令牌桶工作原理

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qos单速三色法原理

qos单速三色法原理QoS单速三色法原理引言：在网络通信中，QoS（Quality of Service，服务质量）是指网络中传输数据的质量保证机制。

在实际应用中，为了满足不同数据流的传输要求，需要对网络中的数据流进行分类和控制。

而QoS单速三色法就是一种常用的数据流分类和控制机制。

本文将介绍QoS单速三色法的原理及其在网络中的应用。

一、QoS单速三色法的原理QoS单速三色法是一种基于令牌桶算法的流量控制方法，用于对网络中的数据流进行分流和限速。

1.1 令牌桶算法令牌桶算法是一种常用的流量控制算法，它基于令牌桶的概念。

令牌桶中以固定的速率产生令牌，数据包只有在获取到令牌时才能被发送出去。

如果令牌桶中没有令牌，则数据包需要等待，直到令牌桶中产生了足够的令牌。

1.2 单速三色法QoS单速三色法是在令牌桶算法的基础上，结合三种颜色进行数据流的分类和控制。

这三种颜色分别为绿色（Green）、黄色（Yellow）和红色（Red）。

绿色：表示网络中的数据流处于正常传输状态，速率在允许范围内。

黄色：表示网络中的数据流接近超出允许的速率范围，但尚未达到丢弃的阈值。

红色：表示网络中的数据流已经超出了允许的速率范围，需要进行丢弃或降速处理。

1.3 工作原理QoS单速三色法通过使用三个令牌桶来对数据流进行分类和控制。

数据包进入绿色令牌桶，如果绿色令牌桶中有足够的令牌，则数据包被发送出去，并从绿色令牌桶中消耗一个令牌。

如果绿色令牌桶中没有足够的令牌，则数据包进入黄色令牌桶。

黄色令牌桶允许的速率较低，如果黄色令牌桶中有足够的令牌，则数据包被发送出去，并从黄色令牌桶中消耗一个令牌。

如果黄色令牌桶中也没有足够的令牌，则数据包进入红色令牌桶。

红色令牌桶的速率最低，如果红色令牌桶中有足够的令牌，则数据包被发送出去，并从红色令牌桶中消耗一个令牌。

如果红色令牌桶中也没有足够的令牌，则数据包被丢弃或降速处理。

二、QoS单速三色法的应用QoS单速三色法在网络通信中有广泛的应用，常见的应用场景包括：2.1 互联网服务提供商（ISP）ISP需要对不同用户的网络流量进行分类和控制，以保证公平性和服务质量。

令牌桶算法

令牌桶算法分为以下几种：
QOS是用来给特定的网络或用户数据限制有效带宽的工具，它限速的核心思想是令牌捅算法。所谓的令牌捅算法就是每秒都要往令牌捅中加令牌(每个令牌1bit)，数据只有取出令牌捅中的令牌才会被转发，如果没有取到令牌则不会被网络设备转发，对此采用了三种令牌捅算法。
1.单速算色
这种情况下用户最大速率只能小于或者等于8000比特每秒超出了则会采取动作。
2. 单速三色
单速三色算法中只存在两个桶。每一秒钟可用带宽总是两个桶可用带宽之和。当第一个桶放入的令牌数目在开始的一秒时，如果用户没有用完，则把剩余的放入第二个桶中，从第二秒开始，如果第二秒用户发送的数据有超出则使用第二个桶中未使用完得数据比如：CIR放入8000个令牌，如果用户使用的6000则把剩余的放入第二个桶中，如果第二次用户使用8000那刚好第一个桶用完，那么第二个桶中的2000则清除。如果用10000那么则第一个桶和第二个桶一起使用。
这种算法中用户第二个桶中的放入的令牌称为be，且be小于等于CIR。
这种情况下用户数据数据小于每秒钟放入的令牌则完全传输。剩余的放入第个桶中。
用户数据大于第一个桶中的令牌总数，则使用第二个桶中剩余的加第一个桶中的加起来使用，
用户数据超过两桶之和多出的则丢弃。
3．双速三色
双速三色这种算法中也有两个桶，一个桶以 CIR的数量每秒传输而第二个桶直接以CIR+BE之和传输称为PIR.传输的时候先检查用户发送使用的总流量如果超出了PIR.则以PIR的发送量传输，超出的部分则采取动作。如果用的发送量小于PIR则使用CIR量传输，超出的部分采取动作。
1. 单速双色
在单速双色算法中只存在一个桶。每秒钟放入桶中的令牌总数我们称为给被服务对象提供的承诺速率及CIR，但并不是每一秒中一次性的全部放入所有的CIR。只要我们在每秒之内放完即可，我们把在一秒内每次放入桶的令牌的多少称为BC。例如8000bit/s 如果我们每秒中之内方入两次每次放入4000及我们的BC值等于4000也是可以的。只要我们在一秒钟之内放完即可。

