流量控制的常用方式

[此恨绵绵]

  在解释什么是限流之前，我们先了解一个点，就是服务的请求上限，也可以理解为是服务承载量，即该服务支持一定时间内最多能够支持多少请求。只有将服务承载量进行量化，能够被测量，才能根据这个测量值，采取一定的对应措施。

  服务承载量，指的是单位时间内的处理量。北京地铁早高峰，地铁站都会做一件事情，就是限流了！想法很直接，就是想在一定时间内把请求限制在一定范围内，保证系统不被冲垮，同时尽可能提升系统的吞吐量。做到真正的限制，不是那么容易的。因为每一个方案实现原理都不同，也就意味着代码实现不同。

限流常用的方式有：
  计数器：确定方法的最大访问量MAX，每次进入方法前计数器+1，将结果和最大并发量MAX比较，如果大于等于MAX，则直接返回；如果小于MAX，则继续执行。计数器的实现方式，简单粗暴。在一段时间内，进行计数，与阀值进行比较，到了时间临界点，将计数器清0

  滑动窗口：计数器滑动窗口算法是计数器固定窗口算法的改进，解决了固定窗口切换时可能会产生两倍于阈值流量请求的缺点。
滑动窗口的意思是说把固定时间片，进行划分，并且随着时间的流逝，进行移动，这样就巧妙的避开了计数器的临界点问题。也就是说这些固定数量的可以移动的格子，将会进行计数判断阀值，因此格子的数量影响着滑动窗口算法的精度。

  漏桶：漏桶算法思路很简单，水（请求）先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水流入速度过大会直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。
以固定速率从桶中流出水滴，以任意速率往桶中放入水滴，桶容量大小是不会发生改变的。

  令牌桶：令牌桶算法是对漏斗算法的一种改进，除了能够起到限流的作用外，还允许一定程度的流量突发。令牌桶算法是以恒定的速率将令牌放入桶中，这个时候如果来了突发流量，如果桶中有令牌，则可以直接获取令牌，并处理请求，基于该原理，就解决了漏桶算法中不能 处理突发流量 的问题。