三种常见的限流算法
long now = getNowTime();
if (now < timeStamp + interval) {
// 在时间窗口内
reqCount++;
// 判断当前时间窗口内是否超过最大请求控制数
return reqCount <= limit;
} else {
timeStamp = now;
// 超时后重置
reqCount = 1;
return true;
}
}
public long getNowTime() {
return System.currentTimeMillis();
}
}
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 0:59 时，瞬间发送了 100 个请求，并且 1:00 又瞬间发送了 100 个请求，那么其实这个用户在 1 秒里面，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，也就是每秒钟最多 1.7 个请求，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。
聪明的朋友可能已经看出来了，刚才的问题其实是因为我们统计的精度太低。那么如何很好地处理这个问题呢？或者说，如何将临界问题的影响降低呢？我们可以看下面的滑动窗口算法。
滑动窗口
滑动窗口，又称 rolling window。为了解决这个问题，我们引入了滑动窗口算法。如果学过 TCP 网络协议的话，那么一定对滑动窗口这个名词不会陌生。下面这张图，很好地解释了滑动窗口算法：
在上图中，整个红色的矩形框表示一个时间窗口，在我们的例子中，一个时间窗口就是一分钟。然后我们将时间窗口进行划分，比如图中，我们就将滑动窗口 划成了 6 格，所以每格代表的是 10 秒钟。每过 10 秒钟，我们的时间窗口就会往右滑动一格。每一个格子都有自己独立的计数器 counter，比如当一个请求 在 0:35 秒的时候到达，那么 0:30~0:39 对应的 counter 就会加 1。
那么滑动窗口怎么解决刚才的临界问题的呢？我们可以看上图，0:59 到达的 100 个请求会落在灰色的格子中，而 1:00 到达的请求会落在橘黄色的格 子中。当时间到达 1:00 时，我们
的窗口会往右移动一格，那么此时时间窗口内的总请求数量一共是 200 个，超过了限定的 100 个，所以此时能够检测出来触 发了限流。
我再来回顾一下刚才的计数器算法，我们可以发现，计数器算法其实就是滑动窗口算法。只是它没有对时间窗口做进一步地划分，所以只有 1 格。
由此可见，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。
2、令牌桶算法
令牌桶算法是比较常见的限流算法之一，大概描述如下：
1）、所有的请求在处理之前都需要拿到一个可用的令牌才会被处理；
2）、根据限流大小，设置按照一定的速率往桶里添加令牌；
3）、桶设置最大的放置令牌限制，当桶满时、新添加的令牌就被丢弃或者拒绝；
4）、请求达到后首先要获取令牌桶中的令牌，拿着令牌才可以进行其他的业务逻辑，处理完业务逻辑之后，将令牌直接删除；
5）、令牌桶有最低限额，当桶中的令牌达到最低限额的时候，请求处理完之后将不会删除令牌，以此保证足够的限流；
3、漏桶算法
漏桶算法其实很简单，可以粗略的认为就是注水漏水过程，往桶中以一定速率流出水，以任意速率流入水，当水超过桶流量则丢弃，因为桶容量是不变的，保证了整体的速率。
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