平稳限流？突发限流？还是时间窗口？三种限流算法分析与对比

漏桶限流算法和令牌桶限流算法是两种常见的限流算法，它们的原理和实现方式有所不同。

漏桶限流算法

漏桶限流算法是一种固定容量的桶，水以恒定的速率流出，来限制请求的流量。当请求到来时，会先加入到漏桶中，漏桶以恒定的速率处理请求，处理不了的请求会被丢弃。

以下是漏桶限流算法的流程图：

漏桶限流算法的优点是可以平滑限制请求的流量，缺点是在处理突发流量时效果不佳。

这张图中，当请求到来时，先将其加入到漏桶中，如果漏桶已经满了，则拒绝该请求；否则，处理该请求，并让漏桶自动漏水。最后，漏桶重新处于空闲状态，可以接受下一个请求。注意，漏水并不是回到“Add to bucket”这个步骤，而是相当于让漏桶自动清空一部分水。

令牌桶限流算法

令牌桶限流算法也是一种固定容量的桶，但它的工作方式略有不同。在令牌桶限流算法中，桶中存放着令牌，每个令牌代表着一定的处理能力，每当请求到来时，需要从桶中获取一个令牌才能被处理，如果没有令牌则请求会被丢弃。

以下是令牌桶限流算法的流程图：

令牌桶限流算法的优点是可以应对突发流量，缺点是不能平滑限制请求的流量。

时间窗口限流算法

时间窗口限流算法是一种基于时间窗口的限流算法，其主要思想是将请求的流量限制在每个时间窗口内的一定数量。算法过程如下：

1. 初始化一个时间窗口和一个计数器，计数器初始值为0。
2. 每当一个请求到达时，将计数器加1。
3. 如果当前时间已经超过了当前时间窗口的结束时间，说明当前时间窗口已经过期，需要切换到下一个时间窗口，并且将计数器重置为1。
4. 如果当前计数器的值已经达到了时间窗口内的限制值，就拒绝该请求。
5. 处理请求。
6. 重复步骤2-5，直到程序结束。

下面是该算法的流程图：

其中，计数器用于统计当前时间窗口内的请求数量，每当有请求到达时，就将计数器加1。如果当前计数器的值已经达到了时间窗口内的限制值，就拒绝该请求。每当一个时间窗口结束时，会切换到下一个时间窗口，并且将计数器重置为1。如果当前时间已经超过了当前时间窗口的结束时间，说明当前时间窗口已经过期，需要切换到下一个时间窗口。处理完一个请求后，重复执行步骤2-5，直到程序结束。

漏桶算法和令牌桶算法的区别

漏桶限流算法时序图

在这个时序图中，我们可以看到漏桶限流算法的主要工作流程。每当一个请求到来时，它会被添加到桶中。如果桶已满，则请求将被拒绝。否则，请求将被处理，并从桶中流出。

令牌桶限流算法时序图

在这个时序图中，我们可以看到令牌桶限流算法的主要工作流程。每当一个请求到来时，它需要从桶中获取一个令牌才能被处理。如果没有令牌可用，则请求将被拒绝。否则，请求将被处理，并在处理完成后将令牌归还给桶。

通过这些时序图，我们可以更好地了解漏桶限流算法和令牌桶限流算法的区别。漏桶限流算法按照恒定的速率处理请求，无法应对突发流量；而令牌桶限流算法则通过控制令牌的数量来限制请求的流量，能够更好地应对突发流量。

时间窗口算法和令牌桶算法的区别

以下是时间窗口限流算法的时序图：

在这个时序图中，与令牌桶算法的时序图相比，没有令牌生成和归还的过程。相反，每当一个请求到达时，时间窗口计数器会将当前时间窗口内的请求数量加1。如果计数器的值超过了预设的阈值，那么请求将被拒绝。否则，请求将被处理。

请注意，与令牌桶算法不同，时间窗口限流算法不会记录过多的令牌或请求。相反，它仅仅通过计数器来限制请求流量。因此，它的实现更加简单，但是它也可能会在某些情况下产生较大的峰值请求。