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限流是一种控制流量的技术，旨在防止系统在高并发请求下被压垮。通过限流，可以确保系统在负载高峰期依然能保持稳定运行。常见的限流策略包括令牌桶算法、漏桶算法、计数器算法和滑动窗口算法。

1. 令牌桶算法 (Token Bucket Algorithm)

令牌桶算法是一种允许突发流量的限流算法。系统按照固定速率生成令牌，请求只有在获取到令牌后才能被处理。

原理：

• 系统按照固定速率往桶中添加令牌。
• 当桶满时，多余的令牌会被丢弃。
• 每个请求需要从桶中获取一个令牌，若令牌数量不足，请求被拒绝或等待。

示例代码：

#include <iostream>
#include <chrono>
#include <thread>
#include <mutex>class TokenBucket 
{
public:TokenBucket(int rate, int burst) : rate(rate), burst(burst), tokens(0) {last_refill = std::chrono::steady_clock::now();}bool allow_request() {std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex);refill();if (tokens > 0) {tokens--;return true;}return false;}private:void refill() {auto now = std::chrono::steady_clock::now();auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(now - last_refill).count();tokens = std::min(burst, tokens + duration * rate);last_refill = now;}int rate; // 令牌生成速率int burst; // 桶的容量int tokens; // 当前令牌数量std::chrono::steady_clock::time_point last_refill;std::mutex mutex;
};int main() 
{TokenBucket bucket(5, 10); // 每秒生成5个令牌，桶容量为10个令牌for (int i = 0; i < 20; ++i) {if (bucket.allow_request()) {std::cout << "Request " << i << " is allowed\n";} else {std::cout << "Request " << i << " is denied\n";}std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(200));}return 0;
}

2. 漏桶算法 (Leaky Bucket Algorithm)

漏桶算法是一种严格控制流量速率的限流算法。它将请求放入一个固定容量的桶中，并以固定速率处理请求，溢出的请求会被丢弃。

原理：

• 请求以任意速率进入桶。
• 桶以固定速率漏出请求进行处理。
• 如果桶满了，后续请求会被丢弃。

示例代码：

#include <iostream>
#include <queue>
#include <thread>
#include <mutex>
#include <chrono>class LeakyBucket 
{
public:LeakyBucket(int rate, int capacity) : rate(rate), capacity(capacity), water(0) {last_check = std::chrono::steady_clock::now();}bool allow_request() {std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex);leak();if (water < capacity) {water++;return true;}return false;}private:void leak() {auto now = std::chrono::steady_clock::now();auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(now - last_check).count();int leaked = duration * rate;if (leaked > 0) {water = std::max(0, water - leaked);last_check = now;}}int rate; // 漏出速率int capacity; // 桶的容量int water; // 当前水量std::chrono::steady_clock::time_point last_check;std::mutex mutex;
};int main() 
{LeakyBucket bucket(1, 10); // 每秒处理1个请求，桶容量为10个请求for (int i = 0; i < 20; ++i) {if (bucket.allow_request()) {std::cout << "Request " << i << " is allowed\n";} else {std::cout << "Request " << i << " is denied\n";}std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(200));}return 0;
}

3. 计数器算法 (Counter Algorithm)

计数器算法是一种简单的限流策略，通过计数器在固定时间窗口内计数请求数量，如果超过限制，则拒绝请求。

原理：

• 在固定时间窗口内计数请求数量。
• 如果请求数量超过设定的阈值，则拒绝请求。
• 时间窗口结束后，重置计数器。

示例代码：

#include <iostream>
#include <chrono>
#include <thread>
#include <mutex>class CounterRateLimiter 
{
public:CounterRateLimiter(int limit, int window_size) : limit(limit), window_size(window_size), count(0) {window_start = std::chrono::steady_clock::now();}bool allow_request() {std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex);auto now = std::chrono::steady_clock::now();if (std::chrono::duration_cast<std::chrono::seconds>(now - window_start).count() >= window_size) {window_start = now;count = 0;}if (count < limit) {count++;return true;}return false;}private:int limit; // 时间窗口内允许的最大请求数int window_size; // 时间窗口大小（秒）int count; // 当前请求数std::chrono::steady_clock::time_point window_start;std::mutex mutex;
};int main() 
{CounterRateLimiter limiter(5, 1); // 每秒最多处理5个请求for (int i = 0; i < 20; ++i) {if (limiter.allow_request()) {std::cout << "Request " << i << " is allowed\n";} else {std::cout << "Request " << i << " is denied\n";}std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(200));}return 0;
}

4. 滑动窗口算法 (Sliding Window Algorithm)

滑动窗口算法是计数器算法的改进版，通过滑动窗口精确统计请求数量，避免固定窗口带来的突发流量问题。

原理：

• 将时间窗口划分为多个小的子窗口。
• 记录每个子窗口的请求数量。
• 滑动窗口通过移动时间窗口来更新请求数量。

示例代码：

#include <iostream>
#include <vector>
#include <chrono>
#include <thread>
#include <mutex>class SlidingWindowRateLimiter 
{
public:SlidingWindowRateLimiter(int limit, int window_size, int bucket_count) : limit(limit), window_size(window_size), bucket_count(bucket_count), buckets(bucket_count, 0), count(0) {last_check = std::chrono::steady_clock::now();}bool allow_request() {std::lock_guard<std::mutex> lock(mutex);slide_window();if (count < limit) {buckets[current_bucket]++;count++;return true;}return false;}private:void slide_window() {auto now = std::chrono::steady_clock::now();auto duration = std::chrono::duration_cast<std::chrono::milliseconds>(now - last_check).count();int slide_count = duration * bucket_count / (window_size * 1000);if (slide_count > 0) {for (int i = 0; i < slide_count && count > 0; ++i) {current_bucket = (current_bucket + 1) % bucket_count;count -= buckets[current_bucket];buckets[current_bucket] = 0;}last_check = now;}}int limit; // 时间窗口内允许的最大请求数int window_size; // 时间窗口大小（秒）int bucket_count; // 子窗口数量std::vector<int> buckets; // 存储每个子窗口的请求数int count; // 当前请求总数int current_bucket = 0; // 当前子窗口索引std::chrono::steady_clock::time_point last_check;std::mutex mutex;
};int main() 
{SlidingWindowRateLimiter limiter(5, 1, 10); // 每秒最多处理5个请求，划分为10个子窗口for (int i = 0; i < 20; ++i) {if (limiter.allow_request()) {std::cout << "Request " << i << " is allowed\n";} else {std::cout << "Request " << i << " is denied\n";}std::this_thread::sleep_for(std::chrono::milliseconds(200));}return 0;
}

结论

限流方法可以有效地保护系统免受过载的影响，确保系统在高并发情况下仍能稳定运行。通过选择适合的限流策略，可以根据不同场景和需求实现精确的流量控制。