# Java 实现漏桶限流
在现代分布式系统中，流量控制是非常重要的一个环节。为了解决流量过载的问题，常用的方法之一是限流。漏桶算法是一种经典的限流策略，其核心思想是将请求放入一个固定尺寸的“漏桶”中，以控制请求的流量。
## 一、漏桶算法概述
漏桶算法的基本流程是：将请求放入一个以固定速率处理的桶中。桶的容量是有限的，如果桶满了，则新的请求将被丢弃或拒绝。这样可以有效地防止突发流量，避免系
几种常用的限流方式目前主要使用的限流方式主要是:计数器、滑动窗口、漏桶和令牌桶限流什么时候使用限流器为了保证系统能够正常响应部分请求，保证服务的稳定，对于超出服务承载能力的流量进行限制，通过拒绝服务的方式对系统进行保护。计数器限流计数器是一种最简单限流算法实现原理我们需要维护一个计数器，在一个时间间隔中对计数器进行判断是否超过设定上线，如果允许通过，则放行。到达临界点，将计数器清零。 否否是是
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2023-11-02 09:31:20
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# 使用Java实现漏桶算法限流
漏桶算法是一种经典的流量控制算法，其主要思想是通过一个固定容量的桶来控制请求的处理速率，超出的请求会被丢弃或者延迟处理。这种算法非常适合用于限流场景，比如API请求速率限制。
本文将详细介绍如何在Java中实现漏桶算法来进行限流，适合刚入行的小白开发者。我们将分步骤进行讲解，并附有相应的代码和注释，帮助你理解每一步的实现。
## 实现流程
首先，我们先梳理
原创
2024-09-24 07:27:16
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使用Guava中RateLimiter进行限流Google 出的 Guava 是 Java 核心增强的库，应用非常广泛。限流场景最常见的秒杀场景多个用户在同时抢购一件或者多件商品，用户量过多可能会导致系统挂掉。还有就是大量的消息推送，服务商接口每秒能处理的短信发送量有限。总结一句话就是提供服务的接口，业务负载能力有限，为了防止过多请求涌入造成系统崩溃，我们应该如何进行流量控制？流量控制策略有:分流
本文来说下关于限流算法的几个问题 文章目录概述限流是什么常见的限流算法固定窗口限流算法滑动窗口限流算法漏桶算法令牌桶算法限流算法的对比本文小结 概述经常乘坐北京西二旗地铁或者在北京西站乘坐的时候经常会遇到一种情况就是如果人很多，地铁的工作人员拿个小牌前面一档让你等会儿再检票，这就是实际生活应对人流量巨大的措施。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。那么何为限流呢？顾名思义，
一．什么是漏桶算法（Leaky Bucket Algorithm）漏桶算法（Leaky Bucket）是网络世界中流量整形（TrafficShaping）或速率限制（Rate Limiting）时经常使用的一种算法，它的主要目的是控制数据注入到网络的速率，平滑网络上的突发流量。漏桶算法提供了一种机制，通过它，突发流量可 以被整形以便为网络提供一个稳定的流量。漏桶算法的工作示意图如下图所示：从上图可
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2024-10-08 20:35:02
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背景每一个对外提供的API接口都是需要做流量控制的，不然会导致系统直接崩溃。很简单的例子，和保险丝的原理一样，如果用电符合超载就会烧断保险丝断掉电源以达到保护的作用。API限流的意义也是如此，如果API上的流量请求超过核定的数值我们就得对请求进行引流或者直接拒绝等操作。限流算法既然要限流，就得提到限流算法了，一般有漏桶算法和令牌桶算法两种限流算法。漏桶算法漏桶算法(Leaky Bucket)是网络
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2024-01-08 22:34:23
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简介本章介绍漏桶Leaky Bucket算法在流量限速场景的原理，以及C++实现和相关测试验证。常见的限流算法有计数限流，固定窗口限流，滑动窗口限流，漏桶算发限流，令牌桶算法限流。漏桶算法是限流算法的一种，其原理是将待处理数据统一放在一个桶中，然后根据匀速从桶中拿出数据处理。漏桶算法可应用与多种场景，本章讲诉网络流程控制限制场景的使用，对外发的网络数据进行控制，限制外发的数据的最高流量。原理示例：
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2024-07-23 16:35:47
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# 实现Java漏桶限流算法
## 一、算法概述
漏桶限流算法是一种简单而有效的限流算法，可以控制请求的速率，防止系统被过多请求压垮。在本文中，我将教你如何使用Java实现漏桶限流算法。
## 二、算法原理
漏桶限流算法的原理很简单：系统以恒定的速率从漏桶中输出请求，当请求到达时，如果漏桶已满，则丢弃该请求。这样就可以控制系统的请求速率，避免系统被过载。
## 三、实现步骤
下面是实现
原创
2024-03-24 07:30:33
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流量整型调节数据传输的平均速率（和突发数据流）相关算法漏桶(leaky bucket)令牌桶(token bucket)其它：资源预留、准入控制、分组调度等可以减少拥塞漏桶算法每个主机连接到网络的接口中都有一个漏桶，即一个优先长度的内部队列当桶中有分组的时候，输出速率是恒定的，当桶空的时候，输出速率是0当一个分组到达满的桶的时候，分组将被丢弃（满则溢）每个时钟嘀嗒(tick)，仅允许一个分组或固定
