下载文档原格式
一种改进的单速三色令牌桶算法及其实现魏小曼;董喜明【摘要】电信级以太网中的QoS(服务质量)一直是人们重点关注的问题,流量控制策略可以很好地在流量进入网络时对其进行限制,以尽可能地减少网络拥塞,提高网络性能.文章提出一种改进的单速三色令牌桶算法,与已有算法分析比较发现,改进算法可以在一定程度上提高带宽利用率,减少丢包.【期刊名称】《光通信研究》【年(卷),期】2012(000)001【总页数】4页(P25-28)【关键词】流量控制策略;令牌桶算法;单速三色【作者】魏小曼;董喜明【作者单位】光纤通信技术和网络国家重点实验室,湖北武汉430074;武汉烽火网络有限责任公司,湖北武汉430074;光纤通信技术和网络国家重点实验室,湖北武汉430074;武汉烽火网络有限责任公司,湖北武汉430074【正文语种】中文【中图分类】TN9110 引言流量控制策略已广泛应用于数据产品中，如端口限速、流量管制和流量整形等等。
当网络流量达到峰值时，有效地对流量进行针对性的控制，保证高优先级数据的无差错传输，是数据产品高质量传输的目标之一。
现有RFC2697、RFC2698文档描述的单速三色和双速三色算法已经得到广泛应用，但是当网络在短时间内保持高流量时，丢包率仍然是影响传输质量的因素之一，带宽利用率不高。
本文将通过分析目前应用较广泛的SRTCM(单速三色令牌桶)算法及其不足之处，提出一种改进方案并进行了仿真，分析仿真结果，验证其对于网络流量控制后带宽利用率和丢包率的改善程度。
1 SRTCM算法及不足之处令牌桶算法是通过控制往桶里加令牌的速率来控制通过接口的速率，从而控制用户流量的带宽，此速率记为CIR(承诺信息速率)，比如设置用户带宽为8 000 bit/s，每秒就往桶里添加8 000个令牌。
SRTCM算法有两个桶：C桶和E桶。
Tc表示C桶中的令牌数，Te表示E桶中的令牌数，两桶的总容量分别为CBS(C桶突发尺寸)和EBS(E桶突发尺寸)。
令牌桶原理-回复令牌桶是一个经典的算法，用于实现流量控制和限速的场景，它可以确保系统在处理请求时能够平稳地分配和控制资源。
本文将详细介绍令牌桶的原理以及它是如何工作的。
令牌桶算法的基本原理是系统会以固定的速率产生令牌，并将这些令牌放入一个桶中。
每当请求到达时，系统会从桶中取出一个令牌，如果桶中没有令牌，则该请求将被限制或拒绝。
这个桶也可以看作是一个缓冲区，用于存储即将要处理的请求。
首先，我们需要定义几个重要的概念：令牌：代表系统允许处理的请求的数量。
每次请求处理时都需要从桶中取出一个令牌。
令牌生成速率（Token Generation Rate）：表示系统每秒生成的令牌数量。
也可以理解为令牌桶的容量。
令牌消耗速率（Token Consumption Rate）：表示系统每秒处理请求的数量。
令牌桶的实现需要考虑两种情况：情况一：令牌数小于请求数，系统无法处理所有的请求。
在这种情况下，请求数量超过了令牌桶的容量，令牌数不足以满足请求。
此时，系统可以选择拒绝请求或者将请求放入等待队列中，直到有足够的令牌可以处理。
情况二：令牌数大于请求数，系统可以处理所有的请求。
在这种情况下，请求数量小于等于令牌的数量，系统可以处理所有的请求，并且令牌桶中的令牌会根据一定的速率进行补充。
如果系统一直没有新的请求到达，那么令牌数将一直增加，直到达到令牌桶的容量。
令牌桶算法的关键在于令牌的生成和消耗速率的控制。
为了避免突发流量对系统造成的过载，系统需要对令牌的生成速率进行限制。
限制令牌的生成速率可以通过控制令牌的生成频率来实现，比如每秒生成10个令牌。
这样，系统在每秒内最多只能处理10个请求，并且令牌桶中最多只能存储10个令牌。
另一方面，消耗令牌的速率也需要进行限制，以避免系统过载。
系统可以通过控制请求的处理速率来控制令牌的消耗速率，比如每秒处理5个请求。
这样，即使令牌桶中有10个令牌，也只能处理5个请求，另外的5个令牌将会在下一秒继续消耗。
令牌桶算法原理令牌桶算法是一种流量控制算法，它的原理和实现着重用来控制网络中的数据流，保证被控制端的服务质量。
令牌桶算法具有灵活的控制，可以轻松控制单个主机的输入/输出，以及局域网中的地址或IP地址的数据流量。
令牌桶算法，又被称为令牌流控算法，是一种有效的网络流量控制算法，它是根据网络流量情况，来对相应的地址或者IP地址流量进行控制。
令牌桶算法首先将请求进行分类，然后根据客户端的数据流量情况，分配一定的有效令牌数，并且按一定的时间间隔不断的重新分配有效令牌数，从而保证网络的流量稳定。
令牌桶算法的原理是，在给定时间内，假设有一个容量为C的桶，桶内有T个令牌，并以N个/每秒的速度不断的往桶中加入令牌，当桶中的令牌数量达到设定的上限时比如T，桶中的令牌不再增加，当有请求来时，谁先拿到令牌，谁就可以发送数据，而其他请求需要等待；当发送完成，令牌桶会将令牌返回桶中，等待下一个请求来取。
