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接口限流算法：漏桶算法&令牌桶算法。
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
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。 漏桶算法 把请求比作是水，水来了都先放进桶里，并以限定的速度出水，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务。 ? 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。
1.6K30发布于 2019-10-18 - 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。 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。 漏桶算法强制一个常量的输出速率而不管输入数据流的突发性。当输入空闲时，该算法不执行任何动作。 三、两种算法的区别 这两种算法的主要区别在于“漏桶算法”能够强行限制数据的传输速率，而“令牌桶算法”在能够限制数据的平均传输数据外，还允许某种程度的突发传输。 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 - 来自专栏后端进阶
令牌桶算法原理及应用
令牌桶算法就是一个很好的选择。 算法原理 什么是令牌桶 想象有一座城堡，入口是一道城门，城外的人必须在城门口获得许可才能进入。为了保证城堡的安全，把守城门的卫兵需要控制单位时间进入城门的人口数量。 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。 看看效果： RateLimiter是google开发的guava项目中包含的一个限流类，是基于令牌桶算法实现的。我们先试着使用一下。 总结 令牌桶算法的原理和RateLimiter的实现就分析到这里了。写完这篇文章也有一些感慨，最开始去看令牌桶算法的时候，几句话就看明白了基本思路，感觉是一个很简单的算法。
4.6K73编辑于 2022-01-24 - 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. 漏桶原理 3.1 算法介绍 Nginx的流量控制其实是通过漏桶原理实现的，在网络上有许多关于漏桶算法的描述，与此相关的另一个算法——令牌桶算法也常常被提及，并且这两者容易引起混淆。 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。 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 Golang官方实现了一个基于令牌桶的限流器，另一个使用较多的令牌桶第三方库是 juju/ratelimit，而漏桶算法的代表库是 uber 在 Github 上开源的 go 语言库 ratelimit
1.6K20编辑于 2022-06-23 - 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。 该算法具备平滑的资源使用率控制功能，有效避免突发流量对系统的破坏。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。 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）。 容量（Capacity） 桶最多存多少令牌 100 tokens 产生速率（Rate） 每秒/每毫秒产生令牌数 10 tokens/sec 当前令牌数 实时可用令牌 动态变化 二、算法流程（伪代码） 10个令牌，突然来了15个请求 → 前10个请求瞬间通过（突发） → 后5个请求按1个/秒匀速通过 → 长期平均速率 = 1 req/sec 四、vs 漏桶算法（Leaky Bucket 它使用平滑预热（SmoothWarmingUp）和平滑突发（SmoothBursty）两种模式，基于令牌桶思想但实现更高效（使用resync算法避免定时任务）。 Q4：令牌桶容量设置多大合适？ 既保护系统，又兼顾用户体验，是互联网限流的首选算法。
21110编辑于 2026-02-26 - 来自专栏Java
加锁与令牌桶算法-限流设计对比
加锁与令牌桶算法-限流设计对比 1. 核心原理对比 令牌桶限流： 系统以恒定速率向桶中放入令牌 每个请求需要获取一个令牌才能执行 当桶满时，新令牌被丢弃 当桶空时，请求必须等待或直接被拒绝 加锁限流： 基于时间窗口的计数器 每个时间窗口(如 1秒)内只允许固定数量的请求 使用锁保护计数器 当计数器达到阈值时拒绝请求 2、代码实现对比 令牌桶算法 核心思路是通过带缓冲的channel模拟令牌桶，每个空结构体代表一个可用令牌。 计算得出) isActive bool // 控制限流器是否运行的标志位 } // NewSmoothLimiter 创建新的限流器实例 // maxTokens: 令牌桶最大容量 : 桶容量 // interval: 补充间隔 // 返回值: 每次应该补充的令牌数(向上取整) func calculateRefillTokens(maxTokens int, interval time.Duration
