1,漏桶算法
漏桶作为计量工具(The Leaky Bucket Algorithm as a Meter)时，可以用于流量整形(Traffic Shaping)和流量控制(TrafficPolicing)，漏桶算法的描述如下：
一个固定容量的漏桶，按照常量固定速率流出水滴；
如果桶是空的，则不需流出水滴；
可以以任意速率流入水滴到漏桶；
如果流入水滴超出了桶的容量，则流入的水滴溢出了(被丢弃)，而漏桶容量是不变的。
2,
,
3，桶的容量代表最大并发量，如果桶满了，则请求被丢弃
固定速率流出
随意速率流入，流入代表请求，如果流入速率很快，将桶装满，则溢出的请求被放弃，以达到限流的效果。
4,java 代码 漏桶类
packagecom.aiyuesheng.utils;importjava.util.concurrent.TimeUnit;importjava.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;importlombok.Getter;importlombok.Setter;/***
*@authorcaich5 可以把水滴看成请求*/@Setter
@Getterpublic classLeakyBucket {//桶的容量
private int capacity = 100;//木桶剩余的水滴的量(初始化的时候的空的桶)
private AtomicInteger water = new AtomicInteger(0);//水滴的流出的速率 每1000毫秒流出1滴
private intleakRate;//第一次请求之后,木桶在这个时间点开始漏水
private longleakTimeStamp;public LeakyBucket(intleakRate) {this.leakRate =leakRate;
}public booleanacquire() {//如果是空桶，就当前时间作为桶开是漏出的时间
if (water.get() == 0) {
leakTimeStamp=System.currentTimeMillis();
water.addAndGet(1);return capacity == 0 ? false : true;
}//先执行漏水，计算剩余水量
int waterLeft = water.get() - ((int) ((System.currentTimeMillis() - leakTimeStamp) / 1000)) *leakRate;
water.set(Math.max(0, waterLeft));//重新更新leakTimeStamp
leakTimeStamp =System.currentTimeMillis();//尝试加水,并且水还未满
if ((water.get())
water.addAndGet(1);return true;
}else{//水满，拒绝加水
return false;
}
}
}
实现：
packagecom.aiyuesheng.controller;importjava.util.concurrent.TimeUnit;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Value;importorg.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;importcom.aiyuesheng.hystrix.OrderHystrixCommand;importcom.aiyuesheng.service.OrderService;importcom.aiyuesheng.utils.LeakyBucket;importcom.aiyuesheng.utils.LimitService;importcom.alibaba.fastjson.JSONObject;importcom.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
@RestControllerpublic classIndex {//漏桶：水滴的漏出速率是每秒 1 滴
private LeakyBucket leakyBucket = new LeakyBucket(1);
@AutowiredprivateOrderService orderService;//漏桶限流
@RequestMapping("/searchCustomerInfoByLeakyBucket")publicObject searchCustomerInfoByLeakyBucket() {//1.限流判断
boolean acquire =leakyBucket.acquire();if (!acquire) {
System.out.println("稍后再试！");return "稍后再试！";
}//2.如果没有达到限流的要求,直接调用接口查询
System.out.println(orderService.searchCustomerInfo());returnorderService.searchCustomerInfo();
}
}
漏桶算法与令牌桶算法区别
主要区别在于“漏桶算法”能够强行限制数据的传输速率，
而“令牌桶算法”在能够限制数据的平均传输速率外，还允许某种程度的突发传输。在“令牌桶算法”中，只要令牌桶中存在令牌，那么就允许突发地传输数据直到达到用户配置的门限，因此它适合于具有突发特性的流量