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  • 这是一个token的示例,众所周知,token是用于后台服务器认证浏览器的一种技术,它弥补了cookie对数据大小限制和安全性问题
  • 令牌环 使用令牌算法实现互斥
  • 令牌算法c实现

    2017-11-29 23:23:04
    Token Bucket Emulation in C using Multithreading This project involved emulation of the Token Bucket algorithm using POSIX threads in C. The aim was to simulate a traffic shaper that receives and ...
  • Token Bucket 令牌算法

    千次阅读 2018-10-16 21:02:27
    令牌算法是网络流量整形(Traffic Shaping)和速率限制(Rate Limiting)中最常使用的一种算法。典型情况下,令牌算法用来控制发送到网络上的数据的数目,并允许突发数据的发送。 令牌桶这种控制机制基于令牌桶...

    令牌桶算法是网络流量整形(Traffic Shaping)和速率限制(Rate Limiting)中最常使用的一种算法。典型情况下,令牌桶算法用来控制发送到网络上的数据的数目,并允许突发数据的发送。

    令牌桶这种控制机制基于令牌桶中是否存在令牌来指示什么时候可以发送流量。令牌桶中的每一个令牌都代表一个字节。如果令牌桶中存在令牌,则允许发送流量;而如果令牌桶中不存在令牌,则不允许发送流量。因此,如果突发门限被合理地配置并且令牌桶中有足够的令牌,那么流量就可以以峰值速率发送。

     

    令牌桶算法可以在概念上理解如下:

    • 若用户配置的平均发送速率为r,每1 / R 秒令牌都会添加到存储桶中。
    • 桶最多可以容纳b令牌。如果令牌在存储桶已满时到达,则将其丢弃。
    • n个字节的包(网络层PDU)到达时,
      • 如果存储桶中至少有n个令牌,则从存储桶中删除n个令牌,并将数据包发送到网络。
      • 如果可用的令牌少于n个,则不会从存储桶中删除令牌,并且该包在流量限制之外。



    该算法的实施者在平台上缺乏每次向桶中添加单个令牌所需的时钟分辨率 1 / R秒可能想要考虑另一种配方。鉴于能够每S毫秒更新令牌桶,每S毫秒增加一个令牌数=(R * S)/ 1000

    平均费率编辑]

    从长远来看,符合数据包的输出受令牌速率的限制, {\ displaystyle r}[R

    突发大小编辑]

    让 {\ displaystyle M}中号 是最大可能的传输速率,以字节/秒为单位。

    然后T _ {​{\ text {max}}} = {\ begin {cases} b /(Mr)&{\ text {if}} r <M \\\ infty&{\ text {otherwise}} \ end {cases} } 是最大突发时间,即速率的时间 {\ displaystyle M}中号 充分利用。

    因此,最大突发大小 {\ displaystyle B _ {\ text {max}} = T _ {\ text {max}} * M}

     


    算法允许最长b个字节的突发,但从长期运行结果看,数据包的速率被限制成常量r。对于在流量限制外的数据包可以以不同的方式处理:

      它们可以被丢弃; 

      它们可以排放在队列中以便当令牌桶中累积了足够多的令牌时再传输; 

      它们可以继续发送,但需要做特殊标记,网络过载的时候将这些特殊标记的包丢弃。 

      注意:令牌桶算法不能与另外一种常见算法“漏桶算法leaky Bucket)”相混淆。这两种算法的主要区别在于“漏桶算法”能够强行限制数据的传输速率,而“令牌桶算法”在能够限制数据的平均传输数据外,还允许某种程度的突发传输。在“令牌桶算法”中,只要令牌桶中存在令牌,那么就允许突发地传输数据直到达到用户配置的门限,因此它适合于具有突发特性的流量。

    详解

    令牌桶原理

     