桶排序：在桶排序思想下的排序都是不基于比较的排序，运用范围有限，需要样本的数据状况满足桶的划分。下面介绍桶排序思想下的两个排序 (1)计数排序 （2）基数排序时间复杂度O(N)计数排序：之前介绍的所有排序算法如插入排序，堆排序等都是基于比较的排序，除了这些排序算法外，还有不基于比较的排序: 比如将公司员工的年龄进行排序，考虑到实际年龄的范围可以开辟一个大小为100的数组,将所有员工的年龄进行统计并
1.对于漏斗限流，漏洞的容量是有限的，如果将漏嘴堵住，然后一直往里面灌水，它就会变满，直至再也装不进去。如果将漏嘴放开，水就会往下流，流走一部分之后，就又可以继续往里面灌水。如果漏嘴流水的速率大于灌水的速率，那么漏斗永远都装不满。如果漏嘴流水速率小于灌水的速率，那么一旦漏斗满了，灌水就需要暂停并等待漏斗腾空。所以，漏斗的剩余空间就代表着当前行为可以持续进行的数量，漏嘴的流水速率代表着系统允许该行为
常用限流策略——漏桶与令牌桶介绍限流：限制到达系统的并发请求数。会影响部分用户的体验，但在一定程度上保障系统的稳定性两者区别漏桶算法思路很简单，请求先进入到漏桶里，漏桶以固定的速度出水，也就是处理请求，当水加的过快，则会直接溢出，也就是拒绝请求，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。不能应对大量的突发请求。
令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先
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2024-05-04 12:32:19
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目录一、原理二、利用方式三、文件上传的风险处四、文件上传漏洞的危害五、文件上传漏洞常见的绕过方式1、前端绕过检测2、mime类型检测绕过3、黑名单绕过（1）、相似扩展名（2）、apache配置文件（3）、大小写绕过（4）、在后缀名后面加空格（5）、在后缀名上加点 . 尝试绕过（6）、 ::$data（7）、点空点 . .（8）、双写绕过4、白名单绕过（1）、00截断（2）、图片木马（3）、条件竞
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2024-07-23 10:55:14
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漏洞的容量是有限的，如果将漏嘴堵住，然后一直往里面灌水，它就会变满，直至再也装不进去。 如果将漏嘴放开，水就会往下流，流走一部分之后，就又可以继续往里面灌水。 如果漏嘴流水的速率大于灌水的速率，那么漏斗永远都装不满。 如果漏嘴流水速率小于灌水的速率，那么一旦漏斗满了，灌水就需要暂停并等待漏斗腾空。所以，漏斗的剩余空间就代表着当前行为可以持续进行的数量，漏嘴的流水速率 代表着系统允许该行为的最大频率
# 使用Redis实现漏桶限流算法
## 介绍
漏桶限流算法是一种常用的限流算法，可以对请求进行平滑处理，防止系统被大量请求压垮。在Java中，可以使用Redis来实现漏桶限流算法。本文将介绍整个实现过程，并提供详细的代码示例。
## 流程
以下是整个实现过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[初始化漏桶] --> B[获取当前时间]
B -->
原创
2023-11-24 11:44:01
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漏斗限流基本思路 漏斗限流是最常用的限流方法之一， 顾名思义， 这个算法的灵感来源于漏斗的结构。 漏斗的容量是优先的， 如果将漏斗嘴堵住， 然后一直往里面灌水， 它就会变满， 直至再也装不进去。如果将漏斗嘴放开， 水就会往下流， 水流走一部分后， 就又可以继续往里面灌水。 如果漏斗的流水速率大于灌水的速率， 那么漏斗永远都装不满。如果漏斗流水速率小于灌水速率， 那么一旦漏斗满了， 灌水就需要暂
要实现流量的控制，必须有一种机制可以对通过设备的流量进行度量。令牌桶（Token-Bucket）是目前最常采用的一种流量测量方法，用来评估流量速率是否超过了规定值。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。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。系统按设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。令牌桶只是一种流量测量方法，并不
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2023-12-28 15:36:12
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所以漏斗的剩余空间就代表当前行为可以持续进行的数量，水流出的速率代表系统允许该行为的最大频率。import time
class Funnel: def __init__(self, capacity, leaking_rate): self.capacity = capacity # 漏斗容量 self.leaking_rate = leaking_rate # 流出速率 self.
并发数限流并发数限流限制的是同一时刻的并发数，所以不考虑线程安全的话，我们只要用一个int变量就能实现，伪代码如下：int maxRequest=100;
int nowRequest=0;
public void request(){
if(nowRequest>=maxRequest){
return ;
}
nowRequest++;