令牌桶和漏桶的工作原理

令牌桶和漏桶是两种常见的流量控制算法，用于平衡和控制网络通信中的流量。

它们具有不同的工作原理：
1.令牌桶（Token Bucket）算法：
●令牌桶算法维护一个固定容量的桶，其中以固定速率产生令牌。

●每个令牌代表着一定数量的可用资源或允许通过的数据包。

●当一个数据包到达时，如果桶中有足够的令牌，就可以发送该数据包并从桶中移除
相应数量的令牌。

●如果桶中没有足够的令牌，那么数据包将被丢弃或延迟发送，直到桶中有足够的令
牌为止。

2.漏桶（Leaky Bucket）算法：
●漏桶算法模拟了一个漏桶，该桶以固定速率漏水。

●桶的容量限制了进入的数据包数量，在每个时间段（例如毫秒）内只能处理固定数
量的数据包。

●如果超过桶的容量，多余的数据包将被溢出或丢弃。

●漏桶算法保持了一个恒定的发送速率，无论输入速率如何变化。

总结起来，令牌桶算法通过限制数据包的发送速率来控制流量，令牌表示可用资源；而漏桶算法通过固定的发送速率来平滑流量，类似于水从桶中以固定速率漏出。

两种算法都可以帮助控制网络通信中的流量，防止过载和拥塞的发生。

令牌桶原理 -回复

令牌桶原理-回复令牌桶原理：实现流量控制和限流引言：在现代互联网应用中，流量控制和限流是非常重要的功能。

为了保护服务器免受过多的请求压力和恶意攻击，我们需要一种机制来控制请求的数量。

令牌桶是一种常用的算法，用于实现流量控制和限流。

本文将深入探讨令牌桶的原理，从基本概念到实际应用，一步一步地解析其工作原理。

一、概述令牌桶算法是一种基于令牌的访问控制和流量控制机制。

它通过限制单位时间内请求的数量来保护服务器免受过多的请求压力。

令牌桶算法的核心概念包括令牌桶和令牌。

1. 令牌桶（Token Bucket）是一个具有固定容量的桶，可以容纳一定数量的令牌。

2. 令牌（Token）是一种单位资源，例如请求、数据包等。

令牌桶中的令牌数量代表了可用的请求数量。

二、令牌桶算法的工作原理令牌桶算法的工作原理可以概括为以下几个步骤：1. 令牌生成：在令牌桶算法中，令牌是以固定速率生成的。

假设令牌桶中的令牌以每秒N个的速率生成，那么每隔1/N秒就会生成一个令牌。

2. 请求处理：当一个请求到达时，需要从令牌桶中获取一个令牌。

如果令牌桶中有足够的令牌，那么该请求可以被处理。

否则，请求将被阻塞等待，直到令牌桶中有足够的令牌可用。

3. 令牌消耗：每当一个请求被处理时，令牌桶中的一个令牌将被消耗。

如果令牌桶中没有足够的令牌，那么请求将无法被处理。

三、代码实现令牌桶算法可以通过编程实现。

下面是一个简单的Java代码示例：javaclass TokenBucket {private int capacity; 令牌桶容量private int tokens; 当前令牌数量private long lastRefillTime; 上次令牌生成时间private final double refillRate; 令牌生成速率public TokenBucket(int capacity, double refillRate) {this.capacity = capacity;this.tokens = capacity;this.refillRate = refillRate;stRefillTime = System.currentTimeMillis();}public synchronized boolean getToken() {long now = System.currentTimeMillis();tokens += (now - lastRefillTime) / 1000 * refillRate; 根据时间差和令牌生成速率计算增加的令牌数量if (tokens > capacity) {tokens = capacity;}lastRefillTime = now;if (tokens > 0) {tokens;return true;} else {return false;}}}四、令牌桶算法应用场景令牌桶算法广泛应用于网络流量控制和限流的场景。

令牌桶算法原理

令牌桶算法原理令牌桶算法是一种流量控制算法，它的原理和实现着重用来控制网络中的数据流，保证被控制端的服务质量。

令牌桶算法具有灵活的控制，可以轻松控制单个主机的输入/输出，以及局域网中的地址或IP地址的数据流量。

令牌桶算法，又被称为令牌流控算法，是一种有效的网络流量控制算法，它是根据网络流量情况，来对相应的地址或者IP地址流量进行控制。

令牌桶算法首先将请求进行分类，然后根据客户端的数据流量情况，分配一定的有效令牌数，并且按一定的时间间隔不断的重新分配有效令牌数，从而保证网络的流量稳定。

令牌桶算法的原理是，在给定时间内，假设有一个容量为C的桶，桶内有T个令牌，并以N个/每秒的速度不断的往桶中加入令牌，当桶中的令牌数量达到设定的上限时比如T，桶中的令牌不再增加，当有请求来时，谁先拿到令牌，谁就可以发送数据，而其他请求需要等待；当发送完成，令牌桶会将令牌返回桶中，等待下一个请求来取。