    QoS中的流量监管(Traffic Policing)就是对流量进行控制,通过监督进入网络端口的流量速率,对超出部分的流量进行“惩罚”(这个惩罚可以是丢弃、也可是延迟发送),使进入端口的流量被限制在一个合理的范围之内。例如可以限制HTTP报文不能占用超过50%的网络带宽,否则QoS流量监管功能可以选择丢弃报文,或重新配置报文的优先级

    QoS流量监管功能是采用令牌桶(Token-Bucket)机制进行的。这里的“令牌桶”是指网络设备的内部存储池,而“令牌”则是指以给定速率填充令牌桶的虚拟信息包。可以这么简单理解,“令牌桶”可以理解为一个水桶,而“令牌”则可以理解为通过一根水管流到水桶中的水。

    交换机在接收每个帧时都将添加一个令牌到令牌桶中,但这个令牌桶底部有一个孔,不断地按你指定作为平均通信速率(单位为b/s)的速度领出令牌(也就是从桶中删除令牌的意思)。相当于一个水桶的上边连接一根进水的水管,而下边又连接一根连接到用水的地方的出水管。在每次向令牌桶中添加新的令牌包时,交换机都会检查令牌桶中是否有足够容量(也就是在要向桶水加水前,先要检查是桶内否已满了),如果没有足够的空间,包将被标记为不符规定的包,这时在包上将发生指定监管器中规定的行为(丢弃或标记),就相当于如果当前水桶满了,但上边水管的水还是来了,这时要么就是让这些水白白流到桶外,要么把这些水用其它容器先装起来,等水桶中不再满水时再倒进去,供用户使用。整个令牌桶的基本工作原理可以用上图来表示

    令牌桶填满的时间长短是由令牌桶深度(也就是容量,单位为bit,类似于水桶的的深度)、令牌漏出速率(类似桶下边接的水管的水速)和超过平均速率的突发通信流(类似于上桶上边水管突发的急速水流)持续的时间三个方面共同决定的。 令牌桶的大小利用突发时长上限乘以点对点传输时的帧数限制得出(也就类似突发水流持续的时间*突发水流的流速)。如果突发时间比较短,令牌桶不会溢出,在通信流上不会发生行为。但是,如果突发时间比较长,并且速率比较高,令牌桶将溢出,这时将对突发过程中的帧采取相应的流监管策略行为(也就是在水桶满水后对溢出的水的处理方法)。

    在令牌桶处理包的行为方面,RFC中定义了两种令牌桶算法——单速率三色标记(single rate threecolor marker,srTCM)算法和双速率三色标记(two rate threecolor marker,trTCM)算法,其评估结果都是为包打上红、黄、绿三色标记(所以称为“三色标记”,有关这些颜色的具体含义将在具体算法中介绍)。QoS会根据包的颜色,设置包的丢弃优先级,其中单速率三色标记比较关心包尺寸的突发,而双速率三色标记则关注速率上的突发,两种算法都可工作于色盲模式和非色盲模式(具体在下面介绍)。下面分别介绍这两种算法原理。

    1. 单速率三色标记
    这里首先要理解“单速率”是什么意思,那就是算法中的两个令牌桶有同样的承诺信息速率(CIR),也就是具有相同平均访问速率。这两个令牌桶分别是正常使用的令牌桶(也就是下面将要说到的C桶)和超出令牌桶容量的突发令牌桶(也就是下面将要说到的E桶),可以理解为两个水桶,一个是正常使用的水桶,另一个是用来当正常使用的水桶满后装多余的水的水桶。下面具体解释单速率三色标记算法原理。

    单速率三色标记(srTCM)算法关注的是数据包的突发尺寸,数据包的色标记评估依据以下3个参数:承诺信息速率(CommittedInformation Rate,CIR)、承诺突发尺寸(Committed BurstSize,CBS)和超额突发尺寸(Excess Burst Size,EBS)。CIR是指向令牌桶中填充令牌的平均速率,即允许的通信流平均速度;CBS是指每次突发所允许的最大的流量尺寸,也相当于允许的最大取令牌的速率,等于桶的容量(最大时就是一个包就可以全部领取桶中的全部令牌)。EBS是指每次突发允许超出CBS的最大流量尺寸。CBS和EBS的单位都是bit(位)。

