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几种限流算法介绍和使用场景

news 2025/11/9 12:25:09

一、限流算法概述

限流（Rate Limiting）是系统防护的核心策略之一，用于控制单位时间内处理的请求数量，防止因流量激增（如突发请求、恶意攻击或流量高峰）导致服务过载、资源耗尽或性能下降。其核心目标是在保障系统稳定性的前提下，合理分配资源，常见应用场景包括 API 接口防护、数据库访问控制、微服务间通信限流等。

二、常见限流算法分类

2.1 固定窗口计数器算法（Fixed Window Counter）

基本原理

将时间划分为固定长度的窗口（如 1 秒、1 分钟），每个窗口内维护一个计数器，记录该窗口内的请求总数。当请求到达时：

若当前窗口计数器值 小于限流阈值，则允许请求并通过，计数器 +1；
若 达到或超过阈值，则拒绝请求。

实现示例

以 “1 分钟内最多 100 次请求” 为例：系统维护一个计数器 count和窗口起始时间 windowStart。每次请求到来时：

检查当前时间是否超出 windowStart + 1分钟：若是，则重置 count=0并更新 windowStart为当前时间；
若 count < 100，则允许请求并 count++；否则拒绝。

优缺点分析

优点：实现简单（仅需计数器 + 时间判断），计算开销极低，适合对实时性要求不高的场景。
缺点：窗口边界存在流量突增风险。例如，若限流阈值为 100/分钟，第 59 秒时已处理 100 次请求，第 61 秒时又处理 100 次请求（实际 2 秒内通过了 200 次请求，违反限流目标）。

2.2 滑动窗口计数器算法（Sliding Window Counter）

基本原理

为解决固定窗口的边界突增问题，滑动窗口将时间划分为更细粒度的子窗口（如 1 秒为一个子窗口），统计 最近 N 秒（或自定义时间范围）内的总请求数。例如，若限流规则为 “1 分钟内最多 100 次请求”，则统计当前时间往前 60 秒内的所有请求总数。

实现方式

方案 1（精确统计）：记录每个请求的具体时间戳（如数组或队列），每次请求时清理超过时间范围的旧时间戳，并统计剩余有效时间戳的数量（需遍历，计算成本较高）。
方案 2（近似统计）：将滑动窗口拆分为多个子窗口（如 10 个 6 秒的子窗口），每个子窗口维护独立的计数器，通过加权求和计算总请求数（平衡精度与性能）。

优缺点分析

优点：相比固定窗口，边界突增问题大幅缓解（例如不会在窗口切换时突然允许双倍流量），限流效果更平滑。
缺点：实现复杂度高于固定窗口（需维护时间戳或子窗口计数器），若采用精确统计方案（如存储所有请求时间），高并发场景下可能因内存或计算开销影响性能。

2.3 漏桶算法（Leaky Bucket）

基本原理

将请求视为“水滴”，系统通过一个固定容量的“漏桶”来控制处理速率。漏桶的特性包括：

固定容量：桶最多容纳 N个请求（超出则拒绝）；
恒定速率流出：无论请求如何到达，桶中的请求会以 固定的速率（如每秒 R 个）被处理（类似水从漏桶底部匀速漏出）。

实现逻辑

当请求到达时：若桶未满（当前请求数 < 容量），则将请求放入桶中；否则直接拒绝。
系统以固定速率从桶中取出请求进行处理（例如通过定时器或令牌生成机制模拟“漏水”）。

优缺点分析

优点：严格保证处理速率的稳定性（输出速率恒定，避免下游服务因突发流量过载），适合对响应时间一致性要求高的场景（如支付接口）。
缺点：无法应对突发流量：即使系统当前空闲（桶中有空间），突发请求仍需按固定速率处理（例如桶容量为 10，但请求速率突然达到 100/s，实际处理速率仍为设定的固定值，多余请求会被拒绝）。

2.4 令牌桶算法（Token Bucket）

基本原理

与漏桶相反，令牌桶通过“发放令牌”来控制请求处理。其核心规则为：

固定速率生成令牌：系统以恒定速率（如每秒 R 个）向桶中添加令牌（桶的容量上限为 N，超过则丢弃多余令牌）；
请求消耗令牌：每个请求需要获取 1 个令牌才能被处理，若桶中有足够令牌则允许请求并消耗 1 个令牌；若桶为空（无可用令牌），则拒绝请求。

实现逻辑

后台线程/定时器按固定速率向桶中添加令牌（例如每秒 +1，桶容量为 10，则最多累积 10 个令牌）；
请求到来时检查桶中令牌数：若 ≥1 则扣减 1 个令牌并处理请求；否则拒绝。

优缺点分析

优点：允许一定程度的突发流量（例如桶中有 10 个令牌时，可瞬间处理 10 个请求），同时长期来看仍能限制平均速率（因为令牌生成速率固定）。兼顾了灵活性与稳定性，是实际应用中最广泛的限流算法。
缺点：实现稍复杂（需维护令牌生成与消耗逻辑），若令牌生成速率与系统负载不匹配，可能导致令牌堆积或饥饿（例如突发流量持续超过令牌生成能力）。

2.5 令牌桶 vs 漏桶：核心区别

维度	令牌桶	漏桶
控制对象	控制请求的获取（需令牌才能处理）	控制请求的处理速率（固定漏出）
突发流量	允许（桶中有令牌时可突发处理）	不允许（严格按固定速率处理）
适用场景	需要兼顾突发与长期限流的场景（如 API 接口）	需要严格稳定输出的场景（如流媒体传输）