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  • 1、令牌桶算法 令牌桶算法是比较常见的限流算法之一,大概描述如下: 1)、所有的请求在处理之前都需要拿到一个可用的令牌才会被处理; 2)、根据限流大小,设置按照一定的速率往桶里添加令牌; 3)、桶设置最大的...

    1、令牌桶算法
    令牌桶算法是比较常见的限流算法之一,大概描述如下:
    1)、所有的请求在处理之前都需要拿到一个可用的令牌才会被处理;
    2)、根据限流大小,设置按照一定的速率往桶里添加令牌;
    3)、桶设置最大的放置令牌限制,当桶满时、新添加的令牌就被丢弃活着拒绝;
    4)、请求达到后首先要获取令牌桶中的令牌,拿着令牌才可以进行其他的业务逻辑,处理完业务逻辑之后,将令牌直接删除;
    5)、令牌桶有最低限额,当桶中的令牌达到最低限额的时候,请求处理完之后将不会删除令牌,以此保证足够的限流;

    2、漏桶算法
    漏桶算法其实很简单,可以粗略的认为就是注水漏水过程,往桶中以一定速率流出水,以任意速率流入水,当水超过桶流量则丢弃,因为桶容量是不变的,保证了整体的速率

     

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  • 令牌桶算法和漏桶算法

    千次阅读 2016-01-07 12:05:57
    令牌桶算法和漏桶算法 流量整形 流量整形(traffic shaping)典型作用是限制流出某一网络的某一连接的流量与突发,使这类报文以比较均匀的速度向外发送。流量整形通常使用缓冲区令牌桶来完成,当报文的发送速度过...

    令牌桶算法和漏桶算法

    流量整形

    流量整形(traffic shaping)典型作用是限制流出某一网络的某一连接的流量与突发,使这类报文以比较均匀的速度向外发送。流量整形通常使用缓冲区和令牌桶来完成,当报文的发送速度过快时,首先在缓冲区进行缓存,在令牌桶的控制下再均匀地发送这些被缓冲的文。

    流量整形的核心算法有以下两种,具体采用的技术为GTS(Generic Traffic Shaping),通用流量整形:

    漏桶算法(Leaky Bucket)

    漏桶算法是网络世界中流量整形(Traffic Shaping)或速率限制(Rate Limiting)时经常使用的一种算法,它的主要目的是控制数据注入到网络的速率,平滑网络上的突发流量。漏桶算法提供了一种机制,通过它,突发流量可以被整形以便为网络提供一个稳定的流量。

    令牌桶算法(Token Bucket)

    有时人们将漏桶算法与令牌桶算法错误地混淆在一起。而实际上,这两种算法具有截然不同的特性并且为截然不同的目的而使用。它们之间最主要的差别在于:漏桶算法能够强行限制数据的传输速率,而令牌桶算法能够在限制数据的平均传输速率的同时还允许某种程度的突发传输。 

    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。

      令牌桶算法的基本过程如下:

      假如用户配置的平均发送速率为r,则每隔1/r秒一个令牌被加入到桶中;

      假设桶最多可以存发b个令牌。如果令牌到达时令牌桶已经满了,那么这个令牌会被丢弃;

      当一个n个字节的数据包到达时,就从令牌桶中删除n个令牌,并且数据包被发送到网络;

      如果令牌桶中少于n个令牌,那么不会删除令牌,并且认为这个数据包在流量限制之外;

      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。

     

    在某些情况下,漏桶算法不能够有效地使用网络资源。因为漏桶的漏出速率是固定的参数,所以即使网络中不存在资源冲突(没有发生拥塞),漏桶算法也不能使某一个单独的流突发到端口速率。因此,漏桶算法对于存在突发特性的流量来说缺乏效率。而令牌桶算法则能够满足这些具有突发特性的流量。通常,漏桶算法与令牌桶算法可以结合起来为网络流量提供更大的控制。

     