    单速率三色机制采用双桶结构:C桶和E桶(之所以用这两个字母来表示,为的就是与前面说的CBS和EBS两种速率的头个字母一致,便于描述),且两个令牌桶的CIR一样。C令牌桶中任何未用的令牌都被放入E令牌桶中,用做以后临时超过CIR的突发流量的令牌;另外,当C令牌桶满时,超出的令牌也都会放在E令牌桶中。

    Tc和Te分别表示C令牌桶和E令牌桶中的令牌数,也就是桶中当前的容量(单位也为bit),两桶的总容量分别为CBS和EBS,也就是对应前面介绍的承诺突发尺寸和超额突发尺寸,最初它们都是满的,即Tc和Te初始值分别等于CBS和EBS。正常情况下,不会使用第二个令牌桶(也就是E桶),而是把任何CBS(也就是C桶)中未使用的令牌都放入E桶中,只有当C令牌桶满后,后面来的令牌才放到E令牌桶中,为可能出现的突发数据提供信用令牌(也就是经过允许的令牌)。

    在这种单速率三色标记算法中,两个令牌桶中令牌的添加是按照相同的CIR速率进行的。即每隔1/CIR时间添加一个令牌。添加的顺序是先添加C桶再添加E桶,当两个令牌桶中的令牌都满时,再产生的令牌就会被丢弃。至于在发送数据包时,令牌的使用IEEE又定义了三种颜色(分别为红色、黄色和绿色)以及两种模式:色盲(color-blind)模式和感色(color-aware)模式,默认为色盲模式。三种颜色的功能与我们日常生活中的交通指示灯中的三种颜色类似,红色表示违规数据,直接丢弃,黄色表示数据包虽然违法,但不直接丢弃,而是延迟发送,绿争为合法数据包,直接发送。

    在色盲(color-blind)模式下是假设包都是没有经过“着色”处理的(不辨别包中原来标记的颜色),是根据包长度来确定包被标记的颜色。现假设到达的包长度为B(单位为bit)。若包长度B小于C桶中的令牌数Tc(也就是C桶中的令牌数足够该包发送所需),则包被标记为绿色,表示包符合要求,包发送后C桶中的令牌数Tc减少B。如果TcTe,标记为红色,表示是违反规定的包,直接丢弃,两令牌桶中的总令牌数都不减少。

    在感色(color-aware)模式下是假设包在此之前已经过“着色”处理(会辨别包中原来标记的颜色),如果包已被标记为绿色,或包长度BTe,则包被标记为红色,Tc和Te都不减少。

    2. 双速率三色算法

    这里同样首先要稿清楚“双速率”是什么意思,它是指该算法中两个令牌桶中的CIR速率不同,存在两个令牌填充速率。

    IETF的双速率三色标记(trTCM)算法主要是根据四种流量参数来评估:CIR、CBS、峰值信息速率(Peak InformationRate,PIR),峰值突发尺寸(Peak Burst Size,PBS)。CIR和CBS参数与单速率三色算法中的含义相同,PIR就是允许的最大突发信息传输速率,当然它的值肯定不会小于CIR的;PBS是允许的最大突发信息尺寸,它的值也不会小于CBS。

    与单速率三色标记算法不同,双速率三色标记算法中的两个令牌桶是C桶和P桶(不是C桶和E桶),但它们的令牌填充速率是不同的,C桶填充速率为CIR,P桶为PIR;两桶的容量分别为CBS和PBS(之所以用C桶和P桶表示也是基于方便描述,因为表示不同速率的参数与对应桶的容量参数相同,第一个字母对应为C,或者P)。用Tc和Tp表示两桶中的令牌数目,初始状态时两桶是满的,即Tc和Tp初始值分别等于CBS和PBS。

