与令牌桶是“反向”的算法，当有请求到来时先放到木桶中，worker以固定的速度从木桶中取出请求进行相应。 如果木桶已经满了，直接返回请求频率超限的错误码或者页面,流量最均匀的限流方式，一般用于流量“整形”，例如保护数据库的限流。先把对数据库的访问加入到木桶中，worker再以db能够承受的qps从木桶中取出请求，去访问数据库。不太适合电商抢购和微博出现热点事件等场景的限流，一是应对突发流量不是很灵活，二是为每个user_id/ip维护一个队列(木桶)，workder从这些队列中拉取任务，资源的消耗会比较大。,通常使用队列来实现，在go语言中可以通过buffered channel来快速实现，任务加入channel，开启一定数量的worker从channel中获取任务执行。,想象有一个木桶，以固定的速度往木桶里加入令牌，木桶满了则不再加入令牌。服务收到请求时尝试从木桶中取出一个令牌，如果能够得到令牌则继续执行后续的业务逻辑；如果没有得到令牌，直接返回反问频率超限的错误码或页面等，不继续执行后续的业务逻辑, 适合电商抢购或者微博出现热点事件这种场景，因为在限流的同时可以应对一定的突发流量。如果采用均匀速度处理请求的算法，在发生热点时间的时候，会造成大量的用户无法访问，对用户体验的损害比较大。,假设每100ms生产一个令牌，按user_id/IP记录访问最近一次访问的时间戳 t_last 和令牌数，每次请求时如果 now – last > 100ms, 增加 (now – last) / 100ms个令牌。然后，如果令牌数 > 0，令牌数 -1 继续执行后续的业务逻辑，否则返回请求频率超限的错误码或页面。,滑动时间窗口算法，是从对普通时间窗口计数的优化。,使用普通时间窗口时，我们会为每个user_id/ip维护一个KV: uidOrIp: timestamp_requestCount。假设限制1秒1000个请求，那么第100ms有一个请求，这个KV变成 uidOrIp: timestamp_1，递200ms有1个请求，我们先比较距离记录的timestamp有没有超过1s，如果没有只更新count，此时KV变成 uidOrIp: timestamp_2。当第1100ms来一个请求时，更新记录中的timestamp并重置计数，KV变成 uidOrIp: newtimestamp_1,普通时间窗口有一个问题，假设有500个请求集中在前1s的后100ms，500个请求集中在后1s的前100ms，其实在这200ms没就已经请求超限了，但是由于时间窗每经过1s就会重置计数，就无法识别到此时的请求超限。,对于滑动时间窗口，我们可以把1ms的时间窗口划分成10个time slot, 每个time slot统计某个100ms的请求数量。每经过100ms，有一个新的time slot加入窗口，早于当前时间100ms的time slot出窗口。窗口内最多维护10个time slot，储存空间的消耗同样是比较低的。, 与令牌桶一样，有应对突发流量的能力,主要就是实现sliding window算法。可以参考Bilibili开源的kratos框架里circuit breaker用循环列表保存time slot对象的实现，他们这个实现的好处是不用频繁的创建和销毁time slot对象。下面给出一个简单的基本实现：,
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