限流算法也是面试中必考题,今天一灯带大家一块学习一下常见的四种限流算法,分别是:固定窗口算法、滑动窗口算法、漏桶算法、令牌桶算法。
1. 固定窗口算法
1.1 实现原理
固定窗口限流算法,也叫计数器限流算法,是最简单的一种限流算法。
实现原理是: 在一个固定长度的时间窗口内限制请求数量,每来一个请求,请求次数加一,如果请求数量超过最大限制,就拒绝该请求。
下面使用Java伪代码实现一下固定窗口限流算法,注意以下算法没有考虑并发情况,在并发环境下,可以使用Synchronized、Reentrantlock或者AtomicLong等并发工具来保证数据安全性。
1.2 代码实现
public class FixWindowLimiter {
public static long threshold = 10;
public static long windowUnit = 1000;
public static long count = 0;
public static long lastTime = 0;
public boolean limit() {
// 获取系统当前时间
long currentTime = System.currentTimeMillis();
// 判断是否在当前时间窗口内,如果不在就开启一个新的时间窗口
if (currentTime - lastTime > windowUnit) {
// 计数器清零
count = 0;
// 开启新的时间窗口
lastTime = currentTime;
}
// 判断是否超过最大请求量
if (count < threshold) {
count++;
return true;
}
return false;
}
}
1.3 优缺点
优点: 实现简单,容易理解。
缺点:
- 限流不够平滑。例如:限流是每秒3个,在第一毫秒发送了3个请求,达到限流,窗口剩余时间的请求都将会被拒绝,体验不好。
- 无法处理窗口边界问题。因为是在某个时间窗口内进行流量控制,所以可能会出现窗口边界效应,即在时间窗口的边界处可能会有大量的请求被允许通过,从而导致突发流量。
例如:限流是每秒3个,在第一秒的最后一毫秒发送了3个请求,在第二秒的第一毫秒又发送了3个请求。在这两毫米内处理了6个请求,但是并没有触发限流。如果出现突发流量,可能会压垮服务器。
2. 滑动窗口算法
2.1 实现原理
滑动窗口算法是对固定窗口算法的一种改进。在滑动窗口算法中,窗口的起止时间是动态的,窗口的大小固定。这种算法能够较好地处理窗口边界问题,但是实现相对复杂,需要记录每个请求的时间戳。
实现原理是: 每来一个请求,就向后推一个时间窗口,计算这个窗口内的请求数量。如果请求数量超过限制就拒绝请求,否则就处理请求,并记录请求的时间戳。另外还需要一个任务清理过期的时间戳。
2.2 代码实现
public class SlidingWindowLimiter {
public static long threshold = 10;
public static long windowUnit = 1000;
public static List requestList = new ArrayList<>();
public boolean limit() {
// 获取系统当前时间
long currentTime = System.currentTimeMillis();
// 统计当前窗口内,有效的请求数量
int sizeOfValid = this.sizeOfValid(currentTime);
// 判断是否超过最大请求数量
if (sizeOfValid < threshold) {
// 把当前请求添加到请求集合里
requestList.add(currentTime);
return true;
}
return false;
}
private int sizeOfValid(long currentTime) {
int sizeOfValid = 0;
for (Long requestTime : requestList) {
// 判断是否在当前时间窗口内
if (currentTime - requestTime <= windowUnit) {
sizeOfValid++;
}
}
return sizeOfValid;
}
private void clean() {
// 判断是否超出当前时间窗口内
requestList.removeIf(requestTime -> System.currentTimeMillis() - requestTime > windowUnit);
}
}
2.3 优缺点
优点: 解决了固定窗口算法的窗口边界问题,避免突发流量压垮服务器。
缺点: 还是存在限流不够平滑的问题。例如:限流是每秒3个,在第一毫秒发送了3个请求,达到限流,剩余窗口时间的请求都将会被拒绝,体验不好。
3. 漏桶算法
3.1 实现原理
漏桶限流算法是一种常用的流量整形(Traffic Shaping)和流量控制(Traffic Policing)的算法,它可以有效地控制数据的传输速率以及防止网络拥塞。
实现原理是:
- 一个固定容量的漏桶,按照固定速率出水(处理请求);
- 当流入水(请求数量)的速度过大会直接溢出(请求数量超过限制则直接拒绝)。
- 桶里的水(请求)不够则无法出水(桶内没有请求则不处理)。
当请求流量正常或者较小的时候,请求能够得到正常的处理。当请求流量过大时,漏桶限流算法可以通过丢弃部分请求来防止系统过载。
