服务器三种常见的限流算法

发布网友发布时间：2024-05-12 12:14

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热心网友时间：2024-05-28 00:21

在构建高并发的数字王国中，保护系统如同守护三宝：缓存、降级和限流。其中，限流如同闸口，巧妙地调节流量，防止系统不堪重负。本文将揭示三种主流的限流算法，它们各具特色，为系统稳定保驾护航：

1. 计数器算法 - 简单易行的基石

计数器算法如一盏明灯，设定每分钟A接口访问次数不超过100次。然而，它面临恶意攻击的挑战，临界问题易被突破。滑动窗口算法的出现，犹如一扇微调的窗户，细化时间单元至10秒，减轻了单一计数器的脆弱性。

2. 滑动窗口算法 - 精确计数的魔法

滑动窗口算法通过时间分片和独立计数器，巧妙地解决了临界值问题，让流量统计如丝般顺滑。它的出现，让限流更加精细化，但面对突发的短时间集中流量，仍需其他手段。

3. 令牌桶算法 - 平滑流量的瑰宝

想象一下，每个请求都需要获取令牌才能前进。令牌桶算法就是这样的优雅设计，设定固定速率注入，当桶满时，新请求则暂时被拒。这种算法尤其适合应对突发流量，确保流量的稳定输出。

计数器限流 - 简单而直接，易于在单机或集群中部署，但对突发流量缺乏弹性。
滑动窗口限流 - 精准的计数窗口避免了临界值问题，但对短时间大流量仍显乏力。
漏桶限流 - 宽进严出的策略，保持整体流量稳定，但无法迅速应对突发流量的冲击。
令牌桶限流 - 与漏桶并驾齐驱，凭借动态令牌注入，能更好地应对突发流量的挑战。

在突发流量的应对上，令牌桶算法凭借其阻塞式限流（适合后台任务）的优势，胜过了时间窗口限流，后者更适合实时业务的需求。

限流组件的选择各有千秋，Google Guava的RateLimiter凭借令牌桶算法提供预热功能，而Sentinel则倾向于漏桶算法。微服务世界的限流策略，可以借助分布式存储（如Redis）实现滑动窗口算法，实现更高效的协作。

单机与分布式限流的区别在于数据存储的位置，性能优化点包括批量操作减少Redis请求，但需谨慎处理以防止限流精度的偏差。

限流的挑战在于找到最佳阈值，既要保护服务器免受过载，又不能让用户感到不便。上线后，通过日志分析和实时监控，我们可以动态调整策略，如利用TCP拥塞控制来适应流量变化。

无需从零开始，已有成熟的限流工具如Google Guava和Sentinel，它们为开发者提供了现成的解决方案。想要了解更多实战技巧，Nginx的limit_req_zone模块采用漏桶算法，OpenResty的resty.limit.req库可供探索。深入学习之路，如Linux服务器开发、C/C++服务器编程、面试技巧和资源库，欢迎加入我们的学习社群960994558，一起提升你的技术之旅。