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简单令牌桶实现
主要思路： 1.创建channel，通过定时器定时往channel中写入令牌，返回令牌桶本身（channel）； 2.判断请求是否可以拿到令牌； package main import ( "context *bucket: return true default: return false } } } // 模拟qps 100， 超时等待时间为1s，模拟1000个请求进来 // 令牌桶最大每秒产生 30个令牌，最大突发为50（桶最大容量） func test1() { bucket, ticker := getBucket(30, 50) i := 0 total := 0 fail := time.Sleep(time.Second * 20) fmt.Println(i, total, fail) } // 模拟qps 100， 超时等待时间为1s，模拟1000个请求进来 // 令牌桶最大每秒产生 30个令牌，最大突发为50（桶最大容量） func test2() { bucket, ticker := getBucket(30, 50) i := 0 total := 0 fail :=
61410编辑于 2022-09-06 - 来自专栏灰子学技术
限速之令牌桶和漏桶算法
对于限速来说，最常用的两个算法是：令牌桶算法和漏桶算法，下面我们便来看下它们是怎么回事。 一、令牌桶： 令牌桶这种控制机制基于令牌桶中是否存在令牌来指示什么时候可以发送流量。 如果令牌桶中存在令牌，则允许发送流量；而如果令牌桶中不存在令牌，则不允许发送流量。因此，如果突发门限被合理地配置并且令牌桶中有足够的令牌，那么流量就可以以峰值速率发送。 令牌桶的工作过程： 1.令牌根据时间匀速的产生令牌数量，这里假设是r，存入到令牌桶中. 2.令牌桶在初始化的时候，会分配一定数量的令牌数capicity。 当前时间t内可以消费的令牌数量为： 当前令牌桶剩余的令牌数(这里最大是capicity) + r*t 二、漏桶 漏桶可以看作是一个带有常量服务时间的单服务器队列，如果漏桶（包缓存）溢出，那么数据包会被丢弃 在“令牌桶算法”中，只要令牌桶中存在令牌，那么就允许突发地传输数据直到达到用户配置的门限，因此它适合于具有突发特性的流量。
9.6K32发布于 2020-10-10 - 来自专栏csico
Go微服务--令牌桶
令牌桶 1.1 原理 我们以 r/s 的速度向桶内放置令牌，桶的容量为 b , 如果桶满了令牌将会丢弃 当请求到达时，我们向桶内获取令牌，如果令牌足够，我们就通过转发请求 如果桶内的令牌数量不够，那么这个请求会被缓存等待令牌足够时转发 ，或者是被直接丢弃掉 由于桶的存在，所以令牌桶算法不仅可以限流还可以应对突发流量的情况 举个例子：假设我们桶的容量是 100，速度是 10 rps，那么在我们桶满的情况下，如果突然来 100 个请求是可以满足的 ，但是后续的请求就会被限制到 10 rps 存在下面两种特殊情况 如果桶的容量为 0，那么相当于禁止请求，因为所有的令牌都被丢弃了 如果令牌放置速率为无穷大，那么相当于没有限制 令牌桶最常见的实现就是 rate 1.2 使用方法 方法如下 type Limiter struct { // contains filtered or unexported fields} // 构建一个限流器，r 是每秒放入的令牌数量 Limiter) SetLimit(newLimit Limit)func (lim *Limiter) SetLimitAt(now time.Time, newLimit Limit) 1.2.1 初始化令牌桶
94220发布于 2021-09-03 - 来自专栏Java技术栈
接口限流算法：漏桶算法&令牌桶算法。
