学习历程-06令牌桶算法和漏桶算法
限流
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。
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
缓存：缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量
降级：降级是当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行
限流：限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理
我们经常在调别人的接口的时候会发现有限制，比如微信公众平台接口、百度API Store、聚合API等等这样的，对方会限制每天最多调多少次或者每分钟最多调多少次
我们自己在开发系统的时候也需要考虑到这些，比如我们公司在上传商品的时候就做了限流，因为用户每一次上传商品，我们需要将商品数据同到到美团、饿了么、京东、百度、自营等第三方平台，这个工作量是巨大，频繁操作会拖慢系统，故做限流。
令牌桶算法
令牌桶算法（Token Bucket）：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。令牌桶算法示意图如下所示：
大小固定的令牌桶可自行以恒定的速率源源不断地产生令牌。如果令牌不被消耗，或者被消耗的速度小于产生的速度，令牌就会不断地增多，直到把桶填满。后面再产生的令牌就会从桶中溢出。最后桶中可以保存的最大令牌数永远不会超过桶的大小。
令牌桶算法机制
当网络设备衡量流量是否超过额定带宽时，需要查看令牌桶，而令牌桶中会放置一定数量的令牌，一个令牌允许接口发送或接收1bit数据（有时是1 Byte数据），当接口通过1bit数据后，同时也要从桶中移除一个令牌。当桶里没有令牌的时候，任何流量都被视为超过额定带宽,只有当桶中有令牌时，数据才可以通过接口。令牌桶中的令牌不仅仅可以被移除，同样也可以往里添加，所以为了保证接口随时有数据通过，就必须不停地往桶里加令牌，由此可见，往桶里加令牌的速度，就决定了数据通过接口的速度。因此，我们通过控制往令牌桶里加令牌的速度从而控制用户流量的带宽。而设置的这个用户传输数据的速率被称为承诺信息速率（CIR），通常以秒为单位。比如我们设置用户的带宽为1000 bit每秒，只要保证每秒钟往桶里添加1000个令牌即可。
令牌桶描述
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，要么缓冲区等待）。
基于分布式缓存实现的令牌桶的流程图
以下是对流程图的讲解：
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key是否存在。因为流程图是基于分布式缓存做的集群限流，需要根据不同key做统计，第一次访问初始化key。
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如果key不存在，初始化令牌桶，防止初始令牌数量，并且设置key过期时间为interval2。这里的初始令牌数量一般可以设置成限流阈值，比如限流10qps，初始值可以设置成10，来应对一开始的流量。interval是间隔时间，比如限流阈值10qps，interval设置为1s。过期时间是缓存中key的时间，interval2是为了防止key过期无法拦截流量。
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如果key存在，将当前请求时间和当前key的最后放置令牌时间做比较。如果间隔超过interval，进入第4步，间隔未超过interval，进入第5步。
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间隔已经超过1s，直接放置令牌到最大数量。
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间隔没有超过1s，定义delta为时间差，放置令牌数=delta/(1/qps)。放入令牌时保证令牌数不超过桶的容量。同时，重置放入令牌的时间。
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从桶中获取令牌，获取令牌成功，执行请求；获取令牌时间，拒绝请求。
漏桶算法
漏桶算法（Leaky Bucket）：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。漏桶算法的示意图如下：
请求先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水请求过大会直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。
漏桶算法描述
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（TrafficPolicing），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。
令牌桶和漏桶对比
漏桶的出水速度是恒定的，那么意味着如果瞬时大流量的话，将有大部分请求被丢弃掉（也就是所谓的溢出）。
生成令牌的速度是恒定的，而请求去拿令牌是没有速度限制的。这意味，面对瞬时大流量，该算法可以在短时间内请求拿到大量令牌，而且拿令牌的过程并不是消耗很大的事情
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，4个令牌），并允许一定程度突发流量；
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。
参考链接：
https://www.cnblogs.com/cjsblog/p/9379516.html
cnblogs.com/xuwc/p/9123078.html