    GTS

    GTS可以对不规则或不符合预定流量特性的流量进行整形,使得网络上下游之间的带宽匹配。GTS与CAR一样均采用了令牌桶技术来控制流量,但主要区别在于:利用CAR进行报文流量控制时对不符合流量特性的报文进行丢弃,而GTS对于不符合流量特性的报文则是进行缓冲减少了报文的丢弃,同时满足报文的流量特性。

    GTS可以对接口上指定的报文流或所有报文进行整形当报文到来的时候,首先对报文进行分类如果报文不需要进行GTS处理,就继续发送不经过令牌桶的处理;如果报文需要进行 GTS处理,则与令牌桶中的令牌进行比较。

    令牌桶按用户设定的速度向桶中放置令牌,如果令牌桶中有足够的令牌可以用来发送报文,则报文直接被继续发送下去,同时令牌桶中的令牌量按报文的长度做相应的减少,当令牌桶中的令牌少到报文不能再发送时,报文将被缓存入GTS队列中。

    当GTS队列中有报文的时候,GTS按一定的周期从队列中取出报文进行发送。 每次发送都会与令牌桶中的令牌数作比较。直到令牌桶中的令牌数减少到队列中的报文不能 再发送或是队列中的报文全部发送完毕为止。

    帧中继流量整形(FRTS)

    在以下4种情况下使用FRTS:1中心高速,分支低速的时候。2单条物理线路承载到不同目的地的众多VC。3若FR发生了拥塞,想让路由器将数据流拦住(Throttle)。4需要在同一条FR的VC上传输多种协议(IP、SNA)的数据流,并希望每种数据流都能占到一定BW。

    FR中的FECN和BECN用于暗示网络上发生了拥塞,当收到带有BECN标记的数据包时,FR 流量整形(FRTS)将动态的对流量进行整形。注意:FRTS只能使用在FR的PVC和SVC上。其中有一种自适应的FRTS,在每个Tc间隔内,进程将检查是否从帧中继网络中收到BECN,如果在一个Tc间隔收到BECN,那么传送速率降低25%直到降到CIR的一半为止。当且仅当16个Tc内没收到BECN,通讯速率恢复到CIR。

    FRTS配置步骤

    1)建立一个MAP-CLASS,名字区分大小写。

    2)定义流量整形的方法,比如设置平均速率和最高速率。

    3)在接口上封装FRAME-RELAY。

    4)在端口上应用MAP-CLASS 5,开启流量整形,一般用于源端接口。


    来源:http://blog.163.com/liu_sheng_han/blog/static/190591372201241563016108/

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  • ratelimit 基于令牌桶算法和漏桶算法来实现的限速限流,Golang实现
  • 服务限流-令牌桶算法和漏桶算法 问题场景 在系统中,有时可能遭遇突发大流量来请求,这时如果请求量达到系统压力上限,就可能导致服务运行缓慢甚至宕机。此时我们的选项无非就是三板斧:缓存、限流、服务降级。 限流...

    服务限流-令牌桶算法和漏桶算法

    问题场景

    在系统中,有时可能遭遇突发大流量来请求,这时如果请求量达到系统压力上限,就可能导致服务运行缓慢甚至宕机。此时我们的选项无非就是三板斧:缓存、限流、服务降级。
    限流是对某一时间窗口内的请求数进行限制,保持系统的可用性和稳定性,防止因流量暴增而导致的系统运行缓慢或宕机。常用的限流算法有令牌桶和和漏桶,而Google开源项目Guava中的RateLimiter使用的就是令牌桶控制算法。

    漏桶算法

    概念

    思路很简单,请求先进入漏桶中,漏桶以恒定速度处理请求,如果堆积的请求超过了漏桶的容量,则溢出然后放弃处理或引流。
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    优点

    • 系统处理能力恒定,能预防遭遇突发流量致使服务处理缓慢甚至宕机。

    缺点

    • 对于很多应用场景来说,除了要求能够限制数据的平均传输速率外,还要求允许某种程度的突发传输。这时候漏桶算法可能就不合适。

    令牌桶算法

    概念

    令牌桶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或多个令牌,当桶里没有令牌可取时,则拒绝服务或引流(也可以阻塞等待令牌产生,注意这种阻塞不是公平的)。
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    RateLimter