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。 令牌桶算法的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。 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。
4.4K90发布于 2018-03-30 - 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
，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。 令牌桶算法的原理是系统以恒定的速率产生令牌，然后把令牌放到令牌桶中，令牌桶有一个容量，当令牌桶满了的时候，再向其中放令牌，那么多余的令牌会被丢弃；当想要处理一个请求的时候，需要从令牌桶中取出一个令牌，如果此时令牌桶中没有令牌 令牌桶算法VS漏桶算法 漏桶 漏桶的出水速度是恒定的，那么意味着如果瞬时大流量的话，将有大部分请求被丢弃掉（也就是所谓的溢出）。 令牌桶 生成令牌的速度是恒定的，而请求去拿令牌是没有速度限制的。 最后 不论是对于令牌桶拿不到令牌被拒绝，还是漏桶的水满了溢出，都是为了保证大部分流量的正常使用，而牺牲掉了少部分流量，这是合理的，如果因为极少部分流量需要保证的话，那么就可能导致系统达到极限而挂掉，得不偿失
1.6K30发布于 2019-10-18 - 来自专栏人人都是架构师
常用限流策略——漏桶与令牌桶介绍
令牌桶其实和漏桶的原理类似，令牌桶按固定的速率往桶里放入令牌，并且只要能从桶里取出令牌就能通过，令牌桶支持突发流量的快速处理。 对于从桶里取不到令牌的场景，我们可以选择等待也可以直接拒绝并返回。 对于令牌桶的Go语言实现，大家可以参照github.com/juju/ratelimit库。 这个库支持多种令牌桶模式，并且使用起来也比较简单。 创建令牌桶的方法： // 创建指定填充速率和容量大小的令牌桶 func NewBucket(fillInterval time.Duration, capacity int64) *Bucket // ，但是我们没有必要真的去生成令牌放到桶里，我们只需要每次来取令牌的时候计算一下，当前是否有足够的令牌就可以了，具体的计算方式可以总结为下面的公式： 当前令牌数 = 上一次剩余的令牌数 + (本次取令牌的时刻
1.1K30编辑于 2023-09-10 - 来自专栏码农沉思录
如何实现漏桶算法与令牌桶算法
目前常见的算法是漏桶算法和令牌算法。 令牌桶算法。相比漏桶算法而言区别在于，令牌桶是会去匀速的生成令牌，拿到令牌才能够进行处理，类似于匀速往桶里放令牌。 令牌桶算法：必须读写分离的情况下，限制写的速率。 实现的方法都是一样的，通过RateLimiter来实现。 目前存在两大类，从线程个数（jdk1.5 Semaphore）和RateLimiter速率(guava) * Semaphore：从线程个数限流 * RateLimiter：从速率限流 目前常见的算法是漏桶算法和令牌算法 相比漏桶算法而言区别在于，令牌桶是会去匀速的生成令牌，拿到令牌才能够进行处理，类似于匀速往桶里放令牌 * 漏桶算法是：生产者消费者模型，生产者往木桶里生产数据，消费者按照定义的速度去消费数据 * * 应用场景 ： * 漏桶算法：必须读写分流的情况下，限制读取的速度 * 令牌桶算法：必须读写分离的情况下，限制写的速率或者小米手机饥饿营销的场景 只卖1分种抢购1000 * * 实现的方法都是一样。
1.9K20发布于 2019-07-13 - 来自专栏csdn文章同步
Nginx限流应用 & 漏桶令牌桶算法原理
漏桶原理 3.1 算法介绍 3.2 与Nginx参数对应关系 3.3 与令牌桶比较 3.4 代码实现 1. 3.3 与令牌桶比较 令牌桶算法描述如下： 每隔1/r秒一个令牌被加入到桶中（r为平均发送速率） 桶最多可以容纳b个令牌。 如果令牌到达时桶已经满了，那么丢弃该令牌 当一个n个字节的报文到达时，就从令牌桶中删除n个令牌（如果有），并且将报文发送到网络 如果令牌桶中少于n个令牌，那么令牌不会被删除，并且认为这个报文在流量限制之外 把这个描述和漏桶的做对比，我们会发现，其实这是同一个算法思想的两种不同描述： 漏桶以固定速率往外漏水直到桶为空，并在报文到达时往内加水（要求不溢出） 令牌桶以固定速率往内加令牌直到加满，并在报文到达时往外取令牌 juju/ratelimit 令牌桶实现
