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深入浅出限流算法（一）：简单但有“坑”的固定窗口计数器

news 来源：原创 2025/5/22 21:05:33

在现代分布式系统和 API 设计中，限流 (Rate Limiting) 是一个不可或缺的环节。它像一个尽职的门卫，保护着我们的服务资源，防止因突发流量或恶意攻击导致系统过载，同时也能确保资源的公平分配。

实现限流的算法多种多样，各有优劣。今天，我们就从最基础、最简单的一种开始聊起：计数器算法（固定窗口）。

什么是固定窗口计数器？

想象一下，一个热门景点入口，规定每分钟只能进入 100 位游客。工作人员手里有一个计数器和一个秒表。

  1. 窗口开始： 每分钟开始时（例如，10:00:00），工作人员将计数器清零。

  2. 请求到达： 每当有游客想进入（相当于一个 API 请求），工作人员就将计数器加 1。

  3. 检查限制： 在增加计数器后，工作人员检查计数器的数字是否超过了 100。

    • 如果未超过 100，游客被允许进入。
    • 如果已超过 100，则告知该游客：“本分钟名额已满，请稍后再试”（请求被拒绝）。

  4. 窗口结束与重置： 当这一分钟结束（到达 10:01:00），无论之前计数是多少，工作人员立即将计数器清零，准备下一个一分钟的计数。

这就是固定窗口计数器的核心思想：在一个固定的时间窗口内，维护一个计数器，记录该窗口接收到的请求数量。当请求到来时，计数器加一，如果超过设定的阈值，则拒绝请求。每个时间窗口结束后，计数器自动清零。

Java 实现（巧妙版）

下面是一个使用 Java 实现的固定窗口计数器。这个版本的巧妙之处在于，它避免了使用一个单独的定时任务来周期性地重置计数器，而是在每次请求到达时检查是否需要开启新的窗口。

import java.time.LocalTime; // 这个 import 在代码中实际未使用，可以移除
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;public class RateLimiterSimpleWindow {// 阈值 (例如，每秒允许的请求数 QPS)private static Integer QPS = 2;// 时间窗口大小（毫秒）private static long TIME_WINDOWS = 1000; // 1秒// 请求计数器 (使用 AtomicInteger 保证线程安全)private static AtomicInteger REQ_COUNT = new AtomicInteger(0);// 当前时间窗口的开始时间戳private static long START_TIME = System.currentTimeMillis();// 使用 synchronized 确保检查时间、重置计数器和更新开始时间这组操作的原子性public synchronized static boolean tryAcquire() {long now = System.currentTimeMillis();// 1. 检查当前时间是否已经超出了当前窗口if ((now - START_TIME) > TIME_WINDOWS) {// 如果是，说明需要开启新的时间窗口REQ_COUNT.set(0); // 重置计数器START_TIME = now; // 将窗口的开始时间更新为当前时间}// 2. 无论是否重置，都尝试为当前请求增加计数//    并检查增加后的计数值是否仍在允许的范围内return REQ_COUNT.incrementAndGet() <= QPS;}public static void main(String[] args) throws InterruptedException {// 简单的测试逻辑for (int i = 0; i < 10; i++) {Thread.sleep(250); // 每 250ms 发送一个请求long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();if (tryAcquire()) {System.out.println(currentTimeMillis + " 请求成功 -> ✅");} else {System.out.println(currentTimeMillis + " 请求失败 -> ❌");}}}
}

代码解读：

  • ​QPS​: 定义了每个时间窗口内允许的最大请求数（这里是 2）。

  • ​TIME_WINDOWS​: 定义了时间窗口的长度（这里是 1000 毫秒，即 1 秒）。

  • ​REQ_COUNT​: 使用 AtomicInteger​ 来存储当前窗口的请求计数。AtomicInteger​ 是线程安全的，允许多个线程并发地增加计数值而不会出错。

  • ​START_TIME​: 记录当前时间窗口的开始时间戳。

  • ​tryAcquire()​: 这是核心方法，用于尝试获取一个请求许可。

    • ​synchronized static​: 这个关键字非常重要。因为 REQ_COUNT​ 和 START_TIME​ 都是 static​ 的（所有线程共享），我们需要确保检查时间、重置计数器、更新开始时间这三个操作组合在一起是原子的。否则，可能多个线程同时判断窗口已过期，并多次重置计数器，导致逻辑错误。synchronized​ 保证了同一时刻只有一个线程能执行 tryAcquire​ 方法块内的代码。
    • 窗口检查与重置: if ((now - START_TIME) > TIME_WINDOWS)​ 判断当前时间 now​ 是否已经超过了窗口开始时间 START_TIME​ 加上窗口长度 TIME_WINDOWS​。如果是，说明旧窗口已结束，需要重置计数器 REQ_COUNT.set(0)​ 并将 START_TIME​ 更新为当前时间 now​，标志着新窗口的开始。
    • 计数与判断: REQ_COUNT.incrementAndGet()​ 原子地将计数器加 1，并返回增加后的值。然后将这个新值与 QPS​ 比较。如果小于等于 QPS​，则返回 true​（请求成功）；否则返回 false​（请求被限流）。

优点

  1. 简单直观：算法逻辑和实现都非常简单，容易理解和部署。
  2. 内存占用低：只需要存储一个计数器和一个时间戳，资源消耗很小。

缺点：临界突变问题 (Edge Burst Problem)

这是固定窗口计数器算法最主要的缺陷。因为它只关心当前窗口的总量，并且在窗口边界处进行硬性切换，可能导致在两个窗口的交界处，实际通过的请求速率远超预期。

举个例子：

假设我们的 QPS 限制是 10（即每秒最多 10 个请求）。

  • 在第 1 秒的最后 100 毫秒（例如 0.9s 到 0.999s），一个客户端疯狂发送了 10 个请求，都被允许了，因为计数器从 0 增加到了 10。
  • 时间到达第 2 秒（1.0s），窗口立刻重置，计数器归零。
  • 在第 2 秒的前 100 毫秒（例如 1.0s 到 1.099s），该客户端又疯狂发送了 10 个请求，由于计数器刚清零，这些请求也都被允许了。

结果是什么？ 在横跨两个窗口边界的短短 200 毫秒内，系统实际处理了 20 个请求！这相当于瞬时速率达到了 100 QPS (20 请求 / 0.2 秒)，远远超过了我们设定的 10 QPS 的平均限制。这种在窗口边界可能发生的流量“突刺”就是临界突变问题。

什么时候用？

尽管有临界突变的问题，固定窗口计数器因其简单性，在某些场景下仍然可用：

  • 对限流精度要求不高的内部系统或工具。
  • 可以容忍短时流量突增的应用。
  • 作为更复杂限流算法的基础组件。

但对于需要严格、平滑地控制流量的场景（例如对外开放的 API），固定窗口计数器通常不是最佳选择。

总结

固定窗口计数器是最基础的限流算法，实现简单、资源消耗少。但它的主要缺点是临界突变问题，可能导致在窗口边界处的瞬时流量远超预期。

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编程日记 2025/5/1 3:07:00

Qt开发环境的安装与问题的解决（2）

文章目录 1. Qt开发环境安装的说明2. 通过安装包进行安装3. 通过在线下载程序 解决问题下载 https....网路错误问题解决开始安装--第一部分开始安装--第二部分 4. 建议配置环境变量&#xff08;非必须&#xff09;配置环境变量的意义 简介&#xff1a;这篇文章主要分享Qt开发环…...

编程日记 2025/5/18 22:34:14