这种算法的一个重要特性是,输出数据的速率始终是稳定的,无论输入的数据流量如何变化。这就确保了系统的负载不会超过预设的阈值。但是,由于漏桶的出口速度是固定的,所以无法处理突发流量。此外,如果入口流量过大,漏桶可能会溢出,导致数据丢失。
3.2 代码实现
public class LeakyBucketLimiter {
public static long threshold = 10;
public static long count = 0;
public static long leakRate = 5;
public static long lastLeakTime = System.currentTimeMillis();
public boolean limit() {
// 调用漏水方法
this.leak();
// 判断是否超过最大请求数量
if (count < threshold) {
count++;
return true;
}
return false;
}
private void leak() {
// 获取系统当前时间
long currentTime = System.currentTimeMillis();
// 计算这段时间内,需要流出的水量
long leakWater = (currentTime - lastLeakTime) * leakRate / 1000;
count = Math.max(count - leakWater, 0);
lastLeakTime = currentTime;
}
}
3.3 优缺点
优点:
- 平滑流量。由于漏桶算法以固定的速率处理请求,可以有效地平滑和整形流量,避免流量的突发和波动(类似于消息队列的削峰填谷的作用)。
- 防止过载。当流入的请求超过桶的容量时,可以直接丢弃请求,防止系统过载。
缺点:
- 无法处理突发流量:由于漏桶的出口速度是固定的,无法处理突发流量。例如,即使在流量较小的时候,也无法以更快的速度处理请求。
- 可能会丢失数据:如果入口流量过大,超过了桶的容量,那么就需要丢弃部分请求。在一些不能接受丢失请求的场景中,这可能是一个问题。
- 不适合速率变化大的场景:如果速率变化大,或者需要动态调整速率,那么漏桶算法就无法满足需求。
4. 令牌桶算法
4.1 实现原理
令牌桶限流算法是一种常用的流量整形和速率限制算法。与漏桶算法一样,令牌桶算法也是用来控制发送到网络上的数据的数量。
实现原理:
- 系统以固定的速率向桶中添加令牌;
- 当有请求到来时,会尝试从桶中移除一个令牌,如果桶中有足够的令牌,则请求可以被处理或数据包可以被发送;
- 如果桶中没有令牌,那么请求将被拒绝;
- 桶中的令牌数不能超过桶的容量,如果新生成的令牌超过了桶的容量,那么新的令牌会被丢弃。
令牌桶算法的一个重要特性是,它能够应对突发流量。当桶中有足够的令牌时,可以一次性处理多个请求,这对于需要处理突发流量的应用场景非常有用。但是又不会无限制的增加处理速率导致压垮服务器,因为桶内令牌数量是有限制的。
4.2 代码实现
public class TokenBucketLimiter {
public static long threshold = 10;
public static long count = 0;
public static long tokenRate = 5;
public static long lastRefillTime = System.currentTimeMillis();
public boolean limit() {
// 调用生成令牌方法
this.refillTokens();
// 判断桶内是否还有令牌
if (count > 0) {
count--;
return true;
}
return false;
}
private void refillTokens() {
long currentTime = System.currentTimeMillis();
// 计算这段时间内,需要生成的令牌数量
long refillTokens = (currentTime - lastRefillTime) * tokenRate / 1000;
count = Math.min(count + refillTokens, threshold);
lastRefillTime = currentTime;
}
}
4.3 优缺点
优点:
- 可以处理突发流量:令牌桶算法可以处理突发流量。当桶满时,能够以最大速度处理请求。这对于需要处理突发流量的应用场景非常有用。
- 限制平均速率:在长期运行中,数据的传输率会被限制在预定义的平均速率(即生成令牌的速率)。
- 灵活性:与漏桶算法相比,令牌桶算法提供了更大的灵活性。例如,可以动态地调整生成令牌的速率。
缺点:
- 可能导致过载:如果令牌产生的速度过快,可能会导致大量的突发流量,这可能会使网络或服务过载。
- 需要存储空间:令牌桶需要一定的存储空间来保存令牌,可能会导致内存资源的浪费。
- 实现稍复杂:相比于计数器算法,令牌桶算法的实现稍微复杂一些。
5. 总结
这篇文章我们介绍了四种常用的限流算法:固定窗口算法、滑动窗口算法、漏桶算法和令牌桶算法。每种算法都有其特点和适用场景,下面我们来对它们进行简单的总结和比较。
固定窗口算法实现简单,但是限流不够平滑,存在窗口边界问题,适用于需要简单实现限流的场景。
滑动窗口算法解决了窗口边界问题,但是还是存在限流不够平滑的问题,适用于需要控制平均请求速率的场景。
漏桶算法的优点是流量处理更平滑,但是无法应对突发流量,适用于需要平滑流量的场景。
令牌桶算法既能平滑流量,又能处理突发流量,适用于需要处理突发流量的场景。