面试官:有哪些常用的限流算法?

限流的必要性

  • 系统或服务存在处理能力的极限,流量过大可能导致系统卡死、崩溃或不可用。
  • 限流作为预防性措施,确保系统整体服务可用性。

常用的限流算法

1. 令牌桶算法(Token Bucket Algorithm)
  • 核心思路:系统以固定速度往桶里添加令牌,请求到来时需消耗令牌,无令牌则拒绝服务。
  • 特点
    • 桶容量固定,代表系统处理能力阈值。
    • 令牌添加速度固定。
    • 请求处理速度取决于实际请求量,每个请求消耗一个令牌。
    • 桶空时,请求等待或被拒绝。
  • 应用示例:Java中的Guava RateLimiter。
2. 漏桶算法(Leaky Bucket Algorithm)
  • 核心思路:请求如水进入漏桶,以固定速度流出,桶满则溢出,拒绝新请求。
  • 特点
    • 桶容量固定。
    • 流入速度随意。
    • 流出速度固定。
    • 桶满溢出,即拒绝新请求。
3. 计数器算法
  • 用于限制总并发数,通过计数器累计请求次数,达到阈值触发拒绝策略。
  • 每过一定时间,计数器重置。
4. 滑动窗口算法
  • 基于固定时间窗口,统计请求量,设定阈值控制流量。
  • 示例:TCP协议使用。
5. Redis + Lua分布式限流
  • 利用Lua在Redis中的原子性保证限流操作的一致性。
  • 示例:Lua脚本实现限流逻辑。

三方工具

resilience4j
  • 轻量级容错库,提供限流、熔断、重试等功能。
  • 易于与Spring Boot集成。
Sentinel
  • 阿里巴巴开源的流量防护框架,提供限流、熔断、系统负载保护等功能。
  • 与Spring Cloud深度集成。

总结

  • 限流方式多样,包括计数器、滑动窗口、漏桶、令牌桶、Redis + Lua分布式限流等。
  • 限流场景和维度多样,如URL、IP地址、设备ID、用户ID等。
  • 需要结合真实业务场景灵活使用限流方案。
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