GRMP协议中流量控制的令牌桶实现
一种改进的单速三色令牌桶算法及其实现
一种改进的单速三色令牌桶算法及其实现魏小曼;董喜明【摘要】电信级以太网中的QoS(服务质量)一直是人们重点关注的问题,流量控制策略可以很好地在流量进入网络时对其进行限制,以尽可能地减少网络拥塞,提高网络性能.文章提出一种改进的单速三色令牌桶算法,与已有算法分析比较发现,改进算法可以在一定程度上提高带宽利用率,减少丢包.【期刊名称】《光通信研究》【年(卷),期】2012(000)001【总页数】4页(P25-28)【关键词】流量控制策略;令牌桶算法;单速三色【作者】魏小曼;董喜明【作者单位】光纤通信技术和网络国家重点实验室,湖北武汉430074;武汉烽火网络有限责任公司,湖北武汉430074;光纤通信技术和网络国家重点实验室,湖北武汉430074;武汉烽火网络有限责任公司,湖北武汉430074【正文语种】中文【中图分类】TN9110 引言流量控制策略已广泛应用于数据产品中，如端口限速、流量管制和流量整形等等。
当网络流量达到峰值时，有效地对流量进行针对性的控制，保证高优先级数据的无差错传输，是数据产品高质量传输的目标之一。
现有RFC2697、RFC2698文档描述的单速三色和双速三色算法已经得到广泛应用，但是当网络在短时间内保持高流量时，丢包率仍然是影响传输质量的因素之一，带宽利用率不高。
本文将通过分析目前应用较广泛的SRTCM(单速三色令牌桶)算法及其不足之处，提出一种改进方案并进行了仿真，分析仿真结果，验证其对于网络流量控制后带宽利用率和丢包率的改善程度。
1 SRTCM算法及不足之处令牌桶算法是通过控制往桶里加令牌的速率来控制通过接口的速率，从而控制用户流量的带宽，此速率记为CIR(承诺信息速率)，比如设置用户带宽为8 000 bit/s，每秒就往桶里添加8 000个令牌。
SRTCM算法有两个桶：C桶和E桶。
Tc表示C桶中的令牌数，Te表示E桶中的令牌数，两桶的总容量分别为CBS(C桶突发尺寸)和EBS(E桶突发尺寸)。
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。
流量控制器原理
流量控制器原理流量控制器是一种用于控制数据传输速度的设备或方法。
其原理是通过限制数据流量的速率，以确保网络或系统资源的平衡和稳定。
流量控制器可以防止网络拥塞和资源过载，提高数据传输的可靠性和效率。
实现流量控制的方法有多种，常见的方法包括基于令牌桶算法和基于漏桶算法。
下面将分别介绍这两种方法的原理。
1. 令牌桶算法：令牌桶算法是一种基于令牌的流量控制方法。
在该算法中，系统会以恒定的速率产生令牌，并将这些令牌存放在令牌桶中。
每个令牌代表一个单位的数据传输量。
当数据需要进行传输时，需要从令牌桶中取出相应数量的令牌，若令牌桶为空，则数据传输将被阻塞等待令牌的生成。
令牌桶算法的原理是通过控制令牌的生成速率和每次传输所需要的令牌数量来控制数据的传输速度。
该算法可以灵活地控制数据的传输速度，适用于控制突发流量和平滑流量。
2. 漏桶算法：漏桶算法是一种基于漏桶的流量控制方法。
在该算法中，系统会以恒定的速率从漏桶中“漏出”数据，并将漏桶作为一个缓冲区，用于存放传输数据。
当数据需要进行传输时，如果漏桶中有足够空间存放数据，则数据可以被传输，否则传输将被阻塞等待漏桶的空间释放。
漏桶算法的原理是通过控制漏桶的漏出速率和漏桶的容量来控制数据的传输速度。
该算法可以平滑传输数据，避免网络拥塞，对突发流量有一定的缓冲作用。
综上所述，流量控制器通过限制数据传输的速率，确保网络或系统资源的平衡和稳定。
它可以防止网络拥塞和资源过载，提高数据传输的可靠性和效率。
常见的流量控制方法包括令牌桶算法和漏桶算法，它们通过控制令牌或漏桶的生成和使用速率来控制数据的传输速度。
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 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。
令牌桶限流算法 c语言
令牌桶限流算法c语言令牌桶（Token Bucket）是一种流量控制算法，用于限制单位时间内通过的请求或事件数量。
在令牌桶算法中，令牌以固定的速率被放入桶中，每当有请求到来时，需要获取一个令牌才能执行，否则请求将被拒绝。
