涉及部署未备案网站,网站电话改了子页怎么改,wordpress 无缩略图插件,设计模板app限流是指在高并发、大流量请求的情况下#xff0c;限制新的流量对系统的访问#xff0c;以保证系统服务的安全性。常见的限流算法及其详细介绍如下#xff1a;
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原理#xff1a;使用一个固定时间窗口内的计数器来…限流是指在高并发、大流量请求的情况下限制新的流量对系统的访问以保证系统服务的安全性。常见的限流算法及其详细介绍如下
计数器算法Fixed Window Counter
原理使用一个固定时间窗口内的计数器来记录请求的数量。若计数器超过设定的阈值则拒绝后续请求。实现定义一个时间窗口如1秒在窗口内维护一个计数器。接收到请求时计数器加1。若计数器超过阈值则限流否则允许。特点简单易实现适用于低精度的限流需求。局限窗口边界处可能产生突发流量。例如当前窗口接近阈值新窗口开始时流量激增。
滑动窗口计数器Sliding Window Counter
原理将固定窗口进一步细分为更小的时间片段根据当前时间的滑动将多个时间片段内的请求数量进行累加。实现将时间窗口如1秒分为多个时间片段如100毫秒使用一个队列存储各时间片段的计数。请求时移除过期的时间片段并累计最新的请求数。特点缓解固定窗口算法的边界问题流量控制更加平滑。局限实现较为复杂存储和计算开销增加。
漏桶算法Leaky Bucket
原理系统按固定速率处理请求若队列满则丢弃新请求。可以平滑突发流量将其转化为稳定输出。实现维护一个队列表示漏桶按固定速率处理请求。特点控制请求处理速率。局限丢弃超量请求可能导致用户体验下降。
令牌桶算法Token Bucket
原理系统按固定速率向桶中加入“令牌”每次请求需要消耗一个令牌若令牌不足则拒绝请求。实现维护一个桶存储令牌设定令牌生成速率和桶容量。若桶中有足够令牌则允许请求否则拒绝。特点支持突发流量处理通过允许提前消费桶中积累的令牌限流效果较平滑。局限相比漏桶算法实现稍复杂。
基于时间戳的限流算法
原理记录每个请求的时间戳根据当前时间窗口计算历史请求数量决定是否限流。实现使用一个有序集合如Redis的zset存储时间戳。请求时清理超出时间窗口的过期时间戳并统计剩余时间戳数量。特点精度高适合精细化限流。局限存储开销大尤其在高并发下可能性能较低。
分布式限流算法
原理在分布式系统中利用Redis等缓存系统的特性实现跨节点的流量管理。实现将限流逻辑分布到不同节点按哈希分配请求。通过分布式锁协调各节点的限流操作。特点支持跨节点的流量管理。局限需要额外的分布式协调开销。
基于队列的限流算法
原理通过消息队列如RabbitMQ、Kafka对流量进行控制。实现请求先进入消息队列消费者以固定速率处理队列中的请求。特点适合异步处理场景天然支持流量削峰。局限实时性较差。
在实际应用中常根据业务需求结合多种限流算法。例如漏桶算法控制请求速率令牌桶算法允许短时间内的突发流量Redis滑动日志实现分布式限流等。选择合适的限流算法可以在保护系统的同时尽可能提高流量的利用率和用户体验。
