四大經(jīng)典限流算法
源 / 頂級程序員 文/
公眾號:撿田螺的小男孩
限流是什么?
In computer networks, rate limiting is used to control the rate of requests sent or
received by a network interface controller. It can be used to prevent DoS attacks
and limit web scraping
常見的限流算法
固定窗口限流算法
當(dāng)次數(shù)少于限流閥值，就允許訪問，并且計數(shù)器+1 當(dāng)次數(shù)大于限流閥值，就拒絕訪問。 當(dāng)前的時間窗口過去之后，計數(shù)器清零。
/**
* 固定窗口時間算法
* @return
*/
boolean fixedWindowsTryAcquire() {
long currentTime = System.currentTimeMillis(); //獲取系統(tǒng)當(dāng)前時間
if (currentTime - lastRequestTime > windowUnit) { //檢查是否在時間窗口內(nèi)
counter = 0; // 計數(shù)器清0
lastRequestTime = currentTime; //開啟新的時間窗口
}
if (counter < threshold) { // 小于閥值
counter++; //計數(shù)器加1
return true;
}
return false;
}
滑動窗口限流算法
/**
* 單位時間劃分的小周期（單位時間是1分鐘，10s一個小格子窗口，一共6個格子）
*/
private int SUB_CYCLE = 10;
/**
* 每分鐘限流請求數(shù)
*/
private int thresholdPerMin = 100;
/**
* 計數(shù)器, k-為當(dāng)前窗口的開始時間值秒，value為當(dāng)前窗口的計數(shù)
*/
private final TreeMap<Long, Integer> counters = new TreeMap<>();
/**
* 滑動窗口時間算法實(shí)現(xiàn)
*/
boolean slidingWindowsTryAcquire() {
long currentWindowTime = LocalDateTime.now().toEpochSecond(ZoneOffset.UTC) / SUB_CYCLE * SUB_CYCLE; //獲取當(dāng)前時間在哪個小周期窗口
int currentWindowNum = countCurrentWindow(currentWindowTime); //當(dāng)前窗口總請求數(shù)
//超過閥值限流
if (currentWindowNum >= thresholdPerMin) {
return false;
}
//計數(shù)器+1
counters.get(currentWindowTime)++;
return true;
}
/**
* 統(tǒng)計當(dāng)前窗口的請求數(shù)
*/
private int countCurrentWindow(long currentWindowTime) {
//計算窗口開始位置
long startTime = currentWindowTime - SUB_CYCLE* (60s/SUB_CYCLE-1);
int count = 0;
//遍歷存儲的計數(shù)器
Iterator<Map.Entry<Long, Integer>> iterator = counters.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
Map.Entry<Long, Integer> entry = iterator.next();
// 刪除無效過期的子窗口計數(shù)器
if (entry.getKey() < startTime) {
iterator.remove();
} else {
//累加當(dāng)前窗口的所有計數(shù)器之和
count =count + entry.getValue();
}
}
return count;
}
漏桶算法
流入的水滴，可以看作是訪問系統(tǒng)的請求，這個流入速率是不確定的。 桶的容量一般表示系統(tǒng)所能處理的請求數(shù)。 如果桶的容量滿了，就達(dá)到限流的閥值，就會丟棄水滴（拒絕請求） 流出的水滴，是恒定過濾的，對應(yīng)服務(wù)按照固定的速率處理請求。
/**
* 每秒處理數(shù)（出水率）
*/
private long rate;
/**
* 當(dāng)前剩余水量
*/
private long currentWater;
/**
* 最后刷新時間
*/
private long refreshTime;
/**
* 桶容量
*/
private long capacity;
/**
* 漏桶算法
* @return
*/
boolean leakybucketLimitTryAcquire() {
long currentTime = System.currentTimeMillis(); //獲取系統(tǒng)當(dāng)前時間
long outWater = (currentTime - refreshTime) / 1000 * rate; //流出的水量 =(當(dāng)前時間-上次刷新時間)* 出水率
long currentWater = Math.max(0, currentWater - outWater); // 當(dāng)前水量 = 之前的桶內(nèi)水量-流出的水量
refreshTime = currentTime; // 刷新時間
// 當(dāng)前剩余水量還是小于桶的容量，則請求放行
if (currentWater < capacity) {
currentWater++;
return true;
}
// 當(dāng)前剩余水量大于等于桶的容量，限流
return false;
}
令牌桶算法
有一個令牌管理員，根據(jù)限流大小，定速往令牌桶里放令牌。 如果令牌數(shù)量滿了，超過令牌桶容量的限制，那就丟棄。 系統(tǒng)在接受到一個用戶請求時，都會先去令牌桶要一個令牌。如果拿到令牌，那么就處理這個請求的業(yè)務(wù)邏輯； 如果拿不到令牌，就直接拒絕這個請求。
/**
* 每秒處理數(shù)（放入令牌數(shù)量）
*/
private long putTokenRate;
/**
* 最后刷新時間
*/
private long refreshTime;
/**
* 令牌桶容量
*/
private long capacity;
/**
* 當(dāng)前桶內(nèi)令牌數(shù)
*/
private long currentToken = 0L;
/**
* 漏桶算法
* @return
*/
boolean tokenBucketTryAcquire() {
long currentTime = System.currentTimeMillis(); //獲取系統(tǒng)當(dāng)前時間
long generateToken = (currentTime - refreshTime) / 1000 * putTokenRate; //生成的令牌 =(當(dāng)前時間-上次刷新時間)* 放入令牌的速率
currentToken = Math.min(capacity, generateToken + currentToken); // 當(dāng)前令牌數(shù)量 = 之前的桶內(nèi)令牌數(shù)量+放入的令牌數(shù)量
refreshTime = currentTime; // 刷新時間
//桶里面還有令牌，請求正常處理
if (currentToken > 0) {
currentToken--; //令牌數(shù)量-1
return true;
}
return false;
}
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