以下是一个简单的用C 语言实现令牌桶限流算法的例子：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <unistd.h>#include <pthread.h>#define MAX_TOKENS 5 // 令牌桶容量#define REFILL_RATE 1 // 令牌放入速率，每秒1个int tokens = 0; // 当前令牌数量pthread_mutex_t token_mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;// 令牌桶线程，用于定期放入令牌void *token_bucket_refill(void *arg) {while (1) {usleep(1000000 / REFILL_RATE); // 休眠以模拟定期放入令牌的速率pthread_mutex_lock(&token_mutex);if (tokens < MAX_TOKENS) {tokens++;printf("放入一个令牌，当前令牌数量：%d\n", tokens);}pthread_mutex_unlock(&token_mutex);}return NULL;}// 处理请求的函数void handle_request(int request_id) {pthread_mutex_lock(&token_mutex);if (tokens > 0) {tokens--;printf("处理请求%d，剩余令牌数量：%d\n", request_id, tokens);} else {printf("请求%d 被限流\n", request_id);}pthread_mutex_unlock(&token_mutex);}int main() {pthread_t refill_thread;pthread_create(&refill_thread, NULL, token_bucket_refill, NULL);// 模拟处理一些请求for (int i = 1; i <= 10; i++) {handle_request(i);usleep(200000); // 模拟请求之间的时间间隔}// 等待令牌桶线程结束pthread_join(refill_thread, NULL);return 0;}```这个简单的示例中，`token_bucket_refill` 函数是一个独立的线程，负责定期放入令牌。
令牌桶算法限流
令牌桶算法限流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。
以上都是题外话，接下来我们重点看⼀下令牌桶算法令牌桶算法下⾯是从⽹上找的两张图来描述令牌桶算法：RateLimiterRateLimiter的代码不长，注释加代码432⾏，看⼀下RateLimiter怎么⽤1package com.cjs.example;23import mon.util.concurrent.RateLimiter;4import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;5import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;67import java.text.SimpleDateFormat;8import java.util.Date;910 @RestController11public class HelloController {1213private static final SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");1415private static final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2);1617/**18 * tryAcquire尝试获取permit，默认超时时间是0，意思是拿不到就⽴即返回false19*/20 @RequestMapping("/sayHello")21public String sayHello() {22if (rateLimiter.tryAcquire()) { // ⼀次拿1个23 System.out.println(sdf.format(new Date()));24try {25 Thread.sleep(500);26 } catch (InterruptedException e) {27 e.printStackTrace();28 }29 }else {30 System.out.println("limit");31 }32return "hello";33 }3435/**36 * acquire拿不到就等待，拿到为⽌37*/38 @RequestMapping("/sayHi")39public String sayHi() {40 rateLimiter.acquire(5); // ⼀次拿5个41 System.out.println(sdf.format(new Date()));42return "hi";43 }4445 }关于RateLimiter：A rate limiter。
