突破限流，拯救访问请求，掌握三大热门算法

后端

2023-01-03 08:35:02

限流算法：抵御访问洪流，保障系统稳定

在瞬息万变的网络世界中，网站和应用程序面临着前所未有的访问请求洪流。应对这些请求，既要保障系统稳定运行，又不能影响用户体验，可谓是一门技术活。而限流算法 ，就充当了这道难题的“定海神针”。

什么是限流算法？

限流算法是一种控制访问请求数量的技术，通过限制请求速率，防止系统因过载而崩溃。就好比在高速公路上设置一个收费站，只有拥有通行证（令牌）的车辆才能通行，从而避免道路拥堵。

限流算法的类型

业界常用的限流算法主要有三种，各有千秋：

计数器算法：简单高效，快速响应

就像一个计数器，记录一段时间内的请求数量，超过阈值后重置。简单易行，但无法区分不同请求类型。

漏桶算法：平滑流量，稳定服务

想象一个漏桶，请求如同水滴，以恒定速率流入。如果水滴流入速度超过漏桶流出速度，多余的水滴就会被丢弃。可以平滑流量，区分请求类型。

令牌桶算法：控制速率，保障质量

与漏桶算法类似，但将水滴替换为令牌。令牌以恒定速率放入令牌桶，请求需要从桶中获取令牌才能被处理。能够控制访问速率，保障服务质量。

选择最适合的限流算法

不同的系统特点和需求决定了最适用的限流算法：

系统负载情况： 高负载系统需要更严格的限流。
请求类型和优先级： 区分重要请求和低优先级请求。
可接受的延迟： 限流带来的延迟是否在可接受范围内。

如何实现限流算法？

限流算法的实现可以采用多种编程语言，比如 Python 或 Java。以下是一个简单的 Python 计数器算法示例：

import time

class RateLimiter:

    def __init__(self, limit, period):
        self.limit = limit
        self.period = period
        self.count = 0
        self.last_reset = time.time()

    def allow(self):
        if time.time() > self.last_reset + self.period:
            self.count = 0
            self.last_reset = time.time()
        if self.count < self.limit:
            self.count += 1
            return True
        return False