1.6K20编辑于 2022-06-23 - 来自专栏后端进阶
令牌桶算法原理及应用
卫兵的做法是这样的：在城门口放一个桶，桶里有一些令牌，只有拿到令牌的人才能够通过。卫兵每隔一个小时就往桶里扔100个令牌，并且桶最多能容纳100个令牌，如果桶满了就不会再往里扔令牌了。 从上面的例子中能看出，通过令牌桶算法，在统计意义上，我们做到了限制流量在一个阈值以下。同时，基于令牌桶中“预留”的令牌，又能比较平稳地处理突发的高流量（最多能允许两倍的流量通过）。 RateLimiter 实现令牌桶 令牌桶算法的原理很容易理解，但是真正实现起来就比较有讲究了。 完成后，桶里没有令牌了。 我们先来理解一下这张图： 这张图的x轴是桶内的令牌数，thresholdPermits指的是预热阈值，也就是说，当桶内的令牌数超过这个值时，生成每个令牌所需的时间就会成比例增加。
4.6K73编辑于 2022-01-24 - 来自专栏me的随笔
基于Redis实现令牌桶限流
常用限流算法有漏桶算法和令牌桶算法，本文借助Redis的redis_cell模块来实现令牌桶算法限流。 ，即将获取{token_num}个令牌') if token_num <= 0: token_num = 1 exec_result = r.execute_command (f'cl.throttle rate_limit 100 50 10 {token_num}') r.close() # 输出如下： # 剩余81个令牌，即将获取3个令牌 # 剩余78个令牌，即将获取 28个令牌 # 剩余50个令牌，即将获取24个令牌 # 剩余26个令牌，即将获取23个令牌 # 剩余3个令牌，即将获取26个令牌 # 等待4秒后重试 # 重试 # 剩余3个令牌，即将获取3个令牌 # 剩余 20个令牌，即将获取25个令牌 # 等待1秒后重试 # 重试 # 剩余20个令牌，即将获取3个令牌 # 剩余22个令牌，即将获取28个令牌 # 等待1秒后重试 推荐阅读 012-redis应用-05-限流
1.1K20发布于 2021-08-10 - 来自专栏七点一刻的魔法书
golang 令牌桶限流器 rate
golang 令牌桶限流器 rate 令牌桶算法 令牌桶算法(Token Bucket)随着时间流逝,系统会按恒定1/QPS时间间隔(如果QPS=100,则间隔是10ms)往桶里加入Token,如果桶已经满了就不再加了 •b : 令牌桶的大小。 请求令牌数 n 超过桶容量 2). 实现逻辑 20200201215553.png SetLimit/SetLimitAt 令牌桶限流频率设置。 SetBurst/SetBurstAt 令牌桶容量设置。 [2] 限流算法之漏桶算法、令牌桶算法: https://blog.csdn.net/skiof007/article/details/81302566
85510编辑于 2022-06-14 - 来自专栏Owen's World
PHP实现令牌桶限流Redis list列表 Lpush rpop 实现令牌桶 - 限流 PHP实例
令牌桶限流介绍 令牌桶算法 (Token Bucket) 和 Leaky Bucket 效果一样但方向相反的算法，更加容易理解。 * 令牌桶的另外一个好处是可以方便的改变速度。 * 一旦需要提高速率，则按需提高放入桶中的令牌的速率。 redis 127.0.0.1:6379> rpop keyname 令牌桶父类 步骤如下： 加入令牌 注意：需要加入定时任务，定时增加令牌数量 获取令牌 重设令牌桶，填满令牌 <? \* 一旦需要提高速率，则按需提高放入桶中的令牌的速率。 注意：需要加入定时任务，定时增加令牌数量 验证令牌桶请求过快 一般会定时 (比如 1000 毫秒) 往桶中增加一定数量的令牌，有些变种算法则实时的计算应该增加的令牌的数量.