几种限流算法及实现方式
几种限流算法及实现方式
常见的限流算法包括计数器算法、漏桶算法、令牌桶算法、固定窗口算法、滑动窗口算法。
1、计数器算法：这是一种简单且容易实现的限流算法。
通过在系统内设置每N秒的访问量，超过这个访问量的访问直接丢弃，从而实现限流访问。
具体实现时，可以将时间划分为固定的窗口大小，例如1秒，在窗口时间段内，每来一个请求就对计数器加1，当计数器达到设定的时间限制之后，则抛弃超出的请求。
2、漏桶算法：漏桶算法是一种流量控制算法，用于控制流入网络的数据速率，以防止网络拥塞。
它的思想是将数据包看作是水滴，漏桶看作是一个固定容量的容器，水流进桶的速度可以是随机的，但是水流出桶的速度是恒定的。
当水流进桶的速度较慢，桶不会被填满，请求就可以被处理。
当水流进桶的速度过快时，桶会逐渐被填满，当水超过桶的容量就会溢出，即被丢弃。
3、令牌桶算法：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。
它通过生成令牌来控制数据包的发送速率，令牌桶算法允许系统在一定时间内处理超出正常速率的数据包，从而实现平滑的流量控制。
4、固定窗口算法：这种算法通过维护一个计数器，在单位时间内记录该窗口接受请求的次数。
当次数少于限流阈值时，就允许访问，并且计数器加1；当次数大于限流阈值时，就拒绝访问。
当前的时间窗口过去之后，计数器清零。
5、滑动窗口算法：滑动窗口算法通过维护一个时间窗口来控制单位时间内请求的数量。
它统计时间窗口内的请求次数，并根据预设的阈值来决定是否允许新的请求通过。
这种方式没有了时间窗口突变的问题，限流比较准确。
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。
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。
QoS技术中令牌桶算法实现方式比较
曰＞死，则标记为红色，％和强都不
在非色盲模式下，如果报文已被
弃，而ＧＴＳ则是对超过速率限制的报
减少。
标记为红色或者超过邛＋死部分无法 得到令牌的报文，被标记为红色；如
文进行缓冲，即当令牌桶中的令牌少 到报文不能再发送时，报文将被缓存
１．２双速率三色标记算法
果标记为黄色或者超过死未超过邛
入队列，等有了足够的令牌之后再发
１．１单速率三色标记算法 ＩＥＴＦ的ＲＦｃ文件｜２］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）。
对两种方式的实现过程进行了具体 的比较分析。
１令牌桶算法基本原理
令牌桶是网络设备的内部存储 池，而令牌则是以给定速率填充令牌 桶的虚拟信息包。每个到达的令牌都 会从数据队列领出相应的数据包进 行发送，发送完数据后令牌被删除。
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。Ｏｏｓ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。以下 结合这两种工作模式介绍一下ＲＦｃ 中所描述的这两种算法。
ＥＢｓ不能为Ｏ，必须大于或等于ｃＢｓ。
数量小于报文长度时，就可以欠债转
这种实现方式完全按照令牌桶的定
发，即转发后令牌桶中令牌数目为
义来实现，因为ｃＢｓ和ＥＢｓ都是令牌
负；当下次添加令牌的时候，先还清
3.流量控制的实现方式及其协议
流量控制的实现方式及其协议流量管理1 CAR流量控制1.1令牌桶模型令牌桶有4个关键参数，1．平均速率或者承诺信息速率，CIR，单位Bit/s2．顺从突发量Bc，瞬间可以超过令牌桶的流量。
有时候也称作常规突发量3．扩展突发量BE，4．时间间隔：Ti=Bc/CIR流量控制有CAR提供，CAR主要提供了2个功能，通过设定IP优先级来描述分组和限制速率作为一种流量控制功能,CAR并不将通信保存到缓冲区或使其平稳,当超过允许的突发流量时就会丢弃分组. rate-limit<input/ouput>access-grouprate-limit#"CIR""conformed burst""extendedburst"conform-action"actiondesired"exceed-action"actiondesired"流量限制分为3个过程,如下图:1.流量匹配(TrafficMatching)流量匹配通常可以定义很多匹配方式,1.匹配所有通信2.使用速率限制访问列表匹配某个IP优先级3.使用速率限制访问列表匹配某个MAC地址4.使用IP标准或扩展访问列表进行匹配2.流量检测流量检测采用令牌桶模型,标准的令牌桶结构如下令牌桶按用户设定的速度向桶中放置令牌，并且用户可以设置令牌桶的容量，当桶中令牌的量超出桶的容量的时候，令牌的量不再增加；当报文被令牌桶处理的时候，如果令牌桶中有足够的令牌可以用来发送报文，则报文可以通过可以被继续发送下去，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，报文被丢弃。
