLimit.TokenPool <- true // 消费令牌 } 在常用限流算法 关于限流算法暂时就说这么多。
1.3K10发布于 2019-07-31 - 来自专栏JAVA乐园
接口限流算法有哪些？？
0x02：限流算法的三种实现 实际应用时，不大可能在单机执行限流。 并且在实际应用中，可能还会基于不同的维度进行限流，如用户 id，请求 IP 等，实际应用需要考虑的东西更多。 计数器 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。 计数器限流允许出现 2*permitsPerSecond 的突发流量，可以使用滑动窗口算法去优化。 滑动窗口计数器 滑动窗口其实就是细分之后的计数器！ 这样假设，先把一分钟划分成6段！ 漏桶和令牌桶算法实现可以一样，但是方向是相反的，对于相同的参数得到的限流效果是一样的。 漏桶主要目的是平滑流入速率，考虑一个临界场景，令牌桶内积累了100个token，可以在一瞬间通过，但是因为下一秒产生token的速度是固定的，所以令牌桶允许出现瞬间出现permitsPerSecond的流量，但是不会出现2*
1.3K40发布于 2020-12-17 - 来自专栏搜云库技术团队
接口限流算法：漏桶算法&令牌桶算法
，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行 限流：限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理 限流算法 常用的限流算法有令牌桶和和漏桶，而Google开源项目Guava中的RateLimiter使用的就是令牌桶控制算法。 这时候漏桶算法可能就不合适了，令牌桶算法更为适合。 20 个令牌，故而等待了20秒，之后又预消费了2个令牌 acquire2 时，由于之前预消费了 2 个令牌，故而等待了2秒，之后又预消费了2个令牌 acquire2 时 ..... 本文讲的单机的限流，是JVM级别的的限流，所有的令牌生成都是在内存中，在分布式环境下不能直接这么用，可用使redis限流。
1.6K30发布于 2019-10-18 - 来自专栏程序猿~
限流算法简介及Guava RateLimiter令牌桶限流介绍
参考 常用4种限流算法介绍及比较 超详细的Guava RateLimiter限流原理解析 限流算法简介 1.计数器（固定窗口）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 对于秒级以上的时间周期来说，会存在一个非常严重的问题，那就是临界问题 2. 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。 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。 3. * get 1 tokens: 0.196048s * get 1 tokens: 0.197538s * get 1 tokens: 0.196049s */ } 2. 平滑预热限流 public void testSmoothwarmingUp() { RateLimiter r = RateLimiter.create(2, 3, TimeUnit.SECONDS
1.6K10发布于 2020-08-28 什么是限流？限流算法有哪些？怎么实现的？
限流是指在系统处理请求时，通过限制单位时间内可以处理的请求数量来保护系统不被过多的流量压垮。这种技术广泛应用于高并发场景中，比如电商平台的秒杀活动、API接口调用等，以防止系统过载或崩溃。 限流算法计数器算法（Counter）原理：在一定时间窗口内统计请求次数，如果超过设定的阈值，则拒绝后续请求。 self.max_requests: self.requests += 1 return True else: return False漏桶算法 self.bucket.append(current_time) return True else: return False令牌桶算法 self.tokens >= 1: self.tokens -= 1 return True else: return False滑动窗口算法
51510编辑于 2025-01-27- 来自专栏Java技术栈
接口限流算法：漏桶算法&令牌桶算法。
API限流的意义也是如此，如果API上的流量请求超过核定的数值我们就得对请求进行引流或者直接拒绝等操作。 限流算法 既然要限流，就得提到限流算法了，一般有漏桶算法和令牌桶算法两种限流算法。 令牌桶算法 令牌桶算法是网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中最常使用的一种算法。 漏桶算法和令牌桶算法的选择 漏桶算法与令牌桶算法在表面看起来类似，很容易将两者混淆。但事实上，这两者具有截然不同的特性，且为不同的目的而使用。 漏桶算法与令牌桶算法的区别在于，漏桶算法能够强行限制数据的传输速率，令牌桶算法能够在限制数据的平均传输速率的同时还允许某种程度的突发传输。 因此，漏桶算法对于存在突发特性的流量来说缺乏效率。而令牌桶算法则能够满足这些具有突发特性的流量。通常，漏桶算法与令牌桶算法结合起来为网络流量提供更高效的控制。
4.5K90发布于 2018-03-30 - 来自专栏后端云
Golang 限流器（2） - beefsack个人的开源 限流器
r.interval - diff } frnt.Value = now r.times.MoveToBack(frnt) return true, 0 } 加注释，换行，不到100行代码的限流包 该限流包实现了一个功能：限流，限流的限制条件是 interval time.Duration 时间内不超过 limit int 个数量 的执行。 检查是否被限流用了try方法检查，若链表没满，说明还没超lim定的数量，可以执行，return true, 0 。 fmt.Printf("%d started at %s\n", i, time.Now().Sub(begin)) } // Output: // 1 started at 12.584us // 2
37920编辑于 2023-02-10 Go实现常见的限流算法
该算法主要是会存在临界问题，如果流量都集中在两个窗口的交界处，那么突发流量会是设置上限的两倍。 当然，窗口算法都不太平滑，当窗口满了之后，无法平滑的放行后续请求。 ，但是滑动日志主要用于多级限流的场景，比如短信验证码1分钟1次，1小时10次，1天20次这种业务。 算法流程与滑动窗口相同，只是它可以指定多个策略，同时在请求失败的时候，需要通知调用方是被哪个策略所拦截。 ，可以使用固定窗口，但是它可能产生两倍的突发流量可以通过滑动窗口避免突发流量问题，但是窗口可能会掐断流量一段时间如果需要更平滑的流量，可以使用漏桶算法搭配生产者消费者模式如果能够处理一定的突发流量，可以使用令牌桶算法遇到多级限流的场景
28900编辑于 2025-05-07- 来自专栏程序猿阿朗的专栏
5种限流算法，7种限流方式，挡住突发流量？
2. 固定窗口算法 固定窗口算法又叫计数器算法，是一种简单方便的限流算法。主要通过一个支持原子操作的计数器来累计 1 秒内的请求次数，当 1 秒内计数达到限流阈值时触发拒绝策略。 滑动日志算法 滑动日志算法是实现限流的另一种方法，这种方法比较简单。 漏桶算法 由介绍可以知道，漏桶模式中的消费处理总是能以恒定的速度进行，可以很好的保护自身系统不被突如其来的流量冲垮；但是这也是漏桶模式的缺点，假设 QPS 为 2，同时 2 个请求进来，2 个请求并不能同时进行处理响应 总结 这篇文章介绍实现限流的几种方式，主要是窗口算法和桶算法，两者各有优势。 单机限流与分布式限流 上面演示的基于代码形式的窗口算法和桶算法限流都适用于单机限流，如果需要分布式限流可以结合注册中心、负载均衡计算每个服务的限流阈值，但这样会降低一定精度，如果对精度要求不是太高，可以使用
1.5K20编辑于 2022-03-22
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