    双速率三色标记算法关注的是速率的突发,但它不像单速率三色标记算法那样把第一个桶中未使用的令牌放到第二个桶中,而是使用两个独立的令牌桶。第一个令牌桶为PIR,大小为PBS,第二个令牌桶为CIR,大小为CBS。数据的测量是先比较PIR,然后再比较CIR。也就是在双速率三色标记中,首先判断的是数据发送速率是否符合规定的突发要求,而不是正常情况下的色标方法。

    双速率三色标记算法也有色盲模式和感色模式两种。

    在色盲模式下,当包速率大于PIR,此时未超过Tp+Tc部分的包会分别从P桶和C桶中获取令牌,而且从P桶中获取令牌的部分包被标记为黄色,从C桶中获取令牌的部分包被标记为绿色,超过Tp+Tc部分无法得到令牌的包被标记为红色;当包速率小于PIR,而大于CIR时,包可以得到令牌,但超过Tc部分的包将从P桶中获取令牌,此时这部分包都被标记为黄色,而从C桶中获取令牌的包被标记为绿色;当包速率小于CIR时,包所需令牌数不会超过Tc,只需从C桶中获取令牌,包被标记为绿色。

    在感色模式下,如果包已被标记为红色,或者超过Tp+Tc部分无法得到令牌的包,被标记为红色;如果标记为黄色,或者超过Tc但未超过Tp部分包记为黄色;如果包被标记为绿,或者未超过Tc部分包,被标记为绿色。
     

    参考维基百科与互动百科与https://blog.csdn.net/laoj1228/article/details/53809334

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  • 本文章是关于令牌算法的应用。
  • go-rate是速率限制器库,基于 Token Bucket(令牌桶)算法实现。 go-rate被用在LangTrend的生产中 用于遵守GitHub API速率限制。 速率限制可以完成一些特殊的功能需求,包括但不限于服务器端垃圾邮件保护、防止api调用...

    go-rate是速率限制器库,基于 Token Bucket(令牌桶)算法实现。 go-rate被用在LangTrend的生产中 用于遵守GitHub API速率限制。

    速率限制可以完成一些特殊的功能需求,包括但不限于服务器端垃圾邮件保护、防止api调用饱和等。

    库使用说明

    构造限流器

    我们首先构造一个限流器对象:

    limiter := NewLimiter(10, 1);
    

    这里有两个参数:

    1. 第一个参数是 r Limit。代表每秒可以向 Token 桶中产生多少 token。Limit 实际上是 float64 的别名。
    2. 第二个参数是 b int。b 代表 Token 桶的容量大小。

    上述的限流器的含义是:拥有一个容量为1的令牌桶,以每钞10个的速度向桶中放令牌。

    除了直接指定每秒产生的 Token 个数外,还可以用 Every 方法来指定向 Token 桶中放置 Token 的间隔,例如:

    limiter := NewLimiter(Every(100 * time.Millisecond), 1);
    

    以上就表示每 100ms 往桶中放一个 Token。本质上也就是一秒钟产生 10 个。

    消费令牌Token

    Limiter 提供了三类方法供用户消费 Token,用户可以每次消费一个 Token,也可以一次性消费多个 Token。
    而每种方法代表了当 Token 不足时,各自不同的对应手段。

    Wait/WaitN

    func (lim *Limiter) Wait(ctx context.Context) (err error)
    func (lim *Limiter) WaitN(ctx context.Context, n int) (err error)
    

    Wait 实际上就是 WaitN(ctx,1)

    当使用 Wait 方法消费 Token 时,如果此时桶内 Token 数组不足 (小于 N),那么 Wait 方法将会阻塞一段时间,直至 Token 满足条件。如果充足则直接返回。