令牌桶算法的工作过程类似于水桶，其中可以看到令牌桶算法的原理，它在每一段时间内不断地以一定的速率往桶里流入令牌，而当网络需要发送数据时，只有拿到令牌的请求才能发送，这就使数据流量被有效的控制在给定的范围内。
令牌桶算法的优点有：首先，它的控制机制灵活，可以有效的控制各种数据流量；其次，它是一种竞争式机制，拿到令牌的请求才会被优先处理；最后，它的参数很容易确定，不需要复杂的调整。
令牌桶算法的应用场景很广泛，在IP网络中，它可以保障QoS （Quality of Service）要求，比如说，对于一条延迟重要的数据流，用令牌桶算法就可以保证其优先发送，可以保障低延迟。
还可用于计费场景，比如客户支付一定金额，就能使用一定的网络资源，使用令牌桶算法就可以保障客户可以享受预先购买的网络资源。
总之，令牌桶算法可以有效的控制网络数据流量，保障网络请求被必要的控制，具有良好的可扩展性，也具有高度可配置性，可以满足不同的网络场景需求，是一种优秀的网络流量控制算法。
流量控制器原理流量控制器是一种用于控制数据传输速度的设备或方法。
其原理是通过限制数据流量的速率，以确保网络或系统资源的平衡和稳定。
流量控制器可以防止网络拥塞和资源过载，提高数据传输的可靠性和效率。
实现流量控制的方法有多种，常见的方法包括基于令牌桶算法和基于漏桶算法。
下面将分别介绍这两种方法的原理。
1. 令牌桶算法：令牌桶算法是一种基于令牌的流量控制方法。
在该算法中，系统会以恒定的速率产生令牌，并将这些令牌存放在令牌桶中。
每个令牌代表一个单位的数据传输量。
当数据需要进行传输时，需要从令牌桶中取出相应数量的令牌，若令牌桶为空，则数据传输将被阻塞等待令牌的生成。
令牌桶算法的原理是通过控制令牌的生成速率和每次传输所需要的令牌数量来控制数据的传输速度。
该算法可以灵活地控制数据的传输速度，适用于控制突发流量和平滑流量。
2. 漏桶算法：漏桶算法是一种基于漏桶的流量控制方法。
在该算法中，系统会以恒定的速率从漏桶中“漏出”数据，并将漏桶作为一个缓冲区，用于存放传输数据。
当数据需要进行传输时，如果漏桶中有足够空间存放数据，则数据可以被传输，否则传输将被阻塞等待漏桶的空间释放。
漏桶算法的原理是通过控制漏桶的漏出速率和漏桶的容量来控制数据的传输速度。
该算法可以平滑传输数据，避免网络拥塞，对突发流量有一定的缓冲作用。
综上所述，流量控制器通过限制数据传输的速率，确保网络或系统资源的平衡和稳定。
它可以防止网络拥塞和资源过载，提高数据传输的可靠性和效率。
常见的流量控制方法包括令牌桶算法和漏桶算法，它们通过控制令牌或漏桶的生成和使用速率来控制数据的传输速度。
golang 令牌桶原理令牌桶算法是一种常见的流量控制算法，用于限制对系统资源的访问速率。
它基于一个简单的概念，即系统以固定的速度产生令牌，并将这些令牌放入令牌桶中。
每当有请求到来时，从令牌桶中取出一个令牌，如果令牌桶为空，则请求需要等待或被拒绝。
Golang中，可以使用令牌桶算法通过控制goroutine的数量来实现并发限制。
下面是一个简单的令牌桶实现的示例代码：```gopackage mainimport ("fmt""sync""time")type TokenBucket struct {capacity int // 令牌桶容量rate time.Duration // 令牌产生速率available int // 当前可用的令牌数量mu sync.Mutex // 互斥锁用于保护令牌桶的并发安全性}func NewTokenBucket(capacity int, rate time.Duration) *TokenBucket { return &TokenBucket{capacity: capacity,rate: rate,available: capacity,}}func (tb *TokenBucket) AllowRequest() bool {tb.mu.Lock()defer tb.mu.Unlock()if tb.available > 0 {tb.available--return true}return false}func (tb *TokenBucket) Run() {ticker := time.NewTicker(tb.rate)defer ticker.Stop()for range ticker.C {tb.mu.Lock()tb.available = tb.capacitytb.mu.Unlock()}}func main() {tb := NewTokenBucket(10, time.Second) // 创建一个容量为10，每秒产生一个令牌的令牌桶go tb.Run() // 启动令牌桶的产生令牌的goroutine// 模拟并发请求var wg sync.WaitGroupfor i := 0; i < 20; i++ {wg.Add(1)go func(i int) {defer wg.Done()if tb.AllowRequest() {fmt.Printf("Request %d is allowed\n", i)} else {fmt.Printf("Request %d is rejected\n", i)}}(i)}wg.Wait()}```上述代码中，TokenBucket结构体表示令牌桶，包含令牌桶的容量、令牌的产生速率和当前可用的令牌数量。
令牌桶原理-回复令牌桶原理：实现流量控制和限流引言：在现代互联网应用中，流量控制和限流是非常重要的功能。
为了保护服务器免受过多的请求压力和恶意攻击，我们需要一种机制来控制请求的数量。
令牌桶是一种常用的算法，用于实现流量控制和限流。
本文将深入探讨令牌桶的原理，从基本概念到实际应用，一步一步地解析其工作原理。
一、概述令牌桶算法是一种基于令牌的访问控制和流量控制机制。
它通过限制单位时间内请求的数量来保护服务器免受过多的请求压力。
令牌桶算法的核心概念包括令牌桶和令牌。
1. 令牌桶（Token Bucket）是一个具有固定容量的桶，可以容纳一定数量的令牌。
2. 令牌（Token）是一种单位资源，例如请求、数据包等。
令牌桶中的令牌数量代表了可用的请求数量。
二、令牌桶算法的工作原理令牌桶算法的工作原理可以概括为以下几个步骤：1. 令牌生成：在令牌桶算法中，令牌是以固定速率生成的。
假设令牌桶中的令牌以每秒N个的速率生成，那么每隔1/N秒就会生成一个令牌。
2. 请求处理：当一个请求到达时，需要从令牌桶中获取一个令牌。
如果令牌桶中有足够的令牌，那么该请求可以被处理。
否则，请求将被阻塞等待，直到令牌桶中有足够的令牌可用。
3. 令牌消耗：每当一个请求被处理时，令牌桶中的一个令牌将被消耗。
如果令牌桶中没有足够的令牌，那么请求将无法被处理。
三、代码实现令牌桶算法可以通过编程实现。
下面是一个简单的Java代码示例：javaclass TokenBucket {private int capacity; 令牌桶容量private int tokens; 当前令牌数量private long lastRefillTime; 上次令牌生成时间private final double refillRate; 令牌生成速率public TokenBucket(int capacity, double refillRate) {this.capacity = capacity;this.tokens = capacity;this.refillRate = refillRate;stRefillTime = System.currentTimeMillis();}public synchronized boolean getToken() {long now = System.currentTimeMillis();tokens += (now - lastRefillTime) / 1000 * refillRate; 根据时间差和令牌生成速率计算增加的令牌数量if (tokens > capacity) {tokens = capacity;}lastRefillTime = now;if (tokens > 0) {tokens;return true;} else {return false;}}}四、令牌桶算法应用场景令牌桶算法广泛应用于网络流量控制和限流的场景。
令牌桶和漏桶是两种常见的流量控制算法，用于平衡和控制网络通信中的流量。
它们具有不同的工作原理：
1.令牌桶（Token Bucket）算法：
●令牌桶算法维护一个固定容量的桶，其中以固定速率产生令牌。
●每个令牌代表着一定数量的可用资源或允许通过的数据包。
●当一个数据包到达时，如果桶中有足够的令牌，就可以发送该数据包并从桶中移除
相应数量的令牌。
●如果桶中没有足够的令牌，那么数据包将被丢弃或延迟发送，直到桶中有足够的令
牌为止。
2.漏桶（Leaky Bucket）算法：
●漏桶算法模拟了一个漏桶，该桶以固定速率漏水。
●桶的容量限制了进入的数据包数量，在每个时间段（例如毫秒）内只能处理固定数
量的数据包。
●如果超过桶的容量，多余的数据包将被溢出或丢弃。
●漏桶算法保持了一个恒定的发送速率，无论输入速率如何变化。
