1 何謂限流
限流，顧名思義，便是限制流量的意思。系統規定在一段時間內只能進入這麼多的流量，如果超過限額的話，那就不好意思了，我這個系統接受不了。通過限流算法，我們可以控制系統的 qps，更好地對系統提供保護。
本文致力於介紹幾種我們常用的限流算法，同時會對其原理進行一定程度的剖析，希望大家能有所收穫。
2 計數器算法
算法原理
計數器算法是最簡單的限流算法，假設我們規定 A 接口在1小時之內的訪問次數不能超過1000次，我們可以在開始時設置一個計數器，只有有一個請求進來，計數器的值就加一。如果計數器的值大於1000，而且該次請求與第一次請求的間隔時間小於1小時，說明請求過多，需要執行拒絕策略；如果該次請求與第一次請求的間隔時間大於1小時，直接重置計數器即可。
存在的問題
該算法雖然比較簡單，但是存在一個臨界問題。
假設存在一個惡意用戶，在第一個小時的最後一秒發送了1000個請求，又在第二個小時的第一秒再次發送了1000個請求，通過在時間窗口的重置節點處突發請求，瞬間超過我們的速率限制。惡意用戶可能通過這個算法的漏洞，在一個較短的時間內製造大量的流量，來壓垮我們的應用。
實現方法
使用 redis 的 incr 原子自增性。
3 滑動窗口算法
算法原理
計數器算法由於其存在的臨界問題，統計的精度過低，可能在時間窗口的重置節點處接收大量流量，爲解決這個問題，我們引入了滑動窗口算法。
我們依然使用上面的例子，把一個時間窗口設置爲1小時，然後我們再對時間窗口進行劃分。例如，我們把時間窗口劃分爲60格，即每一分鐘代表一格，每過一分鐘，時間窗口都會往右滑動一格，每一格都有自己的計數器。
對臨界問題的解決
我們上面探討過這個一個情節，一個惡意用戶在第一個小時的最後一秒發送了1000個請求，又在第二個小時的第一秒再次發送了1000個請求。在滑動窗口算法中，最後一秒到達的1000個請求會在一個格子中，第一秒到達的1000的請求會在一個格子中，當新的一分鐘到來時，時間窗口會向右移動一格，時間窗口的總請求數量一定超標（因爲時間窗口包括了最近的這兩個格子，這時至少有2000個請求），所以觸發限流操作。
計數器算法其實就是隻有一格的滑動窗口算法，當滑動窗口算法的格子劃分越多，限流的統計就越精確。
4 令牌桶算法
請求在被處理之前，需要首先獲取一個令牌，才能執行接下來的業務邏輯，處理完業務邏輯需要將令牌刪除。令牌桶是一個存放令牌的地方，它會根據限流大小，會按照一定的速率向桶中添加令牌。
令牌桶會設置最大的放置令牌限制，當令牌桶滿了，新添加的令牌會被直接丟棄；令牌桶也有最低限額，當令牌數到達最低限額時，請求處理完之後將不會刪除令牌。
5 漏桶算法
所謂漏桶，顧名思義，便是一個漏水的桶，我們往這個桶加水的速率可能是任意的，但桶漏水的速度是必然恆定的。如果流入水的速率過快，已經超過桶的容量大小，那水便會直接流出（被丟棄）。漏桶算法便是在此基礎上設計的。
所謂漏桶算法，便是當訪問請求到達時，直接放置進入漏桶，如漏桶當前容量已到達限流上限，則觸發限流策略。漏桶會以固定的速率釋放訪問請求，直到漏桶爲空。
6 聊聊令牌桶算法與漏桶算法的區別
漏桶算法可以限制數據的平均傳輸速率，而令牌桶算法除了能夠限制數據的平均傳輸速率外，還能夠允許某種程度的突發傳輸。因爲在令牌桶算法中，只要令牌桶中存在令牌，那麼就允許突發地傳輸數據直到達到用戶配置的門限，所以它適合於具有突發特性的流量。
參考：三種常見的限流算法