令牌桶是一个控制数据流量的很好的工具，当令牌桶中充满令牌的时候，桶中所有的令牌代表的报文都可以被发送，这样可以允许数据的突发性传输，当令牌桶中没有令牌的时候报文将不能被发送，只有等到桶中生成了新的令牌报文才可以发送，这就可以限制报文的流量只能是小于等于令牌生成的速度，达到限制流量的目的。
几款主流消息队列之间的差异
的责任。
“虽然我们确实有幸对业务进行战略性思考，但每位员工都应该抱有为业务发展和增长做出贡献的期望。
”Porter 说：“为了促进全员参与技术进步，所有员工都应该有专门的时间来回顾、集思广益和制作原型。
当员工的精力达到极限，只专注于日常任务时，他们就只能上下拉动一根杠杆，而不是把杠杆变成方向盘。
为员工提供探索和体验新技术的机会至关重要。
”从购买关系转向合作关系即使CIO提出了所有建议，他们也应该认识到以各种方式与厂商展开合作的价值。
Kowsari说：“技术厂商的CTO通常对投资回报和成本优化有敏锐的认识，CIO可以向他们学习。
CIO可以采用这些原则来做出有关技术投资、数据驱动的决策，最大限度地提高IT项目带来的价值。
”Keeney看到有越来越多的组织转向那些值得信赖的厂商，以加速他们的数字化转型之旅。
她表示，这种变化很有趣，因为保险公司越来越依赖技术厂商来提高运营绩效、系统可观察性、提高交付质量和速度。
他们将花更多时间去了解客户数据，从而推动新保险产品的快速开发和增长，重点关注个性化和提高客户保留率。
Porter则表示，CIO们往往会忽视培养厂商关系的机会，但这是他们应该考虑的事情。
这不仅仅是一次购买或交易，而是一种伙伴关系。
当CIO花时间在特定厂商中物色合适的人员并建立长期关系时，这将对实现价值最大化以及充分利用这些解决方案产生深远的影响，而且还能确保当出现挑战时厂商能够站在第一线努力解决这些问题。
■蒲阳伯消息队列是历史最悠久的中间件之一，它可以和不同的进程进行通信，从而实现上下游之间的消息传递。
基于此特性，我们可以在解耦、限流和流量削峰这3个场景中使用消息队列。
解耦先来看解耦，假设有2个服务：A和B，当服务A依赖服务B时，请求的耗时就是这2个服务之和。
但如果服务B耗时比较长怎么办？显然这时服务A可以将消息发送到队列中，服务B从队列里面去取即可，从而实现两个服务之间的逻辑解耦+物理解耦。
当用户注册账号时，会将注册信息发给账号服务，账号服务将信息写入数据库后，会调用短信服务给用户发送短信。
限流实现原理
限流实现原理
限流是一种常见的流量控制技术，用于保护服务的可用性和稳定性。
限流实现的原理包括以下几个方面：
1. 计数器法
计数器法是限流的基本实现方式之一。
在计数器法中，服务端维护一个计数器，每当有请求到达时，计数器加1。
当计数器超过一定阈值时，服务端开始拒绝部分请求，以降低负载。
2. 令牌桶算法
令牌桶算法也是限流的常用实现方式之一。
在令牌桶算法中，服务端维护一个令牌桶，每当有请求到达时，服务端从令牌桶中取出一个令牌，如果令牌桶中没有足够的令牌，则开始拒绝请求。
令牌桶算法可以根据实际需求进行调整，比如可以设置令牌桶大小、令牌生成速率等参数。
3. 漏桶算法
漏桶算法是另一种常用的限流实现方式。
在漏桶算法中，服务端维护一个漏桶，每当有请求到达时，服务端将请求放入漏桶中，并以一定速率从漏桶中取出请求进行处理。
当漏桶中的请求超过一定阈值时，服务端开始拒绝请求。
以上是限流实现的三种常见方式，当然还有其他实现方式，如基于时间窗口的计数器等。
无论采用哪种方式，限流都是保障服务稳定性和可用性的重要手段。
- 1 -。
基于令牌桶算法的接入速率限制方法[发明专利]
![基于令牌桶算法的接入速率限制方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/418b10290508763230121226.png)
专利名称：基于令牌桶算法的接入速率限制方法专利类型：发明专利
发明人：侯超,龚钧
申请号：CN03135014.3
申请日：20030926
公开号：CN1601963A
公开日：
20050330
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于令牌桶算法的接入速率限制方法。
该方法的核心为当可以使用的令牌数小于对待处理的数据进行转发处理时需要的令牌数时，根据待处理的数据包是否为高优先级的数据包对其进行相应的处理，如果是对其进行转发处理，并计令牌桶中可以使用的令牌数为负值，否则，丢弃待处理的数据包。
本发明采用了双漏桶的基本算法，但仅使用一令牌桶实现流量控制，从而在保证网络接入设备整机性能下降最小的情况下，实现针对接入用户发生的报文按不同优先级作CAR，以最终实现对接入用户的流量控制。
