深入探讨限流算法:固定窗口、滑动窗口、漏桶与令牌桶原理及应用场景

本文主要是介绍深入探讨限流算法:固定窗口、滑动窗口、漏桶与令牌桶原理及应用场景,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

固定窗口算法

简单粗暴,但有临界问题:

固定窗口算法

滑动窗口算法

滑动窗口通俗来讲是一种流量控制技术,描述接收方TCP数据报缓冲区大小的数据。发送方根据这个数据计算最大可发送的数据量。滑动窗口协议是TCP使用的一种流量控制方法,允许发送方在停止并等待确认前连续发送多个分组。

滑动窗口算法

漏桶算法

定义:

  • 桶容量固定,任意速率流入水滴,桶满则溢出(被丢弃)。
  • 桶底有个洞,固定速率流出水滴。

特点:

  • 漏桶核心是:请求来了直接进桶,桶根据漏洞大小慢慢漏出。

漏桶算法

令牌桶算法

定义:

  • 桶容量固定,用于放令牌,固定速率放令牌,桶满则不放。
  • 处理请求需先拿令牌,拿不到令牌则限流。

特点:

  • 突发情况下可一次拿多个令牌处理。

令牌桶算法

每种算法都有其适用场景:

  • 固定窗口算法适合对时间敏感度不高的场景。
  • 滑动窗口算法适合需要更平滑流量控制的场景。
  • 漏桶算法适合需要强制恒定速率处理请求的场景。
  • 令牌桶算法适合需要应对突发流量,但平均速率可控的场景。

在实际应用中,可以根据业务需求和系统特点选择合适的限流算法。例如,在Redis中实现限流时,可以使用Redis的原子命令和Lua脚本功能来实现这些算法,确保限流逻辑的原子性和高效执行。

这篇关于深入探讨限流算法:固定窗口、滑动窗口、漏桶与令牌桶原理及应用场景的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!


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