分布式 & 漏桶算法 & 总结

前言


相关系列

概述


简介

LBA @ Leaky Bucket Algorithm @ 漏桶算法是一种流行于网络通信领域的流量控制/频率限制算法。漏桶算法的核心原理是通过一个概念上的"漏桶"来控制请求的访问频率,这个漏桶会在指定的容量范围内接收&保存所有的请求,并以指定的频率将请求渗出以允许其正式访问系统,从而达到持续控制请求访问数量&频率的效果。

场景

  • ++限制网络带宽:控制访问流量;++
  • ++限制API频率:限制API调用频率;++
  • ++功能分级:为不同级别的用户提供不同频率的服务;++
  • ++任务调度:限制任务执行频率以避免资源争用。++

原理


概念

  • ++漏桶:用于存放请求的概念容器,通常使用Redis一类的中间件配合队列结构实现;++
  • ++漏桶容量:漏桶所能保存的最大请求数量,一般是系统平均QPS * 最大延迟时间;++
  • ++请求泄漏/渗出频率:漏桶向系统发送请求的频率,通常是系统的平均QPS。++

流程

  • ++客户端访问系统,在网关被拦截。随后网关会判断当前请求是否免限流,是则直接访问;++
  • ++如果当前请求限流,则网关会继续判断漏桶是否已满,是则直接拒绝请求;否则将请求置于漏桶中等待;++
  • ++网关会以指定频率从漏桶中取出请求以允许按预期目的访问系统。++

缺点

  • ++漏桶算法不太合适处理同步/即时请求,因为请求在被置于漏桶中处理时需要连同线程一同保存/等待,这可能会耗尽系统线程池的资源,并且请求在漏桶中的等待时间也可能难以评估,因此漏桶算法其实更适用于处理异步请求;++
  • ++漏桶算法难以/无法处理流量高发/突发的情况,因为其泄露/渗出请求的频率是始终不变的。++
相关推荐
杨运交1 小时前
[060][调度模块]Redisson vs Redis 原生锁:两种分布式锁实现深度对比
数据库·redis·分布式
heimeiyingwang6 小时前
【架构实战】分布式事务:从CAP定理到Seata实战,一文讲透跨服务数据一致性
分布式·架构
lakernote10 小时前
图解 Kafka Consumer 常用 API:poll、seek、pause、wakeup 到底在控制什么?
分布式·kafka·linq
数据库小学妹13 小时前
集群与分布式啥区别?从主从集群到分布式实战
分布式·分布式数据库·数据库架构·集群·分库分表·主从集群·集群与分布式
江畔柳前堤14 小时前
AgentScope 设计与原理全解:从消息原语到分布式智能体工程底座
大数据·人工智能·分布式·目标检测·机器学习·语言模型·架构
萧瑟余晖14 小时前
Java深入解析篇三十四之分布式事务
java·开发语言·分布式
零域码客14 小时前
Redis 双刃剑:缓存与分布式锁的本质区别
redis·分布式·缓存·并发控制·后端架构
hopsky16 小时前
kafka 对发送端的容错处理
数据库·分布式·kafka
ltl1 天前
3D 并行深度:数据 / 张量 / 流水 / 序列 / ZeRO
分布式
FserSuN1 天前
回顾Spark的概念与应用
大数据·分布式·spark