令牌桶算法的工作过程类似于水桶，其中可以看到令牌桶算法的原理，它在每一段时间内不断地以一定的速率往桶里流入令牌，而当网络需要发送数据时，只有拿到令牌的请求才能发送，这就使数据流量被有效的控制在给定的范围内。

令牌桶算法的优点有：首先，它的控制机制灵活，可以有效的控制各种数据流量；其次，它是一种竞争式机制，拿到令牌的请求才会被优先处理；最后，它的参数很容易确定，不需要复杂的调整。

令牌桶算法的应用场景很广泛，在IP网络中，它可以保障QoS （Quality of Service）要求，比如说，对于一条延迟重要的数据流，用令牌桶算法就可以保证其优先发送，可以保障低延迟。

还可用于计费场景，比如客户支付一定金额，就能使用一定的网络资源，使用令牌桶算法就可以保障客户可以享受预先购买的网络资源。

总之，令牌桶算法可以有效的控制网络数据流量，保障网络请求被必要的控制，具有良好的可扩展性，也具有高度可配置性，可以满足不同的网络场景需求，是一种优秀的网络流量控制算法。

redis 令牌桶原理 -回复

redis 令牌桶原理-回复redis令牌桶是一种用于限制访问频率的算法，可用于限制对某个资源的访问速率。

它基于令牌桶的概念，通过预先设定的速率产生令牌，并以固定速率消耗这些令牌来控制访问频率。

在本文中，我们将详细介绍redis令牌桶的原理，包括它的基本工作方式、核心原理以及如何将其应用于实际场景中。

一、令牌桶的基本概念在深入理解redis令牌桶原理之前，我们首先需要了解令牌桶的基本概念。

令牌桶是一种用于控制对某个资源的访问速率的算法，它通过产生令牌并以固定速率消耗这些令牌来控制访问频率。

每当一个请求到达时，如果存在可用的令牌，则允许该请求继续执行；否则，该请求将被延迟或丢弃。

令牌桶算法的核心概念包括令牌桶、令牌以及令牌产生速率。

令牌桶可以被视为一个具有固定容量的桶，其中会定期产生令牌，并以一定的速率消耗这些令牌。

当请求到达时，如果桶中有令牌，则允许该请求通过并从桶中取走一个令牌；否则，该请求将被拒绝或延迟。

二、redis令牌桶的工作原理1. 基本数据结构在redis中，可以使用有序集合（sorted set）来实现令牌桶算法。

有序集合中的成员表示令牌，而成员的分值表示令牌产生的时间。

通过对有序集合进行操作，我们可以实现对令牌的产生与消耗。

2. 令牌生成与消耗为了实现令牌的生成与消耗，我们可以利用redis的单线程特性和lua脚本功能。

具体来说，我们可以编写一个lua脚本，该脚本首先从有序集合中获取当前时间之前的所有令牌，并计算令牌的数量。

然后，根据请求的速率和耗费的令牌数量，更新有序集合中的成员以及对应的分值。

例如，假设某个令牌桶的容量为100个令牌，速率为每秒10个令牌。

在lua脚本中，我们可以通过以下步骤来生成和消耗令牌：- 首先，从有序集合中获取当前时间之前的所有令牌及其分值。

- 然后，计算令牌的数量，并确定是否有足够的令牌来处理当前请求。

如果令牌数量不足，则拒绝或延迟该请求。

- 接下来，更新有序集合中的成员和分值。

令牌桶算法原理

令牌桶算法原理令牌桶算法以一种类似于漏斗的形状来模拟网络流量的控制，通常应用于流量整形、Router的输入法以及拥塞控制算法。

它把一条网络链路当做一个漏斗，漏斗里装满了令牌（token），根据漏斗的口径和容量，使得令牌以恒定的速率（Rate）往下滴落，并且客户端（sender）以限定的速率（Token Bucket）往漏斗里添加令牌。

令牌桶算法具有令牌排队、排队停止、排队跳过三种基本特性，可以在网络中合理地分配带宽资源，有效控制网络流量，减少网络拥塞而导致的质量下降的风险。

令牌桶算法由三个参数组成：令牌桶容量（bucket size）、每秒令牌随机产生的速率（token rate）和Sender最大可发送的速率（peak rate）。