    这里可以看到,Wait 方法有一个 context 参数。我们可以设置 context 的 Deadline 或者 Timeout,来决定此次 Wait 的最长时间。

    Allow/AllowN

    Allow 实际上就是 AllowN(time.Now(),1)

    AllowN 方法表示,截止到某一时刻,目前桶中数目是否至少为 n 个,满足则返回 true,同时从桶中消费 n 个 token。
    反之返回不消费 Token,false。

    通常对应这样的线上场景,如果请求速率过快,就直接丢到某些请求。

    Reserve/ReserveN

    Reserve 相当于 ReserveN(time.Now(), 1)

    ReserveN 的用法就相对来说复杂一些,当调用完成后,无论 Token 是否充足,都会返回一个 Reservation * 对象。

    你可以调用该对象的 Delay() 方法,该方法返回了需要等待的时间。如果等待时间为 0,则说明不用等待。必须等到等待时间之后,才能进行接下来的工作。

    或者,如果不想等待,可以调用 Cancel() 方法,该方法会将 Token 归还。

    使用一个伪代码来举例,我们可以如何使用 Reserve 方法。

    r := lim.Reserve()
    //是否愿意等待
    f !r.OK() {
        //不愿意等待直接退出
        return
    }
    
    //如果愿意等待,将等待时间抛给用户 time.Sleep代表用户需要等待的时间。
    time.Sleep(r.Delay())
    Act() // 一段时间后生成生成新的令牌,开始执行相关逻辑
    

    动态调整速率

    Limiter 支持可以调整速率和桶大小:

    1. SetLimit(Limit) 改变放入 Token 的速率
    2. SetBurst(int) 改变 Token 桶大小

    有了这两个方法,可以根据现有环境和条件以及我们的需求,动态地改变 Token 桶大小和速率。

    案例1-单位时间只允许一次邮件发送操作

    客户端软件客户点击发送邮件,如果客户一秒钟内点击10次,就会发送10次,这明显是不合适的。如果使用速率限制,我们就可以限制一秒内只能发送一次,实现方法为:

    (令牌桶)容量为1,速度为每一秒生成一个令牌,这样可以保证一秒钟只会被执行一次,伪代码实现如下

    //初始化 limiter 每秒生成1个令牌,令牌桶容量为20
    limiter := rate.NewLimiter(rate.Every(time.Second), 1)
    //模拟单位时间执行多次操作
    for i := 0; i < 5; i++ {
    	if limiter.Allow() {
    		fmt.Println("发送邮件")
    	} else {
    		fmt.Println("请求多次,过滤")
    	}
    }
    if limiter.Allow() {
    		fmt.Println("发送邮件")
    }
    

    执行结果

    发送邮件
    请求多次,过滤
    请求多次,过滤
    请求多次,过滤
    请求多次,过滤
    发送邮件

    我们发现,第一次执行是可以被允许的因为第一次的令牌被允许,之后的请求失败是因为还没有生成新的令牌,所以需要等待1秒,之后又可以进行发送邮件操作。

    通过这样一个案例,相信大家对令牌桶的实现场景有了一个基本的了解。

    案例2——令牌取出单个和多个

    初始化令牌桶容量为20,设置每100毫秒生成一个令牌,即1秒生产10个令牌。编码测试功能

    //初始化 limiter 每秒10个令牌,令牌桶容量为20
    limiter := rate.NewLimiter(rate.Every(time.Millisecond*100), 20)
    for i := 0; i < 25; i++ {
    	if limiter.Allow() {
    		fmt.Println("success") //do something
    	} else {
    		fmt.Println("busy")
    	}
    }
    
    //阻塞直到获取足够的令牌或者上下文取消
    ctx, _ := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*2)
    fmt.Println("start get token", time.Now())
    err := limiter.WaitN(ctx, 20)
    if err != nil {
    	fmt.Println("error", err)
    	return
    }
    fmt.Println("success get token", time.Now())
    