1K30编辑于 2022-05-27 使用漏桶和令牌桶实现API速率限制
本文将通过 Go 语言的 Gin 框架，演示如何使用漏桶算法和令牌桶算法来实现 API 的限流。限流的意义限流的主要目的是保护系统资源，防止因请求量过大导致服务器崩溃。 令牌桶算法（Token Bucket）令牌桶算法中，系统会以固定的速率向桶中加入令牌，每个请求需要获取一个令牌才能执行。如果桶中没有足够的令牌，请求将被拒绝。 func rateLimit2() func(ctx *gin.Context) {// 令牌桶算法：第一个参数为每秒填充令牌的速率为多少// 第二个参数为令牌桶的容量// 这里表示每秒填充 10 个令牌 / 这里表示需要 num 个令牌和已经取出的令牌数是否相等// 不相等，则表示超过了限流 // 比如，假设每一个请求过来消耗2个令牌，但是从桶中取出的令牌个数为 1 ，那么则认为超过了限流 令牌桶算法的实现（rateLimit2 函数）使用 github.com/juju/ratelimit 包实现了令牌桶算法。每秒填充一定数量的令牌到桶中。如果桶中没有足够的令牌，请求将被拒绝。
78010编辑于 2024-11-19- 来自专栏张恒的网络日志
使用guava提供的ratelimiter令牌桶
常见限流算法 常用的限流算法由：漏桶算法和令牌桶算法。 令牌桶算法 令牌桶算法是一个存放固定容量令牌的桶，按照固定速率往桶里添加令牌。 令牌桶算法的描述如下： 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n个令牌，接着数据包被发送到网络上 ； 如果桶中的令牌不足n个，则不会删除令牌，且该数据包将被限流（要么丢弃，要么缓冲区等待）。 令牌桶的另外一个好处是可以方便的改变速度. 一旦需要提高速率,则按需提高放入桶中的令牌的速率. 一般会定时(比如100毫秒)往桶中增加一定数量的令牌, 有些变种算法则实时的计算应该增加的令牌的数量.
2.3K30发布于 2020-04-29 - 来自专栏后端架构
C++实现令牌桶过滤算法
什么是令牌桶算法 令牌桶算法通过限制令牌桶的固定容量，实现对资源以及流量的延迟控制。请求者需先获取令牌，方可执行动作。若令牌桶内具有足够令牌便可通过消耗相等数量放过请求；而若令牌不足，则会拒绝请求。 此外，令牌桶算法还适用于流量控制、预防DDoS攻击及防止资源过载等多种场景。同时，因其能根据需求动态调整填充速率，故在各种流量模式下均可适用。 操作示例 当然，以下是一个示例的C++代码，用于实现令牌桶过滤算法。令牌桶算法用于限制对一组资源的访问速率，它通过维护一个固定容量的令牌桶来控制对资源的访问。 主函数模拟了对资源的访问，并在访问时检查是否有足够的令牌。 令牌桶算法VS漏桶算法 令牌桶算法，它生成的令牌速率是一定的。 当短时间内有大量的流量来请求的时候，他会瞬间获取大量的令牌，不会对他的请求产生太大的影响。与之相对的可能就是漏桶算法，漏洞算法它控制的是请求速率，而不是向令牌桶一样去控制它的生成速率。
93120编辑于 2023-12-28 - 来自专栏Nicky's blog
说说什么是令牌桶算法
我来为你详细讲解令牌桶算法（Token Bucket），这是限流领域的核心算法，面试高频考点。 一、核心原理 直观理解 想象一个水桶（桶容量固定），以恒定速率往里面放令牌（token）。 ） 对比维度 令牌桶 Token Bucket 漏桶 Leaky Bucket 核心思想 令牌匀速产生，请求取令牌 请求匀速流出，桶缓冲请求 流量形状 允许突发，长期匀速 强制匀速，无突发 桶内存储 存储令牌 令牌桶限制的是平均速率，允许突发；漏桶限制的是瞬时流速，强制匀速。 需要严格匀速 秒杀系统 令牌桶+队列 允许瞬间高并发，保护后端 七、面试高频问题 Q1：令牌桶的"桶"具体指什么？ 只是一个计数器（记录当前可用令牌数）。不需要存储具体请求，这是和漏桶的本质区别。 Q2：令牌桶会有"精度"问题吗？ 有。如果更新间隔太长，计算的令牌数可能不准确。
20810编辑于 2026-02-26 - 来自专栏ImportSource
自己动手写令牌桶、漏桶、计数等限流实现