令牌桶容量即漏斗的容量，表明接受方可以接受的最大数据量，接受方在接收时，会从令牌桶中按照固定间隔（token rate）拿出一个令牌，用于接受发送方发送的包，如果令牌桶中的令牌用完了，就不会再接受发送方发送的数据包。

令牌桶随机产生的速率（token rate），指的是每秒令牌的随机产生的速率，是令牌桶的给定速率，即每秒发送进来的数据包可以有一个令牌。

当发送方向接受方发送数据时，令牌桶会减少一个令牌，从而控制发送方发送数据的速率。

Sender最大可发送的速率（peak rate），用来限制发送方发送数据的最大速率，也就是最大排队速率，如果超过这个最大速率，数据将会被丢弃。

令牌桶算法的工作方式：当发送方发送一个数据包时，系统会检查接受方的令牌桶中是否有令牌，如果有，则会将数据包通过并将令牌从令牌桶中减去一个；如果没有，数据包就会被拒绝，或者放入一个排队列表中，等待后续的令牌产生，在重新发送数据包。

假设接受方的令牌桶中有令牌，则一个令牌被用来接收一个数据包，当令牌桶满了时，接受方就不会再接收发送方发送的数据包，直到令牌桶里令牌用完，发送方又可以继续发送数据包了。

令牌桶算法有一定的智能性，可以为网络中的数据流提供均衡，让小型数据流也能被处理，而不会因为拥挤而被大型数据流挤压，使得小型数据流能够合理的得到分配，令牌桶算法还可以改善网络的拥塞控制能力，有效减少网络拥塞造成的影响，提升网络的可靠性。

限流器的工作原理

限流器的工作原理
限流器的工作原理是基于一定的算法和策略，通过对进入系统的请求进行评估和控制，确保系统能够承载可接受的负载，防止过高的请求或流量导致系统崩溃或响应延迟过高。

限流器通常会监控请求的频率和数量，采用不同的方式进行限流，如定时执行、固定速率放行、漏桶算法、令牌桶算法等。

其中，漏桶算法通过一个固定容量的水桶来模拟请求的处理速率，请求被想象成水滴，当请求进来时，如果水桶未满，则立即放行，并将水桶从相应的容量中减去请求的大小，如果水桶已满，则拒绝该请求。

令牌桶算法则以一个固定容量的桶中存放令牌来控制请求的放行，请求需要先从桶中获取足够的令牌，如果桶中令牌数量不足，则请求被拒绝，令牌的放入速率和取出速率可以通过调整算法中的参数进行控制。

限流器还可以根据系统负荷情况动态调整限流策略，根据系统性能、资源利用率等指标来判断是否需要调整限流的控制参数，从而实现灵活的流控调节。

总之，限流器通过对请求进行评估和控制，确保系统能够处理合理数量和频率的请求，保持系统的稳定性和可用性。

java的令牌桶方法

java的令牌桶方法
摘要：
1.令牌桶算法简介
2.令牌桶算法原理
3.Java中实现令牌桶算法的方法
4.实例演示
5.算法优缺点及应用场景
正文：
尊敬的读者，本文将为您介绍Java中的令牌桶方法。

令牌桶算法是一种流量控制和速率限制的算法，广泛应用于网络通信、系统优化等领域。

接下来，我们将详细探讨令牌桶算法的原理、实现以及应用。

1.令牌桶算法简介
令牌桶算法（Token Bucket Algorithm）是一种自适应的流量控制算法，它通过控制数据包的发送速率，从而实现对网络流量、系统资源等的管理。

