令牌桶
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 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。
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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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
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。
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。
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。
令牌桶限流算法
令牌桶限流算法令牌桶限流算法令牌桶算法是⼀个桶，匀速向桶⾥放令牌，控制桶最⼤容量（令牌最⼤数）和放⼊令牌速率（⽣成令牌/秒）。
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，如果桶⾥⾯没有令牌的话，则拒绝服务；接⼝限制 t 秒内最⼤访问次数为 n，则每隔 t/n 秒会放⼀个 token 到桶中；桶中最多可以存放 b 个 token，如果 token 到达时令牌桶已经满了，那么这个 token 会被丢弃；接⼝请求会先从令牌桶中取 token，拿到 token 则处理接⼝请求，拿不到 token 则执⾏限流；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（不同⼤⼩的数据包，消耗的令牌数量不⼀样），并且数据包被发送到⽹络；Rate limiting Spring Boot with bucket4j每分钟10个限流，每分钟10个速度放⼊令牌tokenRefill refill = Refill.intervally(10, Duration.ofMinutes(1));Bandwidth limit = Bandwidth.classic(10, refill);Bucket bucket = Bucket4j.builder().addLimit(limit).build();for (int i = 1; i <= 10; i++) {assertTrue(bucket.tryConsume(1));}assertFalse(bucket.tryConsume(1));Use Spring MVC Interceptorpublic class RateLimitInterceptor implements HandlerInterceptor {@Autowiredprivate PricingPlanService pricingPlanService;@Overridepublic boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler)throws Exception {String apiKey = request.getHeader("X-api-key");if (apiKey == null || apiKey.isEmpty()) {response.sendError(HttpStatus.BAD_REQUEST.value(), "Missing Header: X-api-key");return false;}String url = request.getRequestURI();Bucket tokenBucket = pricingPlanService.resolveBucket(apiKey+"-"+url);ConsumptionProbe probe = tokenBucket.tryConsumeAndReturnRemaining(1);if (probe.isConsumed()) {response.addHeader("X-Rate-Limit-Remaining", String.valueOf(probe.getRemainingTokens()));return true;} else {long waitForRefill = probe.getNanosToWaitForRefill() / 1_000_000_000;response.addHeader("X-Rate-Limit-Retry-After-Seconds", String.valueOf(waitForRefill));response.sendError(HttpStatus.TOO_MANY_REQUESTS.value(),"You have exhausted your API Request Quota");return false;}}}public class PricingPlanService {private final Map<String, Bucket> cache = new ConcurrentHashMap<>();public Bucket resolveBucket(String apiKey) {return puteIfAbsent(apiKey, this::newBucket);}private Bucket newBucket(String apiKey) {PricingPlan pricingPlan = PricingPlan.resolvePlanFromApiKey(apiKey);return Bucket4j.builder().addLimit(pricingPlan.getLimit()).build();}}public enum PricingPlan implements BandwidthFactory {FREE(){@Overridepublic Bandwidth getLimit() {return Bandwidth.classic(20, Refill.intervally(20, Duration.ofHours(1)));}},BASIC(){@Overridepublic Bandwidth getLimit() {return Bandwidth.classic(40, Refill.intervally(40, Duration.ofHours(1)));}},PROFESSIONAL(){@Overridepublic Bandwidth getLimit() {return Bandwidth.classic(100, Refill.intervally(100, Duration.ofHours(1)));}};}@SpringBootConfigurationpublic class AppConfig implements WebMvcConfigurer {@Autowiredprivate RateLimitInterceptor interceptor;@Overridepublic void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {registry.addInterceptor(interceptor).addPathPatterns("/api/v1/area/**");}}@PostMapping("/api/v1/area/rectangle3")public ResponseEntity<AreaV1> rectangle3(@RequestHeader(value = "X-api-key") String apiKey, @RequestBody RectangleDimensionsV1 dimensions) {return ResponseEntity.ok().body(new AreaV1("rectangle", dimensions.getLength() * dimensions.getWidth()));}发起测试请求curl -v -X POST http://localhost:8071/api/v1/area/rectangle3 \-H "Content-Type: application/json" -H "X-api-key:FX001-99999" \-d '{ "length": 10, "width": 12 }'每⼩时20个token，剩余19个token可⽤。
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 原理
令牌桶原理令牌桶算法是一种流量控制和速率限制的算法，广泛应用于计算机网络和分布式系统中对资源的访问控制。
