接口限流算法（关于临界点处理）

       在开发高并发系统时，有三把利器来保护系统：缓存、降级和限流。下面来看看限流量的一些算法：

1.计数器法：

       它是限流算法中最简单最容易的一种算法，比如我们要求某一个接口，1分钟内的请求不能超过10次，我们可以在开始时设置一个计数器，

每次请求，该计数器+1；如果该计数器的值大于10并且与第一次请求的时间间隔在1分钟内，那么说明请求过多；如果该请求与第一次请求

的时间间隔大于1分钟，并且该计数器的值还在限流范围内，那么重置该计数器。具体代码如下：

public class CounterDemo {
    public long timeStamp = getNowTime();
    public int reqCount = 0;
    public final int limit = 100; // 时间窗口内最大请求数
    public final long interval = 1000; // 时间窗口ms
    public boolean grant() {
        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;
        }
    }
}

不过，以上代码有致命问题，当遇到恶意请求，在0:59时，瞬间请求100次，并且在1:00请求100次，那么这个用户在1秒内请求了200次，

用户可以在重置节点突发请求，而瞬间超过我们设置的速率限制，用户可能通过算法漏洞击垮我们的应用。如下图，如何解决呢，看下边的滑动窗口算法。

2.滑动窗口算法：

        在上图中，整个红色矩形框是一个时间窗口，在我们的例子中，一个时间窗口就是1分钟，然后我们将时间窗口进行划分，如上图我们把滑动窗口

划分为6格，所以每一格代表10秒，每超过10秒，我们的时间窗口就会向右滑动一格，每一格都有自己独立的计数器，例如：一个请求在0:35到达，

那么0:30到0:39的计数器会+1，那么滑动窗口是怎么解决临界点的问题呢？如上图，0:59到达的100个请求会在灰色区域格子中，而1：00到达的请求

会在红色格子中，窗口会向右滑动一格，那么此时间窗口内的总请求数共200个，超过了限定的100，所以此时能够检测出来触发了限流。

回头看看计数器算法，会发现，其实计数器算法就是窗口滑动算法，只不过计数器算法没有对时间窗口进行划分，所以是一格。

由此可见，当滑动窗口的格子划分越多，限流的统计就会越精确。

3.漏桶算法：

漏桶算法，又称 leaky bucket ，如下图：

这个算法很简单。首先，我们有一个固定容量的桶，有水进来，也有水出去。对于流进来的水，我们无法预计共有多少水流进来，也无法预计流水速度，但

对于流出去的水来说，这个桶可以固定水流的速率，而且当桶满的时候，多余的水会溢出来。

public class LeakyDemo {
    public long timeStamp = getNowTime();
    public int capacity; // 桶的容量
    public int rate; // 水漏出的速度
    public int water; // 当前水量(当前累积请求数)
    public boolean grant() {
        long now = getNowTime();
        water = max(0, water - (now - timeStamp) * rate); // 先执行漏水，计算剩余水量
        timeStamp = now;
        if ((water + 1) < capacity) {
            // 尝试加水,并且水还未满
            water += 1;
            return true;
        }
        else {
            // 水满，拒绝加水
            return false;
        }
    }
}

4.令牌桶算法：

又称token bucket,如下图：

从上图中可以看出，令牌算法有点复杂，桶里存放着令牌token。桶一开始是空的，token以固定的速率r往桶里面填充，直到达到桶的容量，多余的token会

被丢弃。每当一个请求过来时，就会尝试着移除一个token，如果没有token，请求无法通过。

public class TokenBucketDemo {
    public long timeStamp = getNowTime();
    public int capacity; // 桶的容量
    public int rate; // 令牌放入速度
    public int tokens; // 当前令牌数量
    public boolean grant() {
        long now = getNowTime();
        // 先添加令牌
        tokens = min(capacity, tokens + (now - timeStamp) * rate); 
        timeStamp = now;
        if (tokens < 1) {
            // 若不到1个令牌,则拒绝
            return false;
        }
        else {
            // 还有令牌，领取令牌
            tokens -= 1;
            return true;
        }
    }
}

文章出自： 接口限流算法总结