    • A rate limiter。每个acquire()方法如果必要的话会阻塞直到一个permit可用,然后消费它。获得permit以后不需要释放。
    • RateLimiter在并发环境下使用是安全的:它将限制所有线程调用的总速率。注意,它不保证公平调用。
    • Ratelimiter(直译为:速度限制器)经常被用来限制一些物理或者逻辑资源的访问速率。这和java.util.concurrent.Semaphore正好形成对照。
    • 一个RateLimiter主要定义了发放permits的速率。如果没有额外的配置,permits将以固定的速度分配,单位是每秒多少permits。默认情况下,Permits将会被稳定的平缓的发放。
    • 可以配置一个RateLimiter有一个预热期,在此期间permits的发放速度每秒稳步增长直到到达稳定的速率,SmoothBursty以稳定的速度生成permit,SmoothWarmingUp是渐进式的生成,最终达到最大值趋于稳定。

    限流的其他一些问题

    计数器算法

    计数器算法则是算第一个请求的时间后的一分钟内,记录请求的次数,每个请求来了之后计数器+1。乍一想,没问题啊,把计数器放到Redis里面去,不久解决限流问题了吗?计数器达到临界值后就抛弃请求。一分钟后重置计数器。
    但是这样的解决方案有一个问题:临界问题
    举个例子:一个恶意用户,在12:00的时候发送100个请求,这样接下来一分钟内我们服务就会拒绝所有请求了,然后一分钟后12:01的时候,恶意用户继续发送100个请求,我们服务继续停止服务。

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  • 常见的限流算法:令牌桶、漏桶。计数器也可以用来进行粗暴限流实现。 令牌桶算法令牌桶算法,是一个存放固定容量令牌的桶,按照固定速率往桶里添加令牌。令牌桶算法的描述如下。 假设限制2r/s,则按照500...

    常见的限流算法有:令牌桶、漏桶。计数器也可以用来进行粗暴限流实现。

    令牌桶算法:

    令牌桶算法,是一个存放固定容量令牌的桶,按照固定速率往桶里添加令牌。令牌桶算法的描述如下。

    • 假设限制2r/s,则按照500毫秒的固定速率往桶中添加令牌。
    • 桶中最多存放b 个令牌,当桶满时,新添加的令牌被丢弃或拒绝。
    • 当一个n 个字节大小的数据包到达,将从桶中删除n 个令牌,接着数据包被发送到网络上。
    • 如果桶中的令牌不足n 个,则不会删除令牌,且该数据包将被限流(要么丢弃,要么在缓冲区等待)。

    漏桶算法:

    漏桶作为计量工具(The Leaky Bucket Algorithm as a Meter)时,可以用于流量整形(Traffic Shaping)和流量控制(Traffic Policing),漏桶算法的描述如下。”

    • 一个固定容量的漏桶,按照常量固定速率流出水滴。
    • 如果桶是空的,则不需流出水滴。
    • 可以以任意速率流入水滴到漏桶。
    • 如果流入水滴超出了桶的容量,则流入的水滴溢出了(被丢弃),而漏桶容量是不变的。


     

    令牌桶和漏桶算法对比如下:

    • 令牌桶是按照固定速率往桶中添加令牌,请求是否被处理需要看桶中令牌是否足够,当令牌数减为零时,则拒绝新的请求。
    • 漏桶则是按照常量固定速率流出请求,流入请求速率任意,当流入的请求数累积到漏桶容量时,则新流入的请求被拒绝。
    • 令牌桶限制的是平均流入速率(允许突发请求,只要有令牌就可以处理,支持一次拿3个令牌,或4个令牌),并允许一定程度的突发流量。
    • 漏桶限制的是常量流出速率(即流出速率是一个固定常量值,比如都是1的速率流出,而不能一次是1,下次又是2),从而平滑突发流入速率。
    • 令牌桶允许一定程度的突发,而漏桶主要目的是平滑流入速率。
    • 两个算法实现可以一样,但是方向是相反的,对于相同的参数得到的限流效果是一样的。

    另外,有时我们还使用计数器来进行限流,主要用来限制总并发数,比如数据库连接池大小、线程池大小、秒杀并发数都是计数器的用法。只要全局总请求数或者一定时间段的总请求数达到设定阈值,则进行限流。这是一种简单粗暴的总数量限流,而不是平均速率限流。

    摘录来自: 张开涛. “亿级流量网站架构核心技术——跟开涛学搭建高可用高并发系统。” Apple Books. 