申请人：华为技术有限公司
地址：518129 广东省深圳市龙岗区坂田华为总部办公楼
国籍：CN
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微服务-限流：一.golang实现令牌桶算法
微服务-限流：⼀.golang实现令牌桶算法起初是因为要去拉取⼀些第三⽅的数据，⽽第三⽅的API接⼝都有限流措施。
⽐如6000/分钟，500/分钟。
想着拉取数据就⽤多个协程的⽅式。
但是容易超频，所以想着写⼀个限流的东东。
⽹上有讲令牌桶类似下⾯这样：(⽹上的原理图)令牌桶原理有⼀个桶，桶有容量(cap：桶的容量)。
然后以恒定的速度往桶⾥加⼊令牌(token:表⽰令牌)。
如果桶已经达到容量，新加⼊的令牌将被废弃。
每次消耗就是从桶⾥拿⾛⼀个令牌。
给⼈的感觉挺简单，于是来实践⼀下。
⾸先来写桶的结构桶结构体这⾥token是存放令牌的地⽅，这⾥⽤了⼀个空的struct{}，众所周知空struct{}耗内存极少。
mu是⼀个互斥锁，因为涉及到多个协程操作到桶内的令牌，所以这⾥加了⼀个锁。
package limitimport ("sync""time")// 令牌桶type bucket struct {rate int // 每分钟频率(每分钟加⼊多少个令牌)token chan struct{} // 存放令牌的地⽅cap int // 容量mu *sync.Mutex // 桶内的锁pause bool // 暂停stop bool // 停⽌}实例化⼀个桶这⾥判断了⼀下桶的容量必须⼤于0。
// 获取新的bucket// rate: 每分钟多少次// cap: 桶的容量,必须⼤于等于1func NewBucket(rate, cap int) *bucket {if cap < 1 {panic("limit bucket cap error")}return &bucket{token: make(chan struct{}, cap),rate: rate,mu: new(sync.Mutex),cap: cap,}}开始计时这⾥⽤⼀个新的goroutine来计时// 开始func (b *bucket) Start() {go b.addToken()}// 加⼊令牌func (b *bucket) addToken() {for {b.mu.Lock()if b.stop {close(b.token)b.mu.Unlock()return}if b.pause {b.mu.Unlock()time.Sleep(time.Second)continue}b.token <- struct{}{}d := time.Minute / time.Duration(b.rate)b.mu.Unlock()time.Sleep(d)}}消费⼀个令牌这⾥获取⼀个令牌就是从chan⾥拿⼀个数据// 消费,这⾥会⾃动阻塞func (b *bucket) GetToken() {<-b.token}暂停，停⽌，重置利⽤桶的属性：pause，stop 还可以加⼀些⼩的功能。
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专题
《数据通信》 JKKZ 年
第R期
・ JA ・
（ ’#()$# ’%$*&# ! !"# （! $%""&$#） ’%$*， ’#()$# ’%$*+,,( ! ； )’&(-+,,(， !"# ’%$*+,,(./&"， !"# 0/+1’） （ ’#()$# ’%$*&# !’%$*， !"# （ !+$$&2# ） ’#()$# ’%$*&# ， ） ； "&3’%$* !"# 0/+1’ ! （ ’#()$# ’%$*&# ! ； !"# （! /!’#&"） ’%$*， !"# /&"） ｝ ；
［H］ 软中断 （ 3$8+@)G） 机制在 E@’-F ! I H 内核中预定 义 了 四 个 3$8+@)G，分 别 是 J:K9LD#:"、M>#K#NK
9LD#:"5、 M>#K"NK9LD#:"5、 #O9PE>#K9LD#:"5。 J:K9LD#:"5 被 用 于 实 现 Q$++$4 R*18；#O9PE>#K 9LD#:"5 用于公共的 +*3%1&+ 使用； M>#K#NK9LD#:"5 和 M>#K"NK9LD#:"5 分别用于网络子系统报文的接 方 便， 收与 发 送。 #O9PE>#K9LD#:"5 的 使 用 简 单、 没有被内核专用， 在新的 ! I H I F 内核中， +*3%1&+ 是建 议的异步任务执行机制， +*3%1&+ 的执行是由 E@’-F 内 核来自动触发的， 分别在硬中断执行结束后、 系统调 用处理结束后、 异常处理结束后以及 %3$8+@)G2 内核 万 方数据 线程这四个时机执行。
!