它的核心思想是通过控制令牌的生成和消耗，来实现对访问请求的速率限制。
下面详细介绍令牌桶的原理和实现。
一、令牌桶算法的基本原理令牌桶算法主要分为两个部分：令牌生成和令牌消耗。
在系统运行过程中，定期生成一定数量的令牌，并放入令牌桶中。
当有请求访问资源时，需要从桶中取出一个令牌。
如果桶中没有令牌，则请求被拒绝。
通过控制令牌的生成速率和消耗速率，可以达到限制访问速率的目的。
二、令牌桶算法的关键参数1.令牌生成速率：决定了单位时间内生成令牌的数量。
通常与系统的处理能力、网络带宽等因素相关。
2.令牌消耗速率：决定了单位时间内消耗令牌的数量。
应与系统的处理能力、网络带宽等因素相匹配。
3.桶的大小：决定了桶中可以存储的令牌数量。
过大或过小都会导致系统性能的下降或资源利用率不高。
4.阈值：当桶中令牌数量低于阈值时，触发降速或拒绝访问等处理策略。
三、令牌桶算法的实现1.初始化：创建一个令牌桶，设置初始的令牌数量为桶大小。
2.令牌生成：在系统定时器触发时，根据令牌生成速率向桶中添加令牌。
3.令牌消耗：当有请求访问资源时，从桶中消耗一个令牌。
如果桶中没有令牌，则拒绝访问请求。
4.监控：持续监控桶中令牌的数量，当令牌数量低于阈值时，执行相应的处理策略，如降速、拒绝访问等。
5.调整参数：根据系统的实际运行情况，动态调整令牌生成速率、消耗速率等参数，以实现最佳的速率限制效果。
四、令牌桶算法的好处1.公平性：令牌桶算法保证了同一时刻对所有请求的处理公平性，避免了优先级较高的请求被低优先级的请求拖慢。
2.灵活性：通过调整令牌生成速率和消耗速率，可以实现对不同场景下的速率限制需求。
3.易于实现：令牌桶算法简单易懂，实现起来较为简单，便于在各种系统中推广应用。
总之，令牌桶算法作为一种流量控制和速率限制算法，在保障系统资源合理利用和提高系统性能方面具有重要意义。
java的令牌桶方法
java的令牌桶方法令牌桶方法是一种常用于限制资源访问速率的算法，在Java中也有相应的实现。
该方法通过维护一个固定容量的令牌桶，来控制对指定资源的访问频率。
在使用令牌桶方法时，主要包含以下几个要素：1. 令牌桶容量：确定令牌桶中最多可以存放多少个令牌。
2. 生成速率：确定每秒生成多少个令牌，也就是令牌桶的填充速度。
3. 请求速率：确定每秒允许从令牌桶中取出多少个令牌，也就是允许的访问速率。
基本的实现逻辑如下：- 初始化令牌桶，设置初始令牌数量为令牌桶容量。
- 启动一个定时任务，每秒生成一定数量的令牌，并加入到令牌桶中。
- 当某个请求到达时，从令牌桶中尝试取出一个令牌。
- 如果令牌桶中有足够的令牌，则允许请求访问资源，并移除一个令牌。
- 如果令牌桶中没有足够的令牌，则拒绝请求或暂时等待直至令牌产生。
使用令牌桶方法可以有效地控制请求的访问频率，避免因过多请求造成的资源过载或崩溃。
它可以应用于诸如网络请求限速、API调用频率控制等场景。
在Java中，可以使用类似以下代码实现简单的令牌桶方法：```javaimport java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;import java.util.concurrent.BlockingQueue;public class TokenBucket {private final int capacity; // 令牌桶容量private final int rate; // 生成速率private final BlockingQueue<Object> tokens; // 令牌存放容器 public TokenBucket(int capacity, int rate) {this.capacity = capacity;this.rate = rate;tokens = new ArrayBlockingQueue<>(capacity);// 启动令牌生成任务new Thread(() -> {while (true) {try {Thread.sleep(1000 / rate); // 每秒生成 rate 个令牌 tokens.put(new Object()); // 生成一个令牌} catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();}}}).start();}public boolean takeToken() {return tokens.poll() != null; // 尝试取出一个令牌}}```以上是一个简单的令牌桶实现示例，通过调用`takeToken()`方法，可以判断是否能够取出一个令牌。
