一、计数器算法

在指定周期内累加访问次数，当访问次数达到设定的阈值时，触发限流策略，当进入下一个时间周期时进行访问次数的清零。如图所示，我们要求3秒内的请求不要超过150次：

但是，貌似看似很“完美”的流量统计方式其实存在一个非常严重的临界问题，即：如果第2到3秒内产生了150次请求，而第3到4秒内产生了150次请求，那么其实在第2秒到第4秒这两秒内，就已经发生了300次请求了，远远大于我们要求的3秒内的请求不要超过150次这个限制，如下图所示：

二、滑动窗口算法

滑动窗口为固定窗口的改良版，解决了固定窗口在窗口切换时会受到两倍于阈值数量的请求，滑动窗口在固定窗口的基础上，将一个窗口分为若干个等份的小窗口，每个小窗口对应不同的时间点，拥有独立的计数器，当请求的时间点大于当前窗口的最大时间点时，则将窗口向前平移一个小窗口（将第一个小窗口的数据舍弃，第二个小窗口变成第一个小窗口，当前请求放在最后一个小窗口），整个窗口的所有请求数相加不能大于阈值。其中，Sentinel就是采用滑动窗口算法来实现限流的。如图所示：

【1】 把3秒钟划分为3个小窗，每个小窗限制请求不能超过50秒。

【2】 比如我们设置，3秒内不能超过150个请求，那么这个窗口就可以容纳3个小窗，并且随着时间推移，往前滑动。每次请求过来后，都要统计滑动窗口内所有小窗的请求总量。

三、令牌桶限流算法（控制令牌生成速度，取的速度不控制）

令牌桶是网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中最常使用的一种算法。对于每一个请求，都需要从令牌桶中获得一个令牌；如果没有获得令牌，则需要触发限流策略。系统会以恒定速度（r tokens/sec）往固定容量的令牌桶中放入令牌。令牌桶有固定的大小，如果令牌桶被填满，则会丢弃令牌。

会存在三种情况：

【请求速度 大于 令牌生成速度】当令牌被取空后，会被限流

【请求速度 等于 令牌生成速度】流量处于平稳状态

【请求速度 小于 令牌生成速度】请求可被正常处理，桶满则丢弃令牌

如图所示：

四、漏桶限流算法（控制水滴流出速度，不控制水滴产生速度）

主要的作用：

【1】 控制数据注入网络的速度。

【2】 平滑网络上的突发流量。

漏桶限流算法的核心就是：不管上面的水流速度有多块，漏桶水滴的流出速度始终保持不变。消息中间件就采用的漏桶限流的思想。如图所示：

今天的文章内容就这些了：

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