"#$% 的试验环境和相关技术
析 出 来 的 消 息 进 行 相 应 的 动 作， 例如加载一个 所 ED,—.1*33@8@&)。因为 D> 91*T& 要和 => 进行通信， 以要选择套接字 （ 3$.%&+） 编程。又因为 D> 91*T& 一 为了保障可 直处于侦听状态等待 => 消息的到来， 靠的、 双向连续的数据流， 必须把 D> 91*T& 作为 #=7 服务器 （ 9&)T&)） ， （ =1@&’+） 。由于模块 => 作为客户端 编程不能简单地调用用户端函数， 必须调用内核的 但 3$.%&+ 的建立过程是相同的， 所以对 3$.%&+ 函数， （ 7DK:M>#， D> 91*T& 来 说 首 先 要 调 用 3$.%K.)&*+& （ 3+)-.+ 3$.%&+ ! ! ） 9L=PK9#">O6， :77"L#LK#=7， 函数建立一个 #=7 套接字 3$.%。 3$.%&+ 结构 W3$.%） 中含有一个 V)$+$K$V3 结构的指针项， 而 V)$+$K$V3 结 构又是由一系列的操作函数组成， V)$+$K$V3 结构如 下所示：
［U］ 一个 内 核 模 块 必 须 至 少 有 两 个 功 能： @’@+K
4$2-1& 在该模块被插入内核时被调用， .1&*’-VK4$2K -1& 仅仅在它被清除前调用。
图! 令牌桶结构
令牌桶的重要参数决定了令牌桶的性能和功 能， 不同的应用有不同的参数值。令牌桶的深度： 决 定了桶中最大的令牌数； 单个令牌的数据量： 一个令 牌允许通过的数据量； 加入令牌的速率： 加入令牌的 速率主要决定了数据通过的平均速率。 令牌桶的处理过程可以描述为： 当数据流到来 时， 如果令牌桶中有足够的令牌可用于发送数据， 则 数据可以通过； 令牌桶中的令牌数量随着数据的通 过而逐渐地减少， 当令牌桶中的令牌不再满足数据 的发送条件时， 则发送的数据要么丢弃或者再标记 这个数据包 （流量控制） ， 要么等待令牌桶中有足够 的令牌 （流量整形） 。在 ("67 中令牌桶的实现就是 对 7%89:; 进行操作。令牌桶改变输入的 7%89:;< 在 输出处以 7%89:;! 输出。
第Z期
专题
［!］ 成 ： 令牌 生 成 器 （ "） ； 令牌桶 #$%&’ (&’&)*+$)（ "） 未调节的流 /’)&0-1*+&2 3+)&*4； 队列调 #$%&’ ,-.%&+；
“开放源码” 的操作系统， 允许 “每一个 E@’-F 是 人” 对内核代码进行修改。虽然 E@’-F 操作系统的
3+)-.+ V)$+$K$V3 ｛ （ 3+)-.+ 3$.%&+ !3$.%， @’+ （ ! Q@’2） 3+)-.+ 3$.%*22) ； -4X*22)， @’+ 3$.%*22)K1&’） !