    第二段编码阻塞的场景在于,一次性取出20个令牌给予2秒的等待时间,如果有20个令牌可以取出打印成功消息,如果2秒等待时间内没有20个令牌可以取出,程序直接退出,即失败。

    参考

    博客

    go-rate

    Golang 标准库限流器 time/rate 使用介绍

    Golang限流器rate使用

    END

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  • 令牌算法 代码地址 前言 在开发高并发系统时,有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。本文围绕限流,讨论令牌桶相关算法。 背景 令牌算法最初来源于计算机网络。在网络传输数据时,为了防止网络拥塞,需...

    令牌桶算法

    代码地址

    前言

    在开发高并发系统时,有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。本文围绕限流,讨论令牌桶相关算法。

    背景

    令牌桶算法最初来源于计算机网络。在网络传输数据时,为了防止网络拥塞,需限制流出网络的流量,使流量以比较均匀的速度向外发送。
    令牌桶算法是网络流量整形(Traffic Shaping)速率限制(Rate Limiting)中最常使用的一种算法。

    流程

    1. 产生令牌:周期性的以一定速率往令牌桶中增加令牌。如果桶中的令牌数达到桶容量,丢弃多余令牌。
    2. 消耗令牌:接受请求或输入数据时会消耗桶中的令牌。以请求或消息为单位时,可以一次消耗一个令牌。在网络传输中,消耗令牌的数量可以根据数据包的大小决定。
    3. 是否通过:桶中的令牌 >= 所需令牌时,请求或者数据包通过,否者被限流。对于被限流的请求或者数据包,可以有不同的处理方式。(1、直接丢弃;2、进队列等待; 3、可以通过,但需要做特殊标记)

    算法实现

    package token_bucket
    
    import (
    	"fmt"
    	"sync"
    	"time"
    )
    
    type TokenBucket struct {
    	cap   int64
    	avail int64
    
    	timer *time.Ticker
    	mutex *sync.Mutex
    }
    
    func New(interval time.Duration, cap int64) *TokenBucket {
    	if interval < 0 {
    		panic(fmt.Sprintf("interval %v < 0", interval))
    	}
    
    	if cap < 0 {
    		panic(fmt.Sprintf("cap %v < 0", cap))
    	}
    
    	tb := &TokenBucket{
    		cap:   cap,
    		avail: cap,
    		timer: time.NewTicker(interval),
    		mutex: &sync.Mutex{},
    	}
    
    	go tb.daemon()
    	return tb
    }
    
    func (tb *TokenBucket) Stop() {
    	tb.timer.Stop()
    }
    
    func (tb *TokenBucket) Capability() int64 {
    	return tb.cap
    }
    
    func (tb *TokenBucket) Available() int64 {
    	tb.mutex.Lock()
    	defer tb.mutex.Unlock()
    	return tb.avail
    }
    
    func (tb *TokenBucket) TryTake(count int64) bool {
    	if count <= 0 || count > tb.cap {
    		return false
    	}
    
    	tb.mutex.Lock()
    	defer tb.mutex.Unlock()
    
    	if count <= tb.avail {
    		tb.avail -= count
    		return true
    	}
    
    	return false
    }
    
    func (tb *TokenBucket) daemon() {
    	for range tb.timer.C {
    		tb.mutex.Lock()
    
    		if tb.avail < tb.cap {
    			tb.avail++
    		}
    
    		tb.mutex.Unlock()
    	}
    }
    

    总结

    可以看出,代码很简单,算法也很简单,具体的使用例子可以看代码地址。

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  • 前端每次请求从令牌桶取走令牌,后端匀速向桶内投递令牌,如果前端取到令牌,则说明这次请求有效,否则让前端再次请求或者等待。避免了大量请求下服务器压力过大导致的崩溃问题。 令牌桶类: <?php class ...