令牌桶 ? 事实上，限流还有令牌桶的方式。令牌桶的方式同样也是类似计数的方式。只是变为了有个地方可以发牌照，然后请求来了都去领牌照，如果拿到了则可以继续，否则就被拒绝。 好，现在我们构建了一个基本的令牌桶。现在是时候往桶中添加token了。那么我们需要一个人按照指定速率向桶中添加token。 现在我们就去构造一个任务类。 当和前面的那种计数不一样的地方是，令牌桶支持动态的添加token，也就是动态改变上限。你可以控制添加令牌的速率。 漏桶 ? 好，现在我们再来写个漏桶（leak bucket）算法的限流。 漏桶算法和令牌桶有点像。但漏桶是直接把请求放进桶里，桶满了，其他放不进去的请求直接拒绝，。 漏桶核心是：请求来了以后，直接进桶，然后桶根据自己的漏洞大小慢慢往外面漏。 令牌桶的方式是请求从桶中领取token，拿到后才可继续。而漏桶则是将请求放入桶中，然后漏洞按照指定的频率漏出请求，这样就可以对突发流量进行整形，让请求总是按照漏洞的大小平稳的漏出。
6.8K21发布于 2018-07-25 - 来自专栏小许code
golang--ratelimit令牌桶原理分析
常见调用平台及服务，比如微信发消费券服务每秒500qps，万一我们超过请求频次，就会发生意想不到的业务问题，踩过坑的小伙伴深有体会 限流方式-令牌桶 常见限流方法：计数器、令牌桶、漏桶。 这里我们就只展开对令牌桶展开讨论。 令牌桶是以一定的速率往令牌桶中生产令牌，桶满则丢弃，请求request过来时，先从桶中获取一个令牌，成功获取令牌就处理请求，失败就丢弃请求 令牌桶实现原理 单位时间按照一定速率匀速的生产 token放入桶内 ，直到达到桶容量上限 处理请求，每次尝试获取一个或多个令牌 如果拿到则处理请求，失败则拒绝请求 juju/ratelimit令牌桶限流器在golang开发中使用比较多，而且自己在项目中刚好需要使用到 startTime time.Time //桶容量 capacity int64 //每个tick向桶内添加的令牌数 quantum int64
1K40编辑于 2023-02-21 - 来自专栏csico
Go微服务--令牌桶实现原理
前言 在上一篇文章 Go微服务: 令牌桶 当中简单的介绍了令牌桶实现的原理，然后利用 /x/time/rate 这个库 10 行代码写了一个基于 ip 的 gin 限流中间件，那这个功能是怎么实现的呢？ 这个实现很有意思，并没有真正的使用一个定时器不断的生成令牌，而是靠计算的方式来完成 2.rate/limt 在golang.org/x/time/rate库中 使用限速器的时候我们需要调用 NewLimiter Limiter struct { // 互斥锁 mu sync.Mutex // 每秒产生 token 的速度, 其实是 float64 的一个别名 limit Limit // 桶的大小 token 的时候才通过时间去计算然后更新 token 的数量，下面我们先通过一个例子来看一下这个流程是怎么跑的 如上图所示，假设我们有一个限速器，它的 token 生成速度为 1，也就是一秒一个，桶的大小为 reserveN(now time.Time, n int, maxFutureReserve time.Duration) Reservation { lim.mu.Lock() // 如果发放令牌的速度无穷大的话
57040发布于 2021-09-03 - 来自专栏程序员奇点
Go 基于令牌桶的限流器
Go 基于令牌桶的限流器 简介 如果一般流量过大，下游系统反应不过来，这个时候就需要限流了，其实和上地铁是一样的，就是减慢上游访问下游的速度。 限制访问服务的频次或者频率，防止服务过载，被刷爆等。 Golang 官方扩展包 time(golang.org/x/time/rate) 中，提供了一个基于令牌桶等限流器实现。 原理概述 令牌：每次拿到令牌，才可访问 桶 ，桶的最大容量是固定的，以固定的频率向桶内增加令牌，直至加满 每个请求消耗一个令牌。 限流器初始化的时候，令牌桶一般是满的。 limit 表示放入桶的频率 tokens 表示剩余令牌个数 last 最近取走 token 的时间 lastEvent 最近限流事件的时间 当令牌桶发放后，会保留在 Reservation 对象中， ，而是记录了上次访问时和当前桶中令牌的数量，当再次访问时，通过上次访问时间计算出当前令牌的数量，决定是否可以发放令牌。
4.7K61发布于 2021-11-12
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