在開發高併發系統時，有三把利器用來保護系統：快取、降級和限流。那麼何為限流呢？顧名思義，限流就是限制流量，就像你寬頻包了1個G的流量，用完了就沒了。通過限流，我們可以很好地控制系統的qps，從而達到保護系統的目的。本篇文章將會介紹一下常用的限流演算法以及他們各自的特點。

nodejs介面可以採用下面的幾種方法進行限流：

1、計數器演算法
計數器演算法是限流演算法裡最簡單也是最容易實現的一種演算法。

比如我們規定，對於A介面來說，我們1分鐘的訪問次數不能超過100個。那麼我們可以這麼做：在一開 始的時候，我們可以設定一個計數器counter，每當一個請求過來的時候，counter就加1，如果counter的值大於100並且該請求與第一個 請求的間隔時間還在1分鐘之內，那麼說明請求數過多；如果該請求與第一個請求的間隔時間大於1分鐘，且counter的值還在限流範圍內，那麼就重置 counter，具體演算法的示意圖如下：

具體的虛擬碼如下：

public class CounterTest {
    public long timeStamp = getNowTime();
    public int reqCount = 0;
    public final int limit = 100; // 時間視窗內最大請求數
    public final long interval = 1000; // 時間視窗ms

    public boolean grant() {
        long now = getNowTime();
        if (now < timeStamp + interval) {
            // 在時間視窗內
            reqCount++;
            // 判斷當前時間視窗內是否超過最大請求控制數
            return reqCount <= limit;
        } else {
            timeStamp = now;
            // 超時後重置
            reqCount = 1;
            return true;
        }
    }

    public long getNowTime() {
        return System.currentTimeMillis();
    }
}
 

這個演算法雖然簡單，但是有一個十分致命的問題，那就是臨界問題，我們看下圖：

從上圖中我們可以看到，假設有一個惡意使用者，他在0:59時，瞬間傳送了100個請求，並且1:00又瞬間傳送了100個請求，那麼其實這個使用者在 1秒裡面，瞬間傳送了200個請求。我們剛才規定的是1分鐘最多100個請求，也就是每秒鐘最多1.7個請求，使用者通過在時間視窗的重置節點處突發請求， 可以瞬間超過我們的速率限制。使用者有可能通過演算法的這個漏洞，瞬間壓垮我們的應用。

聰明的朋友可能已經看出來了，剛才的問題其實是因為我們統計的精度太低。那麼如何很好地處理這個問題呢？或者說，如何將臨界問題的影響降低呢？我們可以看下面的滑動視窗演算法。

滑動視窗
滑動視窗，又稱rolling window。為了解決這個問題，我們引入了滑動視窗演算法。如果學過TCP網路協議的話，那麼一定對滑動視窗這個名詞不會陌生。下面這張圖，很好地解釋了滑動視窗演算法：

在上圖中，整個紅色的矩形框表示一個時間視窗，在我們的例子中，一個時間視窗就是一分鐘。然後我們將時間視窗進行劃分，比如圖中，我們就將滑動視窗 劃成了6格，所以每格代表的是10秒鐘。每過10秒鐘，我們的時間視窗就會往右滑動一格。每一個格子都有自己獨立的計數器counter，比如當一個請求 在0:35秒的時候到達，那麼0:30~0:39對應的counter就會加1。

那麼滑動視窗怎麼解決剛才的臨界問題的呢？我們可以看上圖，0:59到達的100個請求會落在灰色的格子中，而1:00到達的請求會落在橘黃色的格 子中。當時間到達1:00時，我們的視窗會往右移動一格，那麼此時時間視窗內的總請求數量一共是200個，超過了限定的100個，所以此時能夠檢測出來觸發了限流。

我再來回顧一下剛才的計數器演算法，我們可以發現，計數器演算法其實就是滑動視窗演算法。只是它沒有對時間視窗做進一步地劃分，所以只有1格。

由此可見，當滑動視窗的格子劃分的越多，那麼滑動視窗的滾動就越平滑，限流的統計就會越精確。

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2、令牌桶演算法
令牌桶演算法是比較常見的限流演算法之一，大概描述如下：
1）、所有的請求在處理之前都需要拿到一個可用的令牌才會被處理；
2）、根據限流大小，設定按照一定的速率往桶裡新增令牌；
3）、桶設定最大的放置令牌限制，當桶滿時、新新增的令牌就被丟棄或者拒絕；
4）、請求達到後首先要獲取令牌桶中的令牌，拿著令牌才可以進行其他的業務邏輯，處理完業務邏輯之後，將令牌直接刪除；
5）、令牌桶有最低限額，當桶中的令牌達到最低限額的時候，請求處理完之後將不會刪除令牌，以此保證足夠的限流；

3、漏桶演算法
漏桶演算法其實很簡單，可以粗略的認為就是注水漏水過程，往桶中以一定速率流出水，以任意速率流入水，當水超過桶流量則丟棄，因為桶容量是不變的，保證了整體的速率。