四种分布式限流框架，包括令牌桶、漏桶、计数器和速率限制，各有优劣。令牌桶适合突发流量，漏桶适应稳定流量，计数器简单但资源消耗大，速率限制灵活。了解各自特点，有助于选择适合场景的限流框架。
本文目录导读：
分布式限流框架概述
随着互联网的快速发展，系统架构日益复杂，单一服务器已无法满足大规模业务需求，分布式限流作为保障系统稳定运行的重要手段，可以有效防止系统过载，提高用户体验，本文将针对四种常见的分布式限流框架进行优缺点分析，以帮助读者了解其适用场景。
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四种分布式限流框架及优缺点
1、令牌桶（Token Bucket）
（1）原理：令牌桶算法通过一个固定容量的桶来存储令牌，每单位时间向桶中放入一定数量的令牌，请求访问时，需要从桶中取出令牌，如果没有令牌则拒绝访问。
（2）优点：
- 灵活性高：可以根据业务需求调整令牌的生成速率；
- 容错能力强：即使系统出现故障，也能保证一定程度的正常访问；
- 可扩展性强：适合分布式系统，易于部署和扩展。
（3）缺点：
- 容易产生饥饿效应：在高并发情况下，请求可能长时间等待令牌；
- 需要考虑令牌桶容量：容量过小可能导致系统性能下降，容量过大则可能导致资源浪费。
2、漏桶（Leaky Bucket）
（1）原理：漏桶算法通过一个固定容量的桶，每单位时间向桶中放入一定数量的水滴，请求访问时，从桶中取出相应数量的水滴，如果没有水滴则拒绝访问。
（2）优点：
- 简单易懂：算法结构简单，易于实现；
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- 响应速度快：在高并发情况下，请求能够快速得到响应；
- 可控性强：可以根据业务需求调整水滴的生成速率。
（3）缺点：
- 无法应对突发流量：在短时间内，请求量激增可能导致系统过载；
- 需要考虑桶容量：容量过小可能导致系统性能下降，容量过大则可能导致资源浪费。
3、漏量计数器（Leak Counter）
（1）原理：漏量计数器算法通过一个固定容量的桶，每单位时间向桶中放入一定数量的水滴，请求访问时，从桶中取出相应数量的水滴，如果没有水滴则拒绝访问，但桶中的水滴会逐渐减少。
（2）优点：
- 可控性强：可以根据业务需求调整水滴的生成速率；
- 容错能力强：即使系统出现故障，也能保证一定程度的正常访问；
- 可扩展性强：适合分布式系统，易于部署和扩展。
（3）缺点：
- 容易产生饥饿效应：在高并发情况下，请求可能长时间等待水滴；
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- 需要考虑桶容量：容量过小可能导致系统性能下降，容量过大则可能导致资源浪费。
4、令牌桶+漏桶（Token Bucket + Leaky Bucket）
（1）原理：结合令牌桶和漏桶算法的优点，令牌桶算法用于控制请求速率，漏桶算法用于控制突发流量。
（2）优点：
- 集成了令牌桶和漏桶的优点：既保证了请求速率的稳定性，又能够应对突发流量；
- 可控性强：可以根据业务需求调整令牌生成速率和水滴生成速率；
- 可扩展性强：适合分布式系统，易于部署和扩展。
（3）缺点：
- 算法复杂度较高：需要同时考虑令牌桶和漏桶算法；
- 需要合理配置参数：参数配置不当可能导致系统性能下降或资源浪费。
分布式限流框架在保障系统稳定运行方面发挥着重要作用，本文针对四种常见的分布式限流框架进行了优缺点分析，以帮助读者了解其适用场景，在实际应用中，应根据业务需求和系统特点选择合适的限流框架，并合理配置参数，以实现最优的性能和用户体验。
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