该算法的主要特点是可调节性、公平性和稳定性。

2.令牌桶算法原理
令牌桶算法的基本原理是：在一定时间内，按照预设的速率向桶中添加令牌。

当发送数据包时，需要从桶中取出一个令牌。

如果桶中没有令牌，则发送操作等待，直到有足够的令牌为止。

通过这种方式，可以限制数据的发送速率，实现流量的控制。

3.Java中实现令牌桶算法的方法
在Java中，可以使用以下方法实现令牌桶算法：
- 创建一个容量为固定大小的桶，用于存储令牌。

- 设置一个定时器，定期向桶中添加令牌，添加速率即为所需限制的速率。

- 在发送数据包时，检查桶中是否有足够数量的令牌。

如果没有，则等待。

令牌桶原理 -回复

令牌桶原理-回复令牌桶是一个经典的算法，用于实现流量控制和限速的场景，它可以确保系统在处理请求时能够平稳地分配和控制资源。

本文将详细介绍令牌桶的原理以及它是如何工作的。

令牌桶算法的基本原理是系统会以固定的速率产生令牌，并将这些令牌放入一个桶中。

每当请求到达时，系统会从桶中取出一个令牌，如果桶中没有令牌，则该请求将被限制或拒绝。

这个桶也可以看作是一个缓冲区，用于存储即将要处理的请求。

首先，我们需要定义几个重要的概念：令牌：代表系统允许处理的请求的数量。

每次请求处理时都需要从桶中取出一个令牌。

令牌生成速率（Token Generation Rate）：表示系统每秒生成的令牌数量。

也可以理解为令牌桶的容量。

令牌消耗速率（Token Consumption Rate）：表示系统每秒处理请求的数量。

令牌桶的实现需要考虑两种情况：情况一：令牌数小于请求数，系统无法处理所有的请求。

在这种情况下，请求数量超过了令牌桶的容量，令牌数不足以满足请求。

此时，系统可以选择拒绝请求或者将请求放入等待队列中，直到有足够的令牌可以处理。

情况二：令牌数大于请求数，系统可以处理所有的请求。

在这种情况下，请求数量小于等于令牌的数量，系统可以处理所有的请求，并且令牌桶中的令牌会根据一定的速率进行补充。

如果系统一直没有新的请求到达，那么令牌数将一直增加，直到达到令牌桶的容量。

令牌桶算法的关键在于令牌的生成和消耗速率的控制。

为了避免突发流量对系统造成的过载，系统需要对令牌的生成速率进行限制。

限制令牌的生成速率可以通过控制令牌的生成频率来实现，比如每秒生成10个令牌。

这样，系统在每秒内最多只能处理10个请求，并且令牌桶中最多只能存储10个令牌。

另一方面，消耗令牌的速率也需要进行限制，以避免系统过载。

系统可以通过控制请求的处理速率来控制令牌的消耗速率，比如每秒处理5个请求。

这样，即使令牌桶中有10个令牌，也只能处理5个请求，另外的5个令牌将会在下一秒继续消耗。

golang 令牌桶原理

golang 令牌桶原理令牌桶算法是一种常见的流量控制算法，用于限制对系统资源的访问速率。

它基于一个简单的概念，即系统以固定的速度产生令牌，并将这些令牌放入令牌桶中。

每当有请求到来时，从令牌桶中取出一个令牌，如果令牌桶为空，则请求需要等待或被拒绝。

Golang中，可以使用令牌桶算法通过控制goroutine的数量来实现并发限制。

下面是一个简单的令牌桶实现的示例代码：```gopackage mainimport ("fmt""sync""time")type TokenBucket struct {capacity int // 令牌桶容量rate time.Duration // 令牌产生速率available int // 当前可用的令牌数量mu sync.Mutex // 互斥锁用于保护令牌桶的并发安全性}func NewTokenBucket(capacity int, rate time.Duration) *TokenBucket { return &TokenBucket{capacity: capacity,rate: rate,available: capacity,}}func (tb *TokenBucket) AllowRequest() bool {tb.mu.Lock()defer tb.mu.Unlock()if tb.available > 0 {tb.available--return true}return false}func (tb *TokenBucket) Run() {ticker := time.NewTicker(tb.rate)defer ticker.Stop()for range ticker.C {tb.mu.Lock()tb.available = tb.capacitytb.mu.Unlock()}}func main() {tb := NewTokenBucket(10, time.Second) // 创建一个容量为10，每秒产生一个令牌的令牌桶go tb.Run() // 启动令牌桶的产生令牌的goroutine// 模拟并发请求var wg sync.WaitGroupfor i := 0; i < 20; i++ {wg.Add(1)go func(i int) {defer wg.Done()if tb.AllowRequest() {fmt.Printf("Request %d is allowed\n", i)} else {fmt.Printf("Request %d is rejected\n", i)}}(i)}wg.Wait()}```上述代码中，TokenBucket结构体表示令牌桶，包含令牌桶的容量、令牌的产生速率和当前可用的令牌数量。

令牌桶

什么是令牌桶在我们讨论突发数据量之前，我们首先要理解令牌桶的概念。

令牌桶本身没有丢弃和优先级策略，令牌桶是这样工作的：1．令牌以一定的速率放入桶中。

2．每个令牌允许源发送一定数量的比特。

3．发送一个包，流量调节器就要从桶中删除与包大小相等的令牌数。

4．如果没有足够的令牌发送包，这个包就会等待直到有足够的令牌（在整形器的情况下）或者包被丢弃，也有可能被标记更低的DSCP（在策略者的情况下）。

5．桶有特定的容量，如果桶已经满了，新加入的令牌就会被丢弃。

因此，在任何时候，源发送到网络上的最大突发数据量与桶的大小成比例。

令牌桶允许突发，但是不能超过限制。

Cisco IOS 流量策略（Traffic Policers）IOS支持两种流量策略：1．传统的Cisco流量策略：CAR承诺接入速率，使用命令Router(config-if)#rate-limit {input | output} CIR (bps)Bc（burst-normal） Be(burst-max) conform-action action exceed-action action 2．新型的Cisco流量策略：基于类的策略（Class-based policer），使用模块化Qos CLI（MQC）语法。