用 B= ("67 的 => 程序是在 ?@’2$A3 平台下， 通过 3$.%&+ 与 D> 程序通信。 D> 程 C C 做的界面， 序是在 E@’-F 平台下进行的编程， 主要用到了软中 断和 E@’-F 模块技术。
（） 、 45 6/+-& 可以依次调用 ’%$* 7 8 %2’ 7 8 9!", （） 和 ’%$* 7 8 %2’ 7 8 +$$&2# （） 函 ’%$* 7 8 %2’ 7 8 /!’#&" 数来绑 定 （ 9!",） 服 务 器 的 :; 地 址 和 端 口 号， 监听 （ /!’#&"） 端口等待并创建一个新的 ’%$*&# 来接受 （ +$. 的请求。 <5 端建立好一个 ’%$*&# 并和 45 6/+-& $&2#） 连接 （ $%""&$#） 成功后， <5 和 45 6/+-& 之间就可传送 数据报文了。其中接收和发送消息使用的是 ’%$*. （ ’#()$# ’%$*&# !’%$*， (&$-=’1 ’#()$# =’1>,( !=’1， !"# 和 ’%$*.’&",=’1 （ ’#()$# ’%$*&# !’%$*， ’!?&， !"# 0/+1’ ） 函数。 ’#()$# =’1>,( ! =’1， !"# ’!?&） 45 6/+-& 成功接收到消息后要进行消息解析， 然后 采 取 相 应 的 动 作。例 如 收 到 的 消 息 是 要 求 则 在 内 核 调 用 $+//.)’&(. 456/+-& 加 载 令 牌 桶 模 块， （） 函数来执行用户状态下的终端命令 “ !". =%,&>&/2&( 和 “ !"’=%, 2+’’ @ %” ， 从而动态加载 ’=%, +,,#%*&"’ @ %” 令牌桶模块。
［S］ 内核 是 单 一 体 系 （ 6$’$1@+R@. ） 结构 ， 但它用模块
节器 5-&-& "&0-1*+$)； 调节后的流 "&0-1*+&2 3+)&*4。
（6$2-1&） 机制弥补了这一体系结构的不足， 用户可 以通过加载编译好的模块程序来扩展内核的功能。 基于上述优点， D> 91*T& 和令牌桶都是用模块机制 实现的。
要解决服务质量 （ =8;） 问题， 下一代网络 （</<） 以使其能可靠支持多媒体通信和实时数据交换业 务， 同时又能保持廉价和易扩展特性。在 </< 的研 究中， 开放可编程 （>?@4 198A9BCCBDE@） 的网络结构思 想得到了广泛重视， 基本观点为： 网络通信节点组件 （如交换机、 路由器） 的资源应是通过标准化接口可 以开放可编程控制的， 因此通过主控器所编程配置 的网络将是智能化可重组的网络。 （ 789FB9G34A B4G ,84H98E :E@C@4H ;@?@9B$ 789,:; 是 I:J7 路由领域的一个工作组， 它专门研究开 H384） 放可编程的 I1 路由器的体系结构和协议问题， 是当 前开放可编程网络研究最受关注的研究组织之一。 789,:; 的目的是定义一个体系结构及其相关的协议 从而使控制和转发之间的信息交换标准化。这样控 制层和转发层就可以进行并行的更新并保持它们之 间的互操作性， 有利于路由器性能的提高。 （ /@4@9BE +85H@9 0B4BA@C@4H 198H8K8E） 即通 /+01 用路由器管理协议是基于开放可编程路由器的体系 结构， 并 且 完 全 符 合 789,:; 需 求 （ 789,:; +@L539@$ 和 789,:; 框架 （ 789,:; 79BC@F89N） 。 C@4HM， +7,)(.#） 可以 在 /+01 /+01 协议由若干 /+01 消息组成， 体系结构中传送， 从而使 ,: 和 7: 之间进行信息交 已和另外 换。它作为三个 789,:; 的候选协议之一， 两个候选协议 （ 7*,J B4G <@HE34N!） 一起初步合并成 ［.］ 正式的 789,:; 协议 。