令牌桶算法的应用场景
令牌桶算法的应用场景
令牌桶算法常用于控制和管理计算机系统和网络中的资源访问。
以下是一些令牌桶算法的应用场景：
1.网络流量控制：令牌桶算法可以用于控制网络流量，防止网络拥塞和过载。
在网络中，令牌桶算法可以根据网络带宽和流量负载等参数，动态调整发送数据的速率和数量，从而保证网络的稳定性和可靠性。
2.服务器资源管理：令牌桶算法可以用于控制服务器资源的访问，例如CPU、内存、磁盘和网络等资源。
在服务器中，令牌桶算法可以通过控制请求的处理速率和资源分配，防止服务器过载和崩溃。
3.数据库访问控制：令牌桶算法可以用于控制数据库访问的频率和数量，从而防止数据库过载和崩溃。
在数据库中，令牌桶算法可以根据数据库负载和性能要求等参数，动态调整访问数据库的速率和数量，从而保证数据库的稳定性和可靠性。
4.云计算资源管理：令牌桶算法可以用于控制云计算资源的访问和使用。
在云计算中，令牌桶算法可以根据资源负载和性能要求等参数，动态调整虚拟机、容器等资源的使用速率和数量，从而保证云计算的稳定性和可靠性。
5.消息队列管理：令牌桶算法可以用于控制消息队列的访问和使用。
在消息队列中，令牌桶算法可以根据队列负载和性能要求等参数，动态调整队列的使用速率和数量，从而保证消息队列的稳定性和可靠性。
令牌限流算法
令牌限流算法
令牌桶算法(Token Bucket Algorithm)和漏桶算法(Leaky Bucket Algorithm)是两种常见的令牌限流算法，用于控制某个资源在单位时间内的访问频率。
这两种算法都可以用于防止恶意请求、保护服务器免受过载等场景。
1. 令牌桶算法（Token Bucket Algorithm）：
-工作原理：令牌桶算法维护一个固定容量的令牌桶，其中以固定的速率生成令牌。
每当有请求到来时，必须从令牌桶中取走一个令牌，只有取到令牌的请求才能被处理。
-优点：稳定的速率控制，允许短时突发请求。
-实现：每秒生成一定数量的令牌，请求到来时尝试从桶中取走一个令牌，如果桶中有足够的令牌，则处理请求；否则，请求被拒绝或者进入队列等待。
2. 漏桶算法（Leaky Bucket Algorithm）：
-工作原理：漏桶算法类似于一个固定容量的漏桶，每个请求都被看作是一个水滴，无论请求的到来速率有多快，水滴都以恒定的速率漏出。
如果桶满了，多余的请求将被丢弃或排队等待。
-优点：平滑请求速率，固定的漏出速率。
-实现：请求到来时，将请求放入漏桶中，漏桶以固定速率漏水，如果漏桶溢出，则溢出的请求被丢弃或进入队列等待。
这两种算法的选择取决于具体的应用场景和要求。
令牌桶算法允许一定程度的突发，而漏桶算法更加平滑，对请求的处理速率有更好的控制。
在实际应用中，可以通过计数器、定时器等机制来实现这两种算法。
同时，注意在分布式系统中使用这些算法时，需要考虑同步和一致性的问题。
几种限流算法及实现方式
几种限流算法及实现方式本文将介绍几种常见的限流算法及其实现方式，包括令牌桶算法、漏桶算法、计数器算法和漏斗算法。
这些算法在不同场景下有不同的适用性，可以根据需求选择合适的算法来对访问流量进行限流。
1. 令牌桶算法令牌桶算法是一种常见的限流算法，基本思想是系统会以恒定的速率往桶中放入令牌，而每个请求在处理之前都需要从桶中取出一个令牌。
如果桶中没有足够的令牌，则表示当前的请求速率超过了系统限制，需要进行限流处理。
实现方式：- 维护一个令牌桶，其中包含固定数量的令牌；- 定时向桶中添加令牌，直到桶满为止；- 处理请求时，如果桶中有足够的令牌，则继续处理请求，否则拒绝请求或者延时处理。
优点：- 算法简单且高效，可以有效控制请求速率；- 可以应对突发流量，灵活性较高。
缺点：- 需要维护一个令牌桶，增加系统开销；- 对于突发流量处理能力有限。
2. 漏桶算法漏桶算法是另一种常见的限流算法，基本思想是系统以恒定的速率处理请求，如果请求速率超过了系统处理能力，则将请求加入到一个漏桶中，并以恒定的速率处理漏桶中的请求。
漏桶算法可以有效地平滑访问流量，防止突发请求造成系统崩溃。
实现方式：- 维护一个大小固定的漏桶，用于存放待处理的请求；- 定时处理漏桶中的请求，直到漏桶为空；- 处理请求时，如果漏桶已满，则拒绝请求或者延时处理。
