如何解决令牌桶与固定窗口流量突发
我正在比较令牌桶和固定窗口速率限制算法，但对两种算法中的流量突发有点困惑。
假设我想将流量限制为 10 个请求/分钟。
在令牌桶中，以每分钟10个令牌的速度添加令牌。
Time Requests Availabletokens
10:00:00 0 10 (added 10 tokens)
10:00:58 10 0
10:01:00 0 10 (added 10 tokens)
10:01:01 10 0
现在，如果我们在时间戳 10:01:01 看到，在最后一分钟允许 20 个请求，超过我们的限制。
同样，使用固定窗口算法。 窗口大小：1 分钟。
Window RequestCount IncomingRequests
10:00:00 10 10 req at 10:00:58
10:01:00 10 10 req at 10:01:01
这里也有类似的问题。
这两种算法是否都存在这个问题，还是我的理解有差距？
解决方法
我对这些算法也有同样的困惑。
Token Bucket 的诀窍在于 Bucket 大小 (b) 和 Refill rate(r) 不必相等。
对于您的特定示例，您可以将存储桶大小设置为 b = 5，再填充率 r = 1/10（每 10 秒 1 个令牌）。
在此示例中，客户端仍然能够每分钟发出 11 个请求，但在您的示例中已经少于 20 个，并且它们会随着时间的推移而分散。而且我也相信，如果您使用这些参数，您可以在根本不允许超过 10 个请求/分钟的情况下实现策略。
Time Requests AvailableTokens
10:00:00 0 5 (we have 5 tokens initially)
10:00:10 0 5 (refill attempt failed cause Bucket is full)
10:00:20 0 5 (refill attempt failed cause Bucket is full)
10:00:30 0 5 (refill attempt failed cause Bucket is full)
10:00:40 0 5 (refill attempt failed cause Bucket is full)
10:00:50 0 5 (refill attempt failed cause Bucket is full)
10:00:58 5 0
10:01:00 0 1 (refill 1 token)
10:01:10 0 2 (refill 1 token)
10:01:20 0 3 (refill 1 token)
10:01:30 0 4 (refill 1 token)
10:01:40 0 5 (refill 1 token)
10:01:49 5 0
10:01:50 0 1 (refill 1 token)
10:01:56 1 0
其他选项：
- b = 10 和 r = 1/10
- b = 9 和 r = 1/10
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