    前端每次请求从令牌桶取走令牌,后端匀速向桶内投递令牌,如果前端取到令牌,则说明这次请求有效,否则让前端再次请求或者等待。避免了大量请求下服务器压力过大导致的崩溃问题。

    令牌桶类:

    <?php
     
    class Token
    {
        private $_max;
        private $_queue;
        private $_redis;
     
        public function __construct()
        {
            try {
                $this->_redis = new \Redis();
                $this->_redis->connect('127.0.0.1', 6379);
                $this->_queue = 'token';
                $this->_max = 10;
            } catch (RedisException $exception) {
                throw new Exception($exception->__toString());
                return false;
            }
     
        }
     
        /**
         * 令牌初始化
         */
        public function reset()
        {
            $this->_redis->del($this->_queue);
            $this->add($this->_max);
        }
     
        /**
         * 添加令牌
         * @param int $number
         */
        public function add($number = 1)
        {
            $maxNumber = $this->_max;
            $currentNumber = $this->_redis->lLen($this->_queue);
            $number = $maxNumber >= ($currentNumber + $number) ? $number : ($maxNumber - $currentNumber);
            if ($number > 0) {
                $tokens = array_fill(0, $number, 1);
                foreach ($tokens as $token) {
                    $this->_redis->lPush($this->_queue, $token);
                }
            }
     
        }
     
        /**
         * 获取令牌
         */
        public function get()
        {
            return $this->_redis->rPop($this->_queue) ? true : false;
        }
    }

     

    消费类:模拟用户请求

    <?php
     
    require 'token.php';
     
    $token = new Token();
     
    swoole_timer_tick(500, function () use ($token) {
        var_dump($token->get());
    });

     

    投递类:后端向令牌桶投递

    <?php
     
    require 'token.php';
     
    $token = new Token();
     
    //投递令牌
     
    swoole_timer_tick(800, function () use ($token) {
        $token->add(1);
    });

     

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  • 本文介绍php基于redis,使用令牌算法实现访问流量的控制,提供完整算法说明及演示实例,方便大家学习使用。 每当国内长假期或重要节日时,国内的景区或地铁都会人山人海,导致负载过大,部分则会采用限流措施...
  • 令牌算法原理及实现

    千次阅读 2019-09-23 20:09:54
    令牌算法是经典的网络限流算法,它可以限制带宽,使流量以一个较为均匀的速度向外发送。我们可以把令牌算法想象成一个有固定容量的桶,每个数据包都要经过这个桶处理。如果当前数据包的大小 大于 桶内的令牌数,...
  • 令牌算法(Token Bucket)和 Leaky Bucket 效果一样但方向相反的算法,更加容易理解.随着时间流逝,系统会按恒定1/QPS时间间隔(如果QPS=100,则间隔是10ms)往桶里加入Token(想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断的加水)...
  • 基于令牌算法实现的分布式无锁限流框架,支持动态配置规则,支持可视化监控,开箱即用。 Document 使用文档:| 功能概要 限流 降级 授权 注解 监控 黑名单 白名单 控制台 分布式 高可用 设计模式 单例模式 观察者...
  • 漏桶、令牌算法原理与简单实现

    千次阅读 2019-06-01 15:55:19
    漏桶算法 漏桶(Leaky Bucket)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(接口有响应速率)...令牌算法(Token Bucket)和 Leaky Bucket 效果一样但方向相反的算法,更加容易理解.随着时间流逝,系统...
  • // 十个令牌桶都在等token,如果使用signal,则只是唤醒其中一个(具体哪个不知道) // 假设当前刚给0号令牌桶加完token,使用signal可能唤醒的是第7号令牌桶,显然不对。因此要broadcast广播 // broadcast不可避免...
  • 令牌算法实现收集

