时间窗口、令牌桶与漏桶算法，谁是限流界的佼佼者？
时间窗口、令牌桶与漏桶算法，谁是限流界的佼佼者？
限流算法是系统设计中一个非常重要的概念，主要用于控制系统的负载，防止系统过载。常见的限流算法主要有三种：时间窗口限流、令牌桶算法和漏桶算法。本文将对这三种算法进行详细解析，并对比它们的特点和适用场景。
时间窗口限流
时间窗口限流是最直观的限流方式，它将时间划分为固定长度的窗口，在每个窗口内限制请求的数量。
固定时间窗口
在固定时间窗口限流中，系统会在一个固定的时间段内（如1秒）维护一个计数器，当请求数量超过预设阈值时，后续请求将被拒绝，直到进入下一个时间窗口。
这种算法简单易实现，但存在明显的临界问题。例如，如果限流阈值为5个请求，时间窗口为1秒，那么在0.8-1秒和1-1.2秒分别并发5个请求，虽然每个时间段内的请求都没有超过阈值，但整体来看，0.8-1.2秒内的并发数高达10个，远超预期。
滑动时间窗口
滑动时间窗口限流可以解决固定窗口的临界问题。它将单位时间周期分为n个小周期，分别记录每个小周期内接口的访问次数，并根据时间滑动删除过期的小周期。
滑动窗口的格子周期划分得越多，限流统计就越精确，但维护成本也相应增加。
令牌桶算法
令牌桶算法通过维护一个虚拟的令牌桶来实现限流。每次请求需要从桶中获取一个令牌，如果没有足够的令牌，请求将被拒绝。
实现令牌桶算法主要需要维护以下数据：
- 上一次发出令牌的时间
- 令牌的生产速度
- 上次剩下的令牌数
- 桶的容量
根据这些数据，系统可以计算出当前是否有足够的令牌分配给请求，从而完成限流操作。
漏桶算法
漏桶算法通过一个漏桶来控制请求的流出速率。每次请求都会被放入漏桶中，如果漏桶已满，则拒绝新的请求。漏桶按照一定的速率将请求流出，流出的请求将被正常处理。
漏桶算法的一个优点是它可以缓存一定数量的请求，而不是直接拒绝，这在处理突发流量时非常有用。与令牌桶算法相比，漏桶算法没有队列缓存请求，因此在处理请求时更为直接，但也更可能直接拒绝请求。
总结
三种限流算法各有优劣：
- 时间窗口限流简单易实现，但存在临界问题
- 令牌桶算法实现轻量，适合处理突发流量
- 漏桶算法可以缓存请求，但处理方式较为直接
在实际应用中，可以根据具体场景和需求选择合适的限流算法，甚至可以结合使用多种算法以达到最佳效果。