可以使用MQC命令建立流量策略并把策略应用到接口。

一个流量策略包括一个流量类（traffic class）和一个或多个Qos特性。

Policy命令用来执行流量策略特性，它指定了一个流量类所需要的最大速率，超过这个速率Qos系统会立刻执行一个操作，标准的操作是丢弃或重置包头的DSCP字段。

Policy 命令的语法是：police cir<bps> Bc<bc> Be<be> conform<conform-action> exceed<exceed-action> violate<violate-action>理解Bc和Be对于超额的数据包，流量策略并不会把它们缓存稍候转发，只有整形器（shaper）会这样做。

常用限流策略——漏桶与令牌桶介绍

常⽤限流策略——漏桶与令牌桶介绍常⽤限流策略——漏桶与令牌桶介绍限流⼜称为流量控制（流控），通常是指限制到达系统的并发请求数，本⽂列举了常见的限流策略，并以gin框架为例演⽰了如何为项⽬添加限流组件。

限流限流⼜称为流量控制（流控），通常是指限制到达系统的并发请求数。

我们⽣活中也会经常遇到限流的场景，⽐如：某景区限制每⽇进⼊景区的游客数量为8万⼈；沙河地铁站早⾼峰通过站外排队逐⼀放⾏的⽅式限制同⼀时间进⼊车站的旅客数量等。

限流虽然会影响部分⽤户的使⽤体验，但是却能在⼀定程度上报障系统的稳定性，不⾄于崩溃（⼤家都没了⽤户体验）。

⽽互联⽹上类似需要限流的业务场景也有很多，⽐如电商系统的秒杀、微博上突发热点新闻、双⼗⼀购物节、12306抢票等等。

这些场景下的⽤户请求量通常会激增，远远超过平时正常的请求量，此时如果不加任何限制很容易就会将后端服务打垮，影响服务的稳定性。

此外，⼀些⼚商公开的API服务通常也会限制⽤户的请求次数，⽐如百度地图开放平台等会根据⽤户的付费情况来限制⽤户的请求数等。

常⽤的限流策略漏桶漏桶法限流很好理解，假设我们有⼀个⽔桶按固定的速率向下⽅滴落⼀滴⽔，⽆论有多少请求，请求的速率有多⼤，都按照固定的速率流出，对应到系统中就是按照固定的速率处理请求。

漏桶法的关键点在于漏桶始终按照固定的速率运⾏，但是它并不能很好的处理有⼤量突发请求的场景，毕竟在某些场景下我们可能需要提⾼系统的处理效率，⽽不是⼀味的按照固定速率处理请求。

关于漏桶的实现，uber团队有⼀个开源的库。

这个库的使⽤⽅法⽐较简单，Take() ⽅法会返回漏桶下⼀次滴⽔的时间。

import ("fmt""time""/ratelimit")func main() {rl := ratelimit.New(100) // per secondprev := time.Now()for i := 0; i < 10; i++ {now := rl.Take()fmt.Println(i, now.Sub(prev))prev = now}// Output:// 0 0// 1 10ms// 2 10ms// 3 10ms// 4 10ms// 5 10ms// 6 10ms// 7 10ms// 8 10ms// 9 10ms}它的源码实现也⽐较简单，这⾥⼤致说⼀下关键的地⽅，有兴趣的同学可以⾃⼰去看⼀下完整的源码。

令牌桶原理(一)

令牌桶原理(一)令牌桶原理令牌桶是什么？•令牌桶是一种用于限制流量的算法•它是一种基于令牌的方案，用于控制同一时间内请求的数量令牌桶的工作原理•令牌桶中有一定数量的令牌，这些令牌以固定的速率被添加到令牌桶中•每当有一个请求进来时，就会尝试取出一个令牌•如果令牌桶中没有令牌，则请求会被暂时阻塞，直到有令牌可以被取出令牌桶的优点•令牌桶可以有效保护系统免受流量过载的威胁•它在控制请求的同时，可以保证流量的平滑和稳定令牌桶的应用场景•令牌桶广泛应用于网络中，用于控制网络流量的传输•它也可以被用于限制用户访问接口的频率•令牌桶还可以被应用于限制任务处理的并发数总结•令牌桶是一种限制流量的算法，其工作原理是基于令牌的•令牌桶的优点是可以保护系统免受流量过载的威胁•令牌桶的应用场景包括网络流量控制、用户接口访问频率限制和任务并发数限制等方面。

