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分布式限流框架概述
分布式限流框架是指在分布式系统中，通过限制请求的频率，防止系统过载的一种技术，在微服务架构、分布式系统日益普及的今天，分布式限流框架成为了保障系统稳定运行的重要手段，本文将对比分析四种常见的分布式限流框架，分别为：令牌桶算法、漏桶算法、计数器限流和滑动时间窗口限流。
令牌桶算法
1、优点：
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（1）公平性高：令牌桶算法能够保证每个请求在相同时间内获得相同数量的令牌，从而实现公平访问。
（2）响应速度快：令牌桶算法在限流的同时，能够允许一定数量的请求通过，从而提高系统的响应速度。
（3）灵活性强：通过调整令牌的生成速度，可以方便地控制系统的吞吐量。
2、缺点：
（1）限流粒度较粗：令牌桶算法的限流粒度较大，无法精确控制单个请求的访问频率。
（2）不支持分布式部署：令牌桶算法需要全局维护一个令牌桶，难以在分布式系统中实现。
漏桶算法
1、优点：
（1）限流效果稳定：漏桶算法能够保证请求以恒定的速率流出，从而保证系统的稳定运行。
（2）易于实现：漏桶算法的实现相对简单，易于理解和开发。
2、缺点：
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（1）响应速度慢：漏桶算法在限流的同时，会丢弃部分请求，导致系统的响应速度变慢。
（2）不支持分布式部署：漏桶算法需要全局维护一个漏桶，难以在分布式系统中实现。
计数器限流
1、优点：
（1）限流粒度细：计数器限流可以精确控制每个请求的访问频率，实现精细化限流。
（2）易于实现：计数器限流算法简单，易于理解和开发。
2、缺点：
（1）限流效果受系统负载影响：当系统负载较高时，计数器限流可能会导致请求被丢弃。
（2）不支持分布式部署：计数器限流需要全局维护一个计数器，难以在分布式系统中实现。
滑动时间窗口限流
1、优点：
（1）限流效果稳定：滑动时间窗口限流可以保证请求以恒定的速率流出，从而保证系统的稳定运行。
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（2）支持分布式部署：滑动时间窗口限流算法可以通过分布式缓存来实现，易于在分布式系统中部署。
2、缺点：
（1）限流粒度较粗：滑动时间窗口限流的粒度较粗，无法精确控制单个请求的访问频率。
（2）响应速度受系统负载影响：当系统负载较高时，滑动时间窗口限流可能会导致请求被丢弃。
四种分布式限流框架各有优缺点，适用于不同的场景，在实际应用中，应根据具体需求选择合适的限流框架，以下为几种场景下的推荐：
1、对响应速度要求较高，且需要公平性较好的场景：选择令牌桶算法。
2、对限流效果稳定性要求较高，且易于实现场景：选择漏桶算法。
3、对限流粒度要求较高，且易于实现场景：选择计数器限流。
4、对限流效果稳定性要求较高，且支持分布式部署场景：选择滑动时间窗口限流。
标签： #4种分布式限流框架优缺点
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