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01、计数器（固定窗口）算法

计数器算法是使用计数器在周期内累加访问次数，当达到设定的限流值时，触发限流策略。下一个周期开始时，进行清零，重新计数。

此算法在单机还是分布式环境下实现都非常简单，使用redis的incr原子自增性和线程安全即可轻松实现。

这个算法通常用于QPS限流和统计总访问量，对于秒级以上的时间周期来说，会存在一个非常严重的问题，那就是临界问题，如下图：

假设1min内服务器的负载能力为100，因此一个周期的访问量限制在100，然而在第一个周期的最后5秒和下一个周期的开始5秒时间段内，分别涌入100的访问量，虽然没有超过每个周期的限制量，但是整体上10秒内已达到200的访问量，已远远超过服务器的负载能力，由此可见，计数器算法方式限流对于周期比较长的限流，存在很大的弊端。

02、滑动窗口算法

滑动窗口算法是将时间周期分为N个小周期，分别记录每个小周期内访问次数，并且根据时间滑动删除过期的小周期。

如下图，假设时间周期为1min，将1min再分为2个小周期，统计每个小周期的访问数量，则可以看到，第一个时间周期内，访问数量为75，第二个时间周期内，访问数量为100，超过100的访问则被限流掉了

由此可见，当滑动窗口的格子划分的越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确。

此算法可以很好的解决固定窗口算法的临界问题。

03、漏桶算法

漏桶算法是访问请求到达时直接放入漏桶，如当前容量已达到上限（限流值），则进行丢弃（触发限流策略）。漏桶以固定的速率进行释放访问请求（即请求通过），直到漏桶为空。

04、令牌桶算法

令牌桶算法是程序以r（r=时间周期/限流值）的速度向令牌桶中增加令牌，直到令牌桶满，请求到达时向令牌桶请求令牌，如获取到令牌则通过请求，否则触发限流策略

05、各个算法比较

算法 确定参数 空间复杂度 时间复杂度 限制突发流量 平滑限流 分布式环境下实现难度
固定窗口 计数周期T、周期内最大访问数N 低O(1)（记录周期内访问次数及周期开始时间） 低O(1) 否 否 低
滑动窗口 计数周期T、周期内最大访问数N 高O(N)（记录每个小周期中的访问数量） 中O(N) 是 相对实现。滑动窗口的格子划分的越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑 中
漏桶 漏桶流出速度r、漏桶容量N 低O(1)（记录当前漏桶中容量） 高O(N) 是 是 高
令牌桶 令牌产生速度r、令牌桶容量N 低O(1)（记录当前令牌桶中令牌数） 高O(N) 是 是 高
文章目录
  1. 1. 01、计数器（固定窗口）算法
  2. 2. 02、滑动窗口算法
  3. 3. 03、漏桶算法
  4. 4. 04、令牌桶算法
  5. 5. 05、各个算法比较