18810编辑于 2025-07-18 - 来自专栏go
# 加锁与令牌桶算法-限流设计对比
加锁与令牌桶算法-限流设计对比1. 核心原理对比令牌桶限流：系统以恒定速率向桶中放入令牌每个请求需要获取一个令牌才能执行当桶满时，新令牌被丢弃当桶空时，请求必须等待或直接被拒绝加锁限流：基于时间窗口的计数器每个时间窗口(如1秒)内只允许固定数量的请求使用锁保护计数器当计数器达到阈值时拒绝请求 2、代码实现对比令牌桶算法核心思路是通过带缓冲的channel模拟令牌桶，每个空结构体代表一个可用令牌。 go limiter.startRefillRoutine()return limiter}// calculateRefillTokens 计算每次补充的令牌数量// maxTokens: 桶容量// // 通常不会执行到这里}}}加锁限流算法核心思路是将时间划分为固定长度的窗口（如1秒），通过互斥锁保护每个窗口期内的请求计数器。
23510编辑于 2025-07-06 - 来自专栏维C果糖
使用 Golang 实现简易的令牌桶算法
令牌桶算法就实现了这个功能，可控制发送到网络上数据的数目，并允许突发数据的发送。 令牌桶算法是网络流量整形和速率限制中最常使用的一种算法。大小固定的令牌桶可自行以恒定的速率源源不断地产生令牌。 与“令牌桶算法”类似的算法还有“漏桶算法”，这两种算法的主要区别在于“漏桶算法”能够强行限制数据的传输速率，而“令牌桶算法”在能够限制数据的平均传输速率外，还允许某种程度的突发传输。 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。 在本文中，我们使用 Golong 语言实现一个简单的“令牌桶算法”，或者说是“漏桶算法”更为合适。 实现 首先，我们假设令牌桶的放入令牌的速率是恒定的，不考虑流量速率突变的情况。 参考资料： 令牌桶算法 漏铜算法 令牌桶工作原理 微服务-限流 golang.org/x/time rate
1.2K30编辑于 2022-05-06 - 来自专栏工程渣子的小实践
支持快速调整配额的令牌桶算法
令牌桶算法被大家所熟识，这里就不再展开介绍。令牌桶遇到配置调整可以通过粗暴的重启来完成，本文提供一个热调整算法。 所谓令牌桶调整，比如一个配置了10s内上限100的令牌桶（与“每0.1秒发一个令牌，桶上限100”这种配置形式是等价的），可以调整其时间长度或令牌上限。 最简单的调整方法，就是改变令牌派发的时间间隔和上限，但会有冷启动问题，即实际观察到的伸缩效果会延后。改进这一点要在调整时直接改变令牌桶中剩余令牌的数额来实现，下面具体介绍这个办法。 在一个令牌发放周期（有些令牌桶实现中并没有周期的设置）中： T 表示周期时长 Q 表示周期内派发令牌数 t 表示相对周期开始的时间 P 表示投放令牌速率，为T/Q N 表示桶里剩余可用令牌数 那么，已发放令牌数为 Q*t/T，待发放令牌为Q*(T-t)/T 当扩张令牌桶（增大Q）时，则是透支一部分待发放令牌直接放入桶中，令 N'=N+X*(Q'-Q)*(T-t)/T，X为透支系数，透支部分要在投放中偿还，即P'=
1.1K00发布于 2019-02-25 - 来自专栏全栈程序员必看
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JavaEdge
token bucket令牌桶限流算法原理及代码
availableTokens以及lastRefillTimestamp 之后限流判断，就是判断availableTokens与请求的numberTokens 高性能限流器Guava RateLimiter 令牌桶算法 只要我们能够限制发放令牌的速率，那么就能控制流速： 令牌以固定速率添加到令牌桶中，假设限流速率是 r/秒，则令牌每 1/r 秒会添加一个 假设令牌桶的容量是 b ，如果令牌桶已满，则新的令牌会被丢弃 请求能够通过限流器的前提是令牌桶中有令牌 Guava的令牌桶算法 关键是记录并动态计算下一令牌的发放时间。 假设令牌桶的容量为 b=1，限流速率 r = 1个请求/s。 如下所示，若当前令牌桶无令牌，下一个令牌的发放时间是在第3s，而在第2s时，有个线程T1请求令牌，此时该如何处理？ 依然假设令牌桶的容量是1。关键是reserve()方法，这个方法会为请求令牌的线程预分配令牌，同时返回该线程能够获取令牌的时间。
1.9K20编辑于 2022-11-30 - 来自专栏Python私房菜
15行Python代码，帮你搞懂令牌桶算法