优点：- 可以平滑访问流量，防止系统崩溃；- 算法简单且高效，适用于大多数场景。
缺点：- 对于突发访问流量处理能力有限；- 无法应对短时突发流量。
3. 计数器算法计数器算法是一种简单直观的限流算法，基本思想是统计一段时间内的请求次数，当请求次数超过系统限制时，对请求进行限流处理。
计数器算法可以精确地控制访问流量，适用于对请求次数有严格要求的场景。
实现方式：- 维护一个计数器，用于统计一段时间内的请求次数；- 定时清零计数器，重新开始统计；- 处理请求时，如果请求次数超过系统限制，则拒绝请求或者延时处理。
几种限流方式和使用场景
几种限流方式和使用场景限流是一种常见的流量控制技术，用于防止系统在短时间内承受过大的流量而导致的系统崩溃、服务延迟、数据错误等问题。
以下是几种常见的限流方式及其使用场景：1. 令牌桶算法（Token Bucket）令牌桶算法是一种常用的限流算法，它通过维护一个固定容量的令牌桶，以限制单位时间内通过的请求数量。
当请求到达时，会从令牌桶中获取一个令牌，如果令牌桶中没有令牌，则拒绝或延迟处理请求。
令牌桶算法适用于稳定的流量场景，如Web应用、API接口等。
2. 计数器算法（Counting Algorithm）计数器算法通过对请求进行计数，实现简单的流量控制。
它通常会维护一个计数器变量，每当有请求到达时，计数器加一。
当计数器的值达到设定的限流阈值时，拒绝或延迟处理请求。
计数器算法适用于突发流量场景，如电商网站、新闻网站等。
3. 滑动窗口算法（Sliding Window Algorithm）滑动窗口算法通过对请求的时间戳进行排序，维护一个时间窗口内的请求列表，并根据列表中的请求数量进行限流。
它通常会维护一个窗口大小和窗口内请求数量的阈值，当窗口内的请求数量超过阈值时，拒绝或延迟处理新到达的请求。
滑动窗口算法适用于处理突发流量的场景，如缓存系统、消息队列等。
4. 漏桶算法（Leaky Bucket Algorithm）漏桶算法是一种更为复杂的限流算法，它通过模拟一个实际系统中的资源分配过程来实现流量控制。
它维护一个虚拟的“桶”，每个请求到达时都会向桶中添加一个虚拟资源，桶以一定的速率向系统释放资源。
如果桶已满，则拒绝或延迟处理请求。
漏桶算法适用于模拟实际系统的资源分配过程，如云服务、网络流量控制等。
5. 热点限流（Hot Spot Limiting）热点限流是一种针对系统中流量集中区域的限流方法。
它通过分析系统的流量分布情况，找出流量集中的区域并进行限流。
热点限流可以采用令牌桶算法、计数器算法、滑动窗口算法等来实现。
令牌桶 原理
令牌桶原理令牌桶是一种流量控制算法，用于限制某个服务或系统的请求速率。
它的原理是维护一个固定容量的令牌桶，进程或线程通过获取令牌进行操作，当令牌桶内的令牌数量不足时，对于来自该进程或线程的请求，可以选择拒绝或者将其放入队列中等待令牌。
令牌桶算法的概念最早由VOIP领域的BitTorrent发明者Bram Cohen提出，后续被广泛应用于网络请求、接口限流等场景。
它是一种比较简单有效的流量控制算法，具有稳定和自适应控制的特点。
令牌桶算法的基本原理可以描述为以下几步：1.初始化令牌桶：首先，我们需要创建一个容量固定的令牌桶，并初始化令牌桶里的令牌数量。
2.令牌产生：以固定的速率往令牌桶中添加令牌。
可以将令牌的产生视为一个定时器，每隔一定的时间间隔，就产生一个令牌放入令牌桶中。
3.请求获取令牌：当进程或线程需要执行某个操作时，需要从令牌桶中获取一个令牌才能执行。
如果令牌桶中有足够的令牌，则取走一个令牌，否则无法执行。
4.请求处理：当请求获取令牌成功后，进程或线程可以执行相应的操作，并消耗一个令牌。
如果令牌数不足，则需要等待，直到桶中有足够的令牌。
5.令牌桶补充：不管是否有请求获取令牌，都需要定期往令牌桶中添加令牌，以维持令牌桶的稳定性。
这也意味着即使在一段时间内没有请求，令牌桶中的令牌数量也是在增加的。
令牌桶算法的实现相对简单，最常见的方式是使用一个固定大小的队列来存储令牌，因为队列的先进先出（FIFO）特性符合令牌的获取和消耗顺序。
令牌桶算法的优点有：1.平滑稳定：令牌桶算法可以通过调整令牌产生的速率来平滑请求的处理，使得整个系统的流量更为稳定。
2.灵活控制：通过调整令牌产生的速率和桶大小，可以根据实际需求灵活控制请求的处理速率和突发流量的处理能力。
3.自适应：令牌产生的速率可以根据实际系统的负载情况进行自适应调整，从而避免了资源的浪费和过载的问题。