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  • ​在双十一等大促环节,系统需要限流,外部需要在我制定的速率限制来调用(超出的流量直接挡掉,系统不进行处理),没有理论依据呢?...​​令牌桶算法是网络流量整形(Traffic Shaping)速率限制(Rate Li...
  • 漏桶算法令牌桶算法区别在于:漏桶算法能够强行限制数据的传输速率。令牌桶算法能够在限制数据的平均传输速率的同时还允许某种程度的突发传输。需要说明的是:在某些情况下,漏桶算法不能够有效地使用网络资源。...
  • 常用的限流算法有令牌桶和和漏桶,而Google开源项目Guava中的RateLimiter使用的就是令牌桶控制算法。 在开发高并发系统时三把利器用来保护系统:缓存、降级限流 缓存:缓存的目的是提升系统访问速度增大系统...
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  • 漏桶的出水速度是恒定的,漏桶算法能很好地控制流量的访问速度,但如果瞬时大流量的话,将大部分请求被丢弃掉(也就是所谓的溢出)。 令牌桶 生成令牌的速度(入水速度)是恒定的,而请求去拿令牌是没有速度限制的...
  • 令牌桶算法的原理是系统以恒定的速率产生令牌,然后把令牌放到令牌桶中,令牌桶一个容量,当令牌桶满了的时候,再向其中放令牌,那么多余的令牌会被丢弃;当想要处理一个请求的时候,需要从令牌桶中取出一个令牌,...
  • 令牌桶是按照固定的速率往桶里添加令牌,当请求来时,只有令牌桶中的令牌足够,才能正确处理...漏桶算法的话则是限制了请求流出速率,因为流出速率是一个固定的常量值,那么不管流入速率是多少,流出速率的大小都会限制
  • 在介绍RateLimiter之前我们先看下常说的漏桶算法和令牌桶算法,看下两种算法的思想适用场景: 漏桶算法: 结合上面的图,漏桶算法就是将请求放入桶中,然后始终以一个固定的速率从桶中取出请求来处理,当桶中等待...
  • 一、前言 在高并发场景,为了保证服务高可用,...为了规避上述问题,常用的更平滑的限流算法有漏桶算法和令牌桶算法。 二、漏桶算法(Leaky Bucket) 2.1、漏桶算法的思路 水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速
  • 令牌桶和漏桶算法

    2019-09-23 18:49:41
    限流算法:令牌桶(Token Bucket)漏桶(Leaky Bucket)是最常用的两种限流算法。 漏桶算法 漏桶算法思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水,当水流入速度过大会直接溢出,可以看出漏桶...
  • 漏桶算法与令牌桶算法漏桶算法令牌桶算法区别RateLimiter信号量 转载:本文转载自 linkedkeeper.com (文/张松然) 漏桶算法 漏桶算法:水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定速度出水,当水流(请求)过大时会直接...
  • 两者看似区别不大,但是如果仔细来看,是有区别的:漏桶算法只能把应用的输出速率限定在一个固定的速度,但是令牌桶除了在把总的输出速率限制在一定范围内,还能容忍一定时间的高速率突发流量。    上图为漏桶...
  • 今天我们就记录介绍一下高并发情况下,最常用的两种限流算法:漏桶算法和令牌桶算法的原理,方便更好的理解。比如nginx中的限制访问速率的算法就是漏桶算法。 原文详情请查看我的个人博客: 右键在新标签页中...
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  • Couting Sort 计数排序虽然快,但其只能对整数进行排序一点的局限性。而 Bucket Sort 排序则没有这个限制。这里我们就来详细介绍该算法,其一般在排序元素的值基本处于均匀分布的场景下应用 算法思想 在...

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令牌桶算法和漏桶算法有什么区别