1. 了解限流与滑动窗口算法 1.1 限流的概念 限流是一种控制系统输入流量的手段,用于防止系统被过多请求压垮。通过设置合理的限流策略,可以平滑地处理流量峰值,保证系统的稳定性和可用性。 1.2 滑动窗口算法 滑动窗口算法是一种基于时间窗口的限流算法,它将时间划分为若干个固定大小的窗口,每个窗口内记录了该时间段内...
滑动窗口在固定窗口的基础上,将一个窗口分为若干个等份的小窗口,每个小窗口对应不同的时间点,拥有独立的计数器,当请求的时间点大于当前窗口的最大时间点时,则将窗口向前平移一个小窗口(将第一个小窗口的数据舍弃,第二个小窗口变成第一个小窗口,当前请求放在最后一个小窗口),整个窗口的所有请求数相加不能大于阀值...
利用Lua脚本进行限流 在Redis中,我们可以使用Lua脚本来实现复杂的限流逻辑。通过Lua脚本,我们可以在Redis服务器端原子性地进行多个操作,确保限流逻辑的正确性和高效性。在滑动窗口算法中,我们可以编写Lua脚本来实现对有序集合的更新和清理操作,从而实现精确的限流控制。 示例 下面是一个使用Lua脚本实现滑动窗口限流的示例...
* 滑动窗口限流. 需要注意的是,我们要定期清楚过期的key,否则会导致内存泄漏,可以使用ZREMRANGEBYSCORE方法实现. * @param key 限流的key * @param timeWindow 单位时间,秒 * @param limit 窗口大小,单位时间最大容许的令牌数 * @param runnable 成功后的回调方法 */publicvoidslidingWindow(Stringkey,inttimeWindow...
滑动窗口算法是将时间周期分为N个小周期,分别记录每个小周期内访问次数,并且根据时间滑动删除过期的小周期,滑动窗口的格子划分的越多,那么滑动窗口的滚动就越平滑,限流的统计就会越精确 三、漏桶算法 算法内部有一个容器,不管上面流量多大,下面流出的速度始终保持不变。可以准备一个队列,用来保存请求,另外通过一个线程...
固定窗口算法的问题主要在于,如果在窗口边缘发生大量请求,会导致限流策略失效。 比如,在59秒接收了9个请求,在1分01秒又可以再接收10个请求,相当于每分钟允许了20个请求。 滑动窗口算法 滑动窗口类似于固定窗口算法,但它通过将前一个窗口中的加权计数添加到当前窗口中的计数来计算估计数,如果估计数超过计数限制,则请...
滑动窗口限流算法是固定窗口算法的改良版。它的实现原理是在固定窗口的基础上，将时间窗口进行了更精细的...
limit int // 窗口请求上限 window int64 // 窗口时间大小 smallWindow int64 // 小窗口时间大小 smallWindows int64 // 小窗口数量 counters map[int64]int // 小窗口计数器 mutex sync.Mutex // 避免并发问题 } // NewSlidingWindowLimiter 创建滑动窗口限流器 ...
除了令牌桶算法,滑动窗口算法也是一种常用的限流算法,它的原理是将一段时间按照时间片划分成多个窗口,每个窗口记录这段时间内的请求次数,然后根据访问次数来进行限流控制。 滑动窗口算法实现 滑动窗口算法的实现也比较简单,可以使用一个长度为N的队列来记录每个时间片内的请求次数,然后通过队列中的请求次数来进行限流控制...
滑动窗口算法 滑动窗口类似于固定窗口算法,但它通过将前一个窗口中的加权计数添加到当前窗口中的计数来计算估计数,如果估计数超过计数限制,则请求将被阻止。 具体公式如下: 估计数 = 前一窗口计数 * (1 - 当前窗口经过时间 / 单位时间) + 当前窗口计数 ...