4.可扩展：令牌桶算法可以适应不同规模和复杂度的系统，可以方便地与其他算法和逻辑结合使用。
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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。
每辆进入高速公路的车辆，从盒子中领取通行卡之后才可以进入高速公路。
令牌桶算法与此类似。
简单来说，令牌桶可以看作是一个存放一定数量令牌的容器。
系统按设定的速度向桶中放置令牌。
当桶中令牌满时，多出的令牌溢出，桶中令牌 不再增加。
在使用令牌桶对流量规格进行评估时，是以令牌桶中的令牌数量是否足够满足报文的转发为依据的。
每个需要被转发的报文，都要从令牌桶中领取一定数量的令牌（具体数量视报文大小而定），才可以被正常转发。
如果桶中存在足够的令牌可以用来转发报文，称流量遵守或符合约定值，否则称为不符合或超标。
单速单桶•单速双桶•双速双桶•按照系统向令牌桶投放令牌的速率和令牌桶的数量划分，令牌桶算法有三种模式：下面我们以色盲模式为例详细介绍这三种模式。
（两种着色模式：感色模式和色盲模式）单速单桶假设有一套自动出卡系统，包括一台自动出卡机和一个盒子C 。
自动出卡机以固定的速率（3.6秒出一张通行卡）向盒子中投放通行卡。
这个固定的速率，就相当于是单速单桶模式中的CIR 参数。
CIR （Committed Information Rate ）：承诺信息速率，表示向C 桶（单桶模式中只有一个令牌桶，称为C 桶）中投放令牌的速率，即C 桶允许传输或转发报文的平均速率。
如果平均每3.6秒来了不止1辆车，通行卡很快就领完了。
这时自动出卡机上的红灯亮起，新到的车辆禁止进入高速公路。
这就起到了限定作用，将放行车辆的速率限制在放卡速率范围内。
如果平均每3.6秒来了不到1辆车，盒子里就会有一些积累起来的通行卡。
这些累积起来的通行卡可以应付车队（比如车友俱乐部的车队）要进入高速公路这样的情况。
我们规定每辆车都要领取通行卡，都由领队的车领取。
假设某时刻来了一个车队共8辆车，但盒子里只有6张通行卡，领队车拿起通行卡一数，发现不够，那么这个车队不允许进入高速，通行卡放回盒子中。
盒子中的通行卡不停累积，总有盒子装满的时候。
这个盒子的容积，就相当于单速单桶模式中的CBS 参数。
CBS （Committed Burst Size ）：承诺突发尺寸，表示C 桶的容量，即C 桶瞬间能够通过的承诺突发流量。
相当于盛放通行卡的盒子里最多可以放多少张通行卡，也就是说，该自动出卡系统允许通过的车队中最多可以有多少辆车。
如果可用令牌的总数量（Tc ）小于CBS ，则令牌数继续增加。
•如果令牌桶已满，则令牌数不再增加。
•在单速单桶模式中，系统按照CIR 速率向C 桶中投放令牌。
如果B ≤Tc ，报文被标记为绿色，且Tc 减少B 。
•如果B > Tc ，报文被标记为红色，Tc 不减少。
•对于到达的报文（报文大小为B ），假设设备端口的CIR 设置为1Mbit/s ，CBS 为2000bytes ，初始状态时C 桶满。
假设第1个到达的报文是1500bytes 时，检查C 桶发现令牌数大于数据包的长度，所以数据包被标为绿色，C 桶减少令牌1500bytes ，还剩500bytes 。
•假设1ms 之后到达第2个报文1500bytes 。
在此间隔内，C 桶新增令牌= CIR * 1ms = 1000bit = 125bytes ，加上C 桶原来剩余的令牌500bytes ，此时C 桶共有625bytes 。
令牌数量不够，报文标记为红色。
•假设又过1ms 后到达第3个报文1000bytes 。
在此间隔内，C 桶新增令牌125bytes ，加上C 桶原来剩余的令牌625bytes ，此时C 桶共有750bytes 。
令牌数量不够，因此报文被标记为红色。
•假设又过20ms 后到达第4个报文1500bytes 。
在此间隔内，C 桶新增令牌= CIR * 20ms = 20000bit = 2500bytes ，加上C 桶原来剩余的令牌750bytes ，C 桶此时令牌数为3250bytes 。
而CBS = 2000bytes ，因此溢出1250bytes 令牌被丢弃。
此时C 桶令牌数大于报文长度，报文标记为绿色，C 桶减少令牌1500bytes ，剩500bytes 。
•说明：为方便计算，此处1Mbit/s 按1*106计算。
报文处理过程汇总见下表。