    千次阅读 2017-11-29 23:24:07
    http://www-scf.usc.edu/~trigunay/token-bucket.html
  • 令牌算法原理及实现令牌算法的原理令牌算法的简单实现 令牌算法的原理 令牌算法听起来蛮牛逼,但是原理非常简单,简单说就是在一个桶中匀速放入令牌,如果桶中有令牌,就取走一个令牌,进行服务,若没有则...
  • 令牌算法原理

    2021-10-27 16:33:40
    token_bucket令牌算法原理 讲在原理之前 我们今天主要是分析令牌算法,分析之前我们先介绍一下使用该算法的背景。 限流 每个API接口都是有访问上限的,当访问频率或者并发量超过其承受范围时候,我们就必须考虑限...
  • QoS技术中令牌算法实现方式比较

    万次阅读 2014-11-20 12:26:18
    [摘要] 令牌算法是目前IP QoS中最常采用的一种流量测量方法,广泛应用于约定访问速率技术、通用流量整形技术以及物理接口总速率限制等技术中。IETF RFC 建议规范了单速率三色标记和双速率三色标记两种令牌桶...
  • 在java中,Google的Guava中有对令牌算法实现,我们可以直接拿过来使用: 1. 依赖 <dependency> <groupId>com.google.guavagroupId> <artifactId>guavaartifactId> <version>28.2-jreversion> dependency> 2. ...
  • 令牌桶分为2个动作,动作1(固定速率往桶中存入令牌)、动作2(客户端如果想访问请求,先从桶中获取token) 流入:以固定速率从桶中流入水滴 流出:按照任意速率从桶中流出水滴 技术上使用Google开源工具包Guava提供了...
  • 详细介绍了令牌算法及其功能,可用于进行流量控制。
  • #endif 令牌算法实现部分mytbf.c #include #include #include #include #include #include "mytbf.h" typedef void (*sighandler_t)(int); struct mytbf_st { int cps; // 每秒传输 int burst; // 最大限制 int ...
  • 令牌算法是网络流量整形(Traffic Shaping)和速率限制(Rate Limiting)中最常使用的一种算法。典型情况下,令牌算法用来控制发送到网络上的数据的数目,并允许突发数据的发送。 大小固定的令牌桶可自行以...
  • Token Bucket (令牌算法)

    千次阅读 2011-05-04 11:05:00
    <br />Cisco IOS 管制器和整形器使用Token Bucket算法建模。本质上,令牌算法是测量引擎,跟踪能够发送多少流量来证实指定的流量速率。关于令牌桶的算法有三种技术,单速率双色,单速率三色,双速率三色机制...
  • spring cloud gateway 的 RequestRateLimiter 使用令牌算法来控制请求速率。 令牌流与令牌桶 系统会以一定的速度生成令牌,并将其放置到令牌桶中,可以将令牌桶想象成一个缓冲区(可以用队列这种数据结构来实现...
  • 最完整清晰的redis+ lua脚本 + 令牌算法 实现限流控制 在网上看了好多博客,感觉不是很清楚,于是决定自己手撸一个。 一、自定义一个注解,用来给限流的方法标注 @Target({ElementType.TYPE, ElementType.METHOD})...
  • 此两种算法是服务降级的一种实现. 常用于限制我们的对外服务的QPS,即控制对外服务在单位时间内所能处理的请求数量.保护我们的服务不会被海量请求给崩盘cuiyaonan2000@163.com 漏桶算法(有点像Kafka,大批量的数据...
  • 本文介绍php基于redis,使用令牌算法实现访问流量的控制,提供完整算法说明及演示实例,方便大家学习使用。 每当国内长假期或重要节日时,国内的景区或地铁都会人山人海,导致负载过大,部分则会采用限流措施,...
  • 如图2所示,令牌算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌,而如果请求需要被处理,则需要先从桶里获取一个令牌,当桶里没有令牌可取时,则拒绝服务。 三、限流工具类RateLimiter Google开源工具包...

空空如也

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令牌token算法的实现