在服务限流时一般会限制某个时间周期内的请求数，简单点会采用固定窗口算法（也称计数器算法），这种算法实现相对简单，也很高效；但在实际的应用场景中请求并不是特别均匀，某些情况下会产生一些瞬时的突发流量，然后很快恢复正常，很多时候这并不会对系统产生破坏性的影响，但是固定窗口算法不能很好的处理这种情况。
比如某个数据查询接口限流每秒100次请求，绝大多数的时间里都不会超过这个数，但是偶尔某一秒钟会达到120次请求，接着很快又会恢复正常。此时如果采用固定窗口算法会触发限流，用户的正常访问会被干扰，体验上不太好；如果接口的调用方还有重试的逻辑，则在后续的时间窗口内系统可能收到更多的请求，然后更多的请求被限流，又产生更多的重试请求，循环往复让系统的负担愈加沉重，严重的话可能导致系统崩溃。
假设上文中120次的请求不会对系统稳定性带来实质性的影响，则可以在一定程度上允许这种瞬时的突发流量，从而为用户带来更好的使用体验，也可一定程度上避免因为限流重试导致系统负担进一步加重的问题。本文就介绍一种令牌桶的算法来应对这个情况。
算法原理
说了这么多，那么令牌桶算法怎么解决问题的呢？请看下图：
如上图所示，该算法的基本原理是：有一个令牌桶，容量是X，每Y单位时间会向桶中放入Z个令牌，如果桶中的令牌数超过X，则丢弃令牌；请求要想通过首先需要从令牌桶中获取一个令牌，获取不到令牌则拒绝请求。可以看出对于令牌桶算法X、Y、Z这几个数的设定特别重要，Z应该略大于绝大数时候的Y单位时间内的请求数，系统会长期处于这个状态，X可以是系统允许承载的瞬时最大请求数，系统不能长时间处于这个状态。
算法实现
这里讲两种实现方法：进程内即内存令牌桶算法、基于Redis的令牌桶算法。
进程内即内存令牌桶算法
这里在请求时计算投放数量，没有单独的投放处理，比固定窗口算法麻烦一些，但是仔细阅读，也很容易理解。
使用字典，Key是限流目标，Value包括当前令牌桶令牌数和上次令牌投放时间。初始状态下，认为每个限流目标的令牌桶是装满的，即令牌桶令牌数=令牌桶容量，不过仅在处理中发现限流目标的令牌桶不存在时才创建这个令牌桶。
请求进入后，根据限流目标在字典中查找：
- 如果找不到，则创建令牌桶，并设置令牌数为：令牌桶容量-本次请求消耗令牌数，设置上次令牌投放时间为：当前时间。
- 如果找到，则计算当前时间与上次令牌投放时间之间的间隔：
- 如果大于等于令牌投放时间间隔，则计算令牌数为：max(令牌桶令牌数+令牌投放数量,令牌桶容量)-本次请求消耗令牌数，上次令牌投放时间为：当前时间。
- 如果小于令牌投放时间间隔，则计算令牌数为：令牌桶令牌数-本次请求消耗令牌数。‘
- 如果计算出的令牌数小于0，则触发限流，否则更新到令牌桶中。
在C#语言中可以使用MemoryCache，它的缓存项有一个过期时间，可以自动回收一些很少使用或者不再使用的令牌桶，减少内存占用。
进程内算法最适合单实例处理的程序限流，多实例处理的情况下可能每个实例收到的请求数不均匀，不能保证限流效果。
基于Redis的令牌桶算法
Redis作为KV存储，类似于字典，而且也自带过期时间。处理请求时，首先从请求中提取限流目标，然后根据限流目标去Redis中查找，其处理规则和内存算法一样，只不过使用了两个Redis KV：
- 限流目标的令牌桶，Value是当前令牌数。
- 限流目标的上次令牌投放时间，Value是上次投放令牌的时间戳。
这些操作逻辑可以封装在一个Lua script中，因为Lua script在Redis中执行时也是原子操作，所以Redis的限流计数在分布式部署时天然就是准确的。
