高并发架构设计三大利器:缓存、限流和降级问题之滑动窗口算法适用于哪些场景

简介: 高并发架构设计三大利器:缓存、限流和降级问题之滑动窗口算法适用于哪些场景

问题一:滑动窗口算法适用于哪些场景?

滑动窗口算法适用于哪些场景?


参考回答:

适用于与固定窗口算法相同的场景,特别是那些对流量限制要求较高的场景,需要更好地应对突发流量。通过使用滑动窗口算法,可以更精确地控制单位时间内的请求量,避免固定窗口算法中的临界突变问题。


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问题二:滑动窗口算法相比固定窗口算法有哪些优势?

滑动窗口算法相比固定窗口算法有哪些优势?


参考回答:

滑动窗口算法相比固定窗口算法的优势在于其更高的精确性和可扩展性。通过调整时间窗口的大小,滑动窗口算法可以实现不同的限流效果,更好地应对不同业务场景的需求。此外,滑动窗口算法还可以非常容易地与其他限流算法结合使用,提供更灵活的限流策略。


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问题三:滑动窗口算法存在哪些劣势?

滑动窗口算法存在哪些劣势?


参考回答:

滑动窗口算法的劣势在于其无法很好地处理劣质突发流量。当短时间内出现大量请求时,一旦达到限流阈值,所有超过阈值的请求都会被直接拒绝,这可能导致一部分合理的请求也被损失。因此,在使用滑动窗口算法时,需要合理调整时间窗口的大小,以平衡限流效果和用户体验。


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问题四:什么是漏桶算法,其主要特点是什么?

什么是漏桶算法,其主要特点是什么?


参考回答:

漏桶算法是一种基于出口流速的流量控制算法,常用于网络通信中的流量整形。其主要特点包括:可以以任意速率流入水滴到漏桶(流入请求),漏桶具有固定容量,出水速率是固定常量(流出请求),如果流入水滴超出了桶的容量,则流入的水滴溢出(新请求被拒绝)。


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问题五:漏桶算法的工作原理是什么?

漏桶算法的工作原理是什么?


参考回答:

将数据包看作是水滴,漏桶看作是一个固定容量的水桶。数据包像水滴一样从桶的顶部流入桶中,并通过桶底的一个小孔以一定的速度流出,从而限制了数据包的流量。当新请求到达时,它们被加入到漏桶中,如果漏桶已满,则新请求被拒绝;否则,以固定的速率从漏桶中处理请求。https://ucc.alicdn.com/pic/developer-ecology/6ibaby6qg4ku4_2bf7a71ee5314de7a1499243b8da3acc.png


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