令牌桶算法实现•令牌桶算法需要维护两个参数：令牌桶容量和令牌添加速率•一般情况下，令牌桶容量是固定的，而令牌添加速率可以根据需要进行调整•当有新的请求进入时，会尝试从令牌桶中取出一个令牌•如果令牌桶中没有令牌，则会暂时阻塞请求或拒绝请求•每隔一段时间，令牌桶会添加一定数量的令牌，直到达到最大容量令牌桶算法与漏桶算法的区别•令牌桶算法和漏桶算法都是流量控制算法，但两者的实现方式不同•漏桶算法是在固定的速率下将请求处理为固定大小的数据流发送•令牌桶算法是在固定的速率下将请求处理为固定数量的请求发送•漏桶算法不管请求的数量，只关心处理速率是否超过固定速率•令牌桶算法强制限制了请求的数量，保证了流量的平滑和稳定，但可能会丢弃部分请求令牌桶算法的应用实例•在分布式系统中，令牌桶算法可以用于限制访问API的频率，防止资源被过度访问•在网络中，令牌桶算法可以用于控制QoS（Quality of Service），保证网络流量的平稳和稳定•在操作系统中，令牌桶算法可以用于限制并发任务数量，避免系统资源被过度耗尽总之，令牌桶算法是一种重要的流量控制算法，它在保障系统安全的同时，还可以保证数据的平滑和稳定。

令牌桶算法(单-三速率)

介绍令牌桶算法是目前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算法，在桶的构成、令牌添加和报文处理流程方面前者较后者简单，成为目前业界比较常用的流量标记方式。

在实际应用中，应针对不同的流量特征选择恰当的标记方式。

1.令牌桶算法基本原理RFC中定义了两种令牌桶算法——单速率三色标记算法和双速率三色标记算法，其评估结果都是为报文打上红、黄、绿三色标记。

QoS会根据报文的颜色，设置报文的丢弃优先级，其中单速率三色标记比较关心报文尺寸的突发，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。

单速率三色标记算法IETF的RFC文件l2j定义了单速率三色标记算法，评估依据以下3个参数：承诺访问速率( CIR)，即向令牌桶中填充令牌的速率；承诺突发尺寸(CBS)，即令牌桶的容量，每次突发所允许的最大流量尺寸( 注：设置的突发尺寸必须大于最大报文长度)；超额突发尺寸(EBS)。

一般采用双桶结构：C桶和E桶。

表示C桶中的令牌数，表示E桶中令牌数，两桶的总容量分别为CBS 和EBS。

初始状态时两桶是满的，即Tc和初始值分别等于CBS和EBS。

令牌的产生速率是CIR，通常是先往c桶中添加令牌，等c桶满了，再往E桶中添加令牌，当两桶都被填满时，新产生的令牌将会被丢弃。

色盲模式下，假设到达的报文长度为口。

若报文长度口小于c桶中的令牌数，则报文被标记为绿色，且C桶中的令牌数减少B；若Te< B< T e，则标记为黄色，E和c桶中的令牌数均减少口；若B> Te，标记为红色，两桶总令牌数都不减少。

在非色盲模式下，若报文已被标记为绿色或B<TC，则报文被标记为绿色，R，C减少B；若报文已被标记为黄色或TC<BTe，则标记为红色，r，c和都不减少。

令牌桶

网络拥塞场景1网络拥塞场景2如果不限制用户发送的业务流量大小，大量不断突发的业务数据会使网络更加拥挤，严重时会出现网络拥塞，造成业务出现异常，同时也浪费网络资源网络拥塞造成资源浪费：网络拥塞引起业务异常是否很期待有一种机制可以在网络上通过监督进入网络的流量速率，以达到限制流量、提高网络资源使用效率的目的，从而保证有限的网络资源提供更好的网络服务？为了达到上述目的，我们需要对进入网络的流量进行监督，实现CAR （Committed Access Rate ）。

CAR ：将进入网络的用户流量的速率限制在约定的范围之内，从而避免引起网络拥塞。

如果流量没有超速，设备会为报文奖励绿牌（将报文染色为绿色）。

报文可畅通无阻，即被转发。

•要实现CAR ，就需要对流量进行评估，然后根据评估的结果对流量采取相应的动作：令牌桶2015年5月14日星期四02:21如果流量稍微超速，设备会发出黄牌警告（将报文染色为黄色）。