在网络中传输数据时，为了防止网络拥塞，需限制流出网络的流量，使流量以比较均匀的速度向外发送，令牌桶算法就实现了这个功能，可控制发送到网络上数据的数目，并允许突发数据的发送。 什么是令牌 从名字上看令牌桶，大概就是一个装有令牌的桶吧，那么什么是令牌呢？ ? 紫薇格格拿的令箭，可以发号施令，令行禁止。 对限速器进行一下改动，依然1秒产生10块令牌，但是我们把产生出来的令牌先放到一个桶里，当程序需要发送的时候，从桶里取令牌，不需要的时候，令牌就会在桶里沉淀下来，假设桶里沉淀了10块令牌，程序最多就可以在 15行Python代码实践令牌桶 令牌桶需要以一定的速度生成令牌放入桶中，当程序要发送数据时，再从桶中取出令牌。 我们可以在取令牌的时候，用现在的时间减去上次取令牌的时间，乘以令牌的发放速度，计算出桶里可以取的令牌数量（当然不能超过桶的大小），从而避免循环发放的逻辑。
2.6K50发布于 2018-10-18 - 来自专栏Java
go语言面试题：令牌桶算法原理
令牌桶算法是一种常见的限流算法，它基于一个简单的思想：系统中的请求像一个桶。在请求发送之前都需要从桶中获取一个令牌，如果桶里没有可用的令牌，则该请求会被暂时禁止。 具体来说，令牌桶算法会在桶内放入固定数量的令牌，这些令牌以固定的速率自动回复。在系统收到请求时，先试图获取一个令牌，如果成功则允许请求通过，然后将桶内令牌数减少一个；否则拒绝请求。 令牌桶算法的优点包括： 可以适应瞬时并发量的变化，可以应对突发请求； 请求提交空间相对平稳，资源浪费较小。 举个例子，比如设置一个每秒钟只允许发送 100 条请求的限制。 用户每请求一次来，桶内的请求数就减1，当桶内请求数降到零时，没有剩余的请求令牌，此时新的请求将无法直接经过，而是等待下一次请求到来时，会先把桶内的一部分请求令牌补充回来再去消费。 通过动态调整发放令牌的速率，可以灵活地限制服务的最大吞吐量。 需要注意的是，令牌桶算法存在着令牌供应不足的情况，因此我们需要设置合理的令牌发放速率和桶容量参数，保证系统能够有效运行。
11410编辑于 2025-01-21 - 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 - 来自专栏友儿
php 结合lua和redis保护API(令牌桶算法)
令牌桶算法 令牌桶是一种常用的流量控制技术。令牌桶本身没有丢弃和优先级策略。 令牌以一定的速率放入桶中。 每个令牌允许源发送一定数量的比特。 如果没有足够的令牌发送包，这个包就会等待直到有足够的令牌（在整形器的情况下）或者包被丢弃，也有可能被标记更低的DSCP（在策略者的情况下）。 桶有特定的容量，如果桶已经满了，新加入的令牌就会被丢弃。 因此，在任何时候，源发送到网络上的最大突发数据量与桶的大小成比例。令牌桶允许突发，但是不能超过限制。 --- @param permits 请求令牌数量 --- @param curr_mill_second 当前时间 --- 0 没有令牌桶配置；-1 表示取令牌失败，也就是桶里没有令牌；1 表示取令牌成功 ，上一次获取令牌的毫秒数为空 --- 根据和上一次向桶里添加令牌的时间和当前时间差，触发式往桶里添加令牌，并且更新上一次向桶里添加令牌的时间 --- 如果向桶里添加的令牌数不足一个，则不更新上一次向桶里添加令牌的时间
85121编辑于 2022-09-13 - 来自专栏JAVA
Java实现令牌桶算法：详细讲解与代码示例
Java实现令牌桶算法：详细讲解与代码示例 摘要 令牌桶算法是一种常见的限流算法，通过为请求分配令牌来限制请求的进入频率，以此来平滑流量。 本文将介绍令牌桶算法的设计原理，Java代码实现，以及如何优化限流效果。 正文 什么是令牌桶算法？ 令牌桶算法的代码实现 以下是基于Java的令牌桶算法实现，通过ScheduledExecutorService定期生成令牌并放入令牌桶中，以控制请求的限流效果。 令牌桶算法的优缺点 优点 处理突发流量：令牌桶算法能够更灵活地应对突发流量，在限流的同时可以允许一定量的突发请求。 资源利用率高：令牌桶算法根据实际流量生成令牌，能够较为高效地利用系统资源。 扩展与优化 动态调整令牌生成速率：根据系统负载情况动态调整生成速率，以提升系统资源的利用效率。 结合漏桶算法：令牌桶算法和漏桶算法可以组合使用，进一步优化限流效果。
1.7K10编辑于 2024-11-22 - 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 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. 漏桶算法 漏桶是按照常量固定速率流出请求，当流入的请求数累积到漏桶容量时，则新流入的请求被拒绝 漏桶限制的是常量流出速率 4. 令牌桶算法 令牌桶是按照固定速率往桶中添加令牌，请求是否被处理需要看桶中令牌是否足够，当令牌数减为零时则拒绝新的请求； 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 Guava RateLimiter
1.6K10发布于 2020-08-28
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