单速双桶在单速单桶模式中说到，如果平均每3.6秒来了不到1辆车，盒子里就会有一些积累起来的通行卡。
如果一直没有车辆过来，盒子中的通行卡不停地累积。
盒子的容量是有限的，当盒子中装满通行卡之后，不断投放的通行卡就溢出盒子，会造成浪费。
为了避免这种浪费，我们改进了这个自动出卡系统，在原来的基础上增加一个盒子E （改进后的系统对应单速双桶模式，盒子E 对应单速双桶中的E 桶）。
自动出卡机首先向C 盒中投放通行卡。
当C 盒满了，自动出卡机就向E 盒中投放通行卡。
为了保证通行卡有序领取，我们规定先领取C 盒中的通行卡。
如果C 盒中的通行卡不够用，就把卡放回C 盒，再从E 盒中重新领取通行卡。
C 盒和E 盒中的通行卡不能同时取用。
如果C 盒中的通行卡够用，绿灯亮，车辆领取C 盒中的通行卡后通行。
•如果C 盒中的通行卡不够用但E 盒中的通行卡够用，黄灯亮，从C 盒中领取的通行卡领取的通行卡要归还，车辆领取E 盒中的通信卡后通行。
•如果E 盒中的通行卡也不够用，红灯亮，车辆禁止通行，从E 盒中领取的通行卡领取通行卡要归还。
•按照通行卡的取用，可以分为三种情况：和单速单桶模式一样，对于车队，有几辆车，就领取几张通行卡。
当然，E 盒的容量也是有限的。
E 盒的容量就相当于单速双桶模式中的EBS 。
EBS （Excess Burst Size ）：超额突发尺寸，表示E 桶的容量，即E 桶瞬间能够通过的超出突发流量。
假设某时刻来了一个车队有8辆车，但C 盒里只有5张通行卡，而E 盒中有9张通行卡，那么黄灯亮起，这辆长车从E 盒中领取8张通行卡。
假设某时刻来了一个车队有8辆车，但C 盒里只有5张通行卡，而E 盒中有9张通行卡，那么黄灯亮起，这辆长车从E 盒中领取8张通行卡。
如果C 桶中可用令牌的总数量（Tc ）小于CBS ，则C 桶中令牌数增加。
•如果Tc 等于CBS 且E 桶中的可用令牌总数量（Te ）小于EBS ，则C 桶中令牌数不增加，E 桶中令牌数增加。
•如果C 桶和E 桶中的令牌都已满，则两个桶中的令牌数都不再增加。
•在单速双桶模式中，系统按照CIR 速率向桶中投放令牌。
如果B ≤Tc ，报文被标记为绿色，且Tc 减少B 。
•如果Tc < B ≤Te ，报文被标记为黄色，且Te 减少B ，Tc 不减少。
•如果B > Te ，报文被标记为红色，且Tc 和Te 都不减少。
•对于到达的报文（报文大小为B ），假设设备端口的CIR 设置为1Mbit/s ，CBS 为2000bytes ，EBS 为2000bytes ，初始状态时C 桶和E 桶满。
假设第1个到达的报文是1500bytes 时，检查C 桶发现令牌数大于数据包的长度，所以数据包被标为绿色，C 桶减少令牌1500bytes ，还剩500bytes ，E 桶令牌数量保持不变。
•假设1ms 之后到达第2个报文1500bytes 。
在此间隔内，C 桶新增令牌= CIR * 1ms = 1000bit = 125bytes ，加上C 桶原来剩余的令牌500bytes ，此时C 桶共有625bytes ，检查发现C 桶内令牌数量不够。
检查E 桶发现有足够令牌，因此报文标记为黄色，E 桶减少令牌1500bytes ，剩余500bytes ，C 桶剩余625byte 保持不变。
•假设又过1ms 后到达第3个报文1000bytes 。
在此间隔内，C 桶新增令牌125bytes ，加上C 桶原来剩余的令牌256bytes ，此时C 桶共有750bytes ，检查发现C 桶内令牌数量不够。
检查E 桶发现令牌数量也不够，因此报文被标记为红色，C 桶、E 桶令牌数不变。
•假设又过20ms 后到达第4个报文1500bytes 。
在此间隔内，C 桶新增令牌= CIR * 20ms = 20000bit = 2500bytes ，加上C 桶原来剩余的令牌750bytes ，C 桶此时令牌数为3250bytes 。
而CBS = 2000bytes ，因此溢出的1250bytes 添加到E 桶，此时E 桶有1750bytes 。
由于C 桶中令牌数大于报文长度，报文标记为绿色，C 桶减少令牌1500bytes ，剩余500bytes ，E 桶不变。
•说明：为方便计算，此处1Mbit/s 按1*106计算。
报文处理过程汇总见下表。
双速双桶前面说到的自动出卡机，都只有一个口可以输出通行卡。
而这里说到的高级自动出卡机，有两个口可以出卡，一个口输出的是通行卡，一个口输出的是服务卡。