通常报文会被降级，即修改报文的内部优先级，然后进行尽力而为的转发。

•如果流量超速太多，设备会发出红牌将报文罚下（将报文染色为红色）。

报文被禁止通行，即丢弃。

•然而，报文不像汽车那样可以通过测速仪之类的仪器进行测速。

那么，如何对报文的速率进行评估呢？——答案在这里：令牌桶。

令牌桶可以看作是一个存放令牌的容器，预先设定一定的容量。

系统按给定的速度向桶中放置令牌，当桶中令牌满时，多余的令牌溢出。

令牌桶是一种流量测量方法高速公路例子：假设进入高速公路的车辆需要在入口处领取到通行卡才能进入高速公路。

为了节约人力成本，入口处放置自动出卡机。

按照国家高速公路交通安全法的规定，在高速公路上行驶的车辆，车速超过100km/h 时，应与同车道前车保持100米以上距离。

为了保持最小安全行车距离100米，按车速100km/h 计算，需要间隔至少3.6秒才能放行一辆车，因此出卡机每隔3.6秒出一张通行卡。

在自动出卡机下放置一个盒子，自动出卡机按照3.6秒的间隔向盒子中投放通行卡。

令牌桶算法原理范文

令牌桶算法原理范文令牌桶算法的原理很简单，可以通过一个令牌桶来描述。

令牌桶中有一个固定的容量，用来存放令牌。

每个令牌代表一个请求，请求在对应的令牌桶中获取令牌，然后才能被执行。

令牌以固定的速率（即令牌产生的速度）被放入令牌桶中。

令牌桶算法的核心在于如何限制请求速率。

当一个请求到达时，首先尝试从令牌桶中获取一个令牌，如果桶中没有足够的令牌，则请求无法执行，需要等待或者被丢弃。

如果桶中有足够的令牌，则从桶中取出一个令牌，并执行请求。

每当执行一个请求时，令牌桶中的令牌数量就会减少一个。

首先，令牌桶算法需要维护两个关键的变量：1.令牌桶的容量：表示令牌桶可以存放的令牌数量的上限。

2.令牌产生速率：表示每秒钟向令牌桶中放入的令牌数量。

令牌的产生速率可以是固定的，也可以是根据实时情况而变化的。

例如，我们可以设置每秒产生100个令牌，即每10毫秒产生1个令牌。

其次，令牌桶算法需要按照以下规则对令牌进行管理：1.初始时，令牌桶为空，不包含任何令牌。

2.令牌产生的速率恒定，每隔固定的时间（例如，每10毫秒）产生一个令牌，并放入令牌桶中。

3.当一个请求到达时，首先尝试从令牌桶中获取一个令牌。

-如果桶中有足够的令牌，则从桶中取出一个令牌，并执行请求。

-如果桶中没有足够的令牌，则请求无法执行。

4.无论请求是否执行，桶中的令牌数量都会相应地减少。

5.桶中的令牌数量不能超过桶的容量。

与令牌桶算法相似的还有漏桶算法。

漏桶算法的原理是，以固定的速率从一个容量固定的漏桶中漏水，每个请求需要等待足够的时间才能通过漏桶。

不同于令牌桶算法，漏桶算法可以在请求到达时直接丢弃超出容量的请求。

两者的区别在于令牌桶算法是按照令牌的供给速率控制请求的执行速率，而漏桶算法则是按照固定的漏水速率控制请求的执行速率。

总结来说，令牌桶算法通过对请求进行令牌的控制，实现了对请求流量的平滑和限制。

通过调节令牌产生速率和桶的容量，可以灵活地控制请求执行的速率，保护系统免受突发流量和恶意攻击的影响。

QOS令牌筒原理

QoS的一个重要作用就是对端口流量进行监管，也就是限制端口流量。

但QoS是如何做到这点的呢？那就是QoS的令牌桶机制了。

6.3.3 QoS令牌桶工作原理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图6-10来表示。

图6-10 令牌桶的基本工作作原理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。

令牌桶参数

令牌桶参数
令牌桶算法是一种常用的限流技术，通过设置参数来控制请求的速率和并发量。

以下是一些常见的令牌桶参数：
1. 令牌生成速率：表示每秒钟生成的令牌数，即单位时间内产生的令牌数量。

这个参数影响到系统最大吞吐量，也是限流的核心参数。

2. 令牌桶容量：表示令牌桶中最多存放多少个令牌。

当请求到来时，如果桶中的令牌数量不足，则请求被拒绝。

3. 预热时间：表示系统启动后的一段时间内，令牌桶会逐渐增加令牌生成速率，直到达到设定的最大速率。

这个参数可以避免系统启动时大量请求同时到来，导致系统崩溃。

4. 最大并发数：表示同时处理的请求数量上限，超过该数量的请求会被拒绝。

这个参数可以保护系统不被过度压力。

5. 最大等待时间：表示请求在队列中等待的最长时间，超过该时间请求会被拒绝。

这个参数可以避免请求长时间占用系统资源，导致其他请求无法得到及时响应。

以上是一些常见的令牌桶参数，根据具体情况可以进行调整。

同时，令牌桶算法也需要结合其他限流技术一起使用，以实现更加灵活和高效的流量控制。

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