限流算法

限流的手段通常有计数器、漏桶、令牌桶。注意限流和限速（所有请求都会处理）的差别，视业务场景而定。
（1）计数器：
在一段时间间隔内（时间窗/时间区间），处理请求的最大数量固定，超过部分不做处理。
（2）漏桶：
漏桶大小固定，处理速度固定，但请求进入速度不固定（在突发情况请求过多时，会丢弃过多的请求）。
（3）令牌桶：
令牌桶的大小固定，令牌的产生速度固定，但是消耗令牌（即请求）速度不固定（可以应对一些某些时间请求过多的情况）；每个请求都会从令牌桶中取出令牌，如果没有令牌则丢弃该次请求。

固定窗口计数

在一段时间间隔内（时间窗/时间区间），处理请求的最大数量固定，超过部分不做处理。

简单粗暴，比如指定线程池大小，指定数据库连接池大小、nginx连接数等,这都属于计数器算法。

计数器算法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。

举个例子,比如我们规定对于A接口，我们1分钟的访问次数不能超过100个。

那么我们可以这么做：

• 在一开 始的时候，我们可以设置一个计数器counter，每当一个请求过来的时候，counter就加1，如果counter的值大于100并且该请求与第一个请求的间隔时间还在1分钟之内，那么说明请求数过多，拒绝访问；

• 如果该请求与第一个请求的间隔时间大于1分钟，且counter的值还在限流范围内，那么就重置 counter,就是这么简单粗暴。

缺点

这个算法虽然简单，但是有一个十分致命的问题，那就是临界问题，我们看下图：

从上图中我们可以看到，假设有一个恶意用户，他在59分59秒时，瞬间发送了100个请求，并且1时0分0秒又瞬间发送了100个请求，那么其实这个用户在59分30秒-0时30秒的一分钟区间里，瞬间发送了200个请求。

我们刚才规定的是1分钟最多100个请求（规划的吞吐量），用户通过在时间窗口的重置节点处突发请求， 可以瞬间超过我们的速率限制。

用户有可能通过算法的这个漏洞，瞬间压垮我们的应用。

滑动窗口计数

滑动窗口算法是固定窗口算法的改进，在固定窗口的基础上，将一个计时窗口分成了若干个小窗口，然后每个小窗口维护一个独立的计数器。

当请求的时间大于当前窗口的最大时间时，则将计时窗口向前平移一个小窗口。平移时，将第一个小窗口的数据丢弃，然后将第二个小窗口设置为第一个小窗口，同时在最后面新增一个小窗口，将新的请求放在新增的小窗口中。同时要保证整个窗口中所有小窗口的请求数目之后不能超过设定的阈值。窗口划分的越细，则限流越精准。

漏桶

漏桶算法限流的基本原理为：水（对应请求）从进水口进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水（请求放行），当水流入速度过大，桶内的总水量大于桶容量会直接溢出，请求被拒绝。
大致的漏桶限流规则如下：
（1）进水口（对应客户端请求）以任意速率流入进入漏桶。
（2）漏桶的容量是固定的，出水（放行）速率也是固定的。
（3）漏桶容量是不变的，如果处理速度太慢，桶内水量会超出了桶的容量，则后面流入的水滴会溢出，表示请求拒绝。

缺点

• 无法面对突发的大流量—>比如请求速率为1000/s，容量为5000,来了一波2000/s的请求持续10s，那么后5s的请求将全部直接被丢弃，服务器拒绝服务，但是实际上网络中突发一波大流量尤其是短时间的大流量是非常正常的。
• 无法有效利用网络资源—>比如虽然服务器的处理能力是1000/s，但这不是绝对的，这个1000只是一个宏观服务器处理能力的数据，实际上一共5秒，每秒请求量分别为1200、1300、500、800、平均下来QPS也是1000/s，但是这个量对服务器来说完全是可以接受的，但是因为限制了速率是1000/s，因此前面的3秒，每秒只能处理掉1000个请求而一共打回了700个请求，白白浪费了服务器资源

令牌桶

令牌桶算法以一个设定的速率产生令牌并放入令牌桶，每次用户请求都得申请令牌，如果令牌不足，则拒绝请求。
令牌桶算法中新请求到来时会从桶里拿走一个令牌，如果桶内没有令牌可拿，就拒绝服务。当然，令牌的数量也是有上限的。令牌的数量与时间和发放速率强相关，时间流逝的时间越长，会不断往桶里加入越多的令牌，如果令牌发放的速度比申请速度快，令牌桶会放满令牌，直到令牌占满整个令牌桶，如图所示。

令牌桶限流大致的规则如下：
（1）进水口按照某个速度，向桶中放入令牌。
（2）令牌的容量是固定的，但是放行的速度不是固定的，只要桶中还有剩余令牌，一旦请求过来就能申请成功，然后放行。
（3）如果令牌的发放速度，慢于请求到来速度，桶内就无牌可领，请求就会被拒绝。

总之，令牌的放置速率可以设置，从而可以对突发的出口流量进行有效的应对。

为什么令牌桶算法可以防止一定程度的突发流量？

假设我们想要的速率是1000Qps，那么往桶中放令牌的速度就是1000个/s，假设第1秒只有800个请求，那么意味着第2秒可以容许1200个请求，这就是一定程度突发流量的意思，反之我们看漏桶算法，第1秒只要800个请求，那么全部放过，第2秒这1200个请求将会被打回200个。

注意上面多次提到一定程度这四个字，这也是我认为令牌桶算法最需要注意的一个点。假设还是1000QPS的速率，那么每秒钟放1000个令牌，第1秒钟800个请求过来，第2~4秒没有请求，那么按照令牌桶算法，第5秒钟可以接受4200个请求，但是实际上这已经远远超出了系统的承载能力，因此使用令牌桶算法特别注意设置桶中令牌的上限。

区别

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。