总结起来，令牌桶算法通过限制数据包的发送速率来控制流量，令牌表示可用资源；而漏桶算法通过固定的发送速率来平滑流量，类似于水从桶中以固定速率漏出。
两种算法都可以帮助控制网络通信中的流量，防止过载和拥塞的发生。
令牌桶限流算法c语言令牌桶（Token Bucket）是一种流量控制算法，用于限制单位时间内通过的请求或事件数量。
在令牌桶算法中，令牌以固定的速率被放入桶中，每当有请求到来时，需要获取一个令牌才能执行，否则请求将被拒绝。
以下是一个简单的用C 语言实现令牌桶限流算法的例子：```c#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <unistd.h>#include <pthread.h>#define MAX_TOKENS 5 // 令牌桶容量#define REFILL_RATE 1 // 令牌放入速率，每秒1个int tokens = 0; // 当前令牌数量pthread_mutex_t token_mutex = PTHREAD_MUTEX_INITIALIZER;// 令牌桶线程，用于定期放入令牌void *token_bucket_refill(void *arg) {while (1) {usleep(1000000 / REFILL_RATE); // 休眠以模拟定期放入令牌的速率pthread_mutex_lock(&token_mutex);if (tokens < MAX_TOKENS) {tokens++;printf("放入一个令牌，当前令牌数量：%d\n", tokens);}pthread_mutex_unlock(&token_mutex);}return NULL;}// 处理请求的函数void handle_request(int request_id) {pthread_mutex_lock(&token_mutex);if (tokens > 0) {tokens--;printf("处理请求%d，剩余令牌数量：%d\n", request_id, tokens);} else {printf("请求%d 被限流\n", request_id);}pthread_mutex_unlock(&token_mutex);}int main() {pthread_t refill_thread;pthread_create(&refill_thread, NULL, token_bucket_refill, NULL);// 模拟处理一些请求for (int i = 1; i <= 10; i++) {handle_request(i);usleep(200000); // 模拟请求之间的时间间隔}// 等待令牌桶线程结束pthread_join(refill_thread, NULL);return 0;}```这个简单的示例中，`token_bucket_refill` 函数是一个独立的线程，负责定期放入令牌。
令牌桶算法限流限流限流是对某⼀时间窗⼝内的请求数进⾏限制，保持系统的可⽤性和稳定性，防⽌因流量暴增⽽导致的系统运⾏缓慢或宕机。
常⽤的限流算法有令牌桶和和漏桶，⽽Google开源项⽬Guava中的RateLimiter使⽤的就是令牌桶控制算法。
在开发⾼并发系统时有三把利器⽤来保护系统：缓存、降级和限流缓存：缓存的⽬的是提升系统访问速度和增⼤系统处理容量降级：降级是当服务器压⼒剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对⼀些服务和页⾯有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核⼼任务的正常运⾏限流：限流的⽬的是通过对并发访问/请求进⾏限速，或者对⼀个时间窗⼝内的请求进⾏限速来保护系统，⼀旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理我们经常在调别⼈的接⼝的时候会发现有限制，⽐如微信公众平台接⼝、百度API Store、聚合API等等这样的，对⽅会限制每天最多调多少次或者每分钟最多调多少次我们⾃⼰在开发系统的时候也需要考虑到这些，⽐如我们公司在上传商品的时候就做了限流，因为⽤户每⼀次上传商品，我们需要将商品数据同到到美团、饿了么、京东、百度、⾃营等第三⽅平台，这个⼯作量是巨⼤，频繁操作会拖慢系统，故做限流。
以上都是题外话，接下来我们重点看⼀下令牌桶算法令牌桶算法下⾯是从⽹上找的两张图来描述令牌桶算法：RateLimiterRateLimiter的代码不长，注释加代码432⾏，看⼀下RateLimiter怎么⽤1package com.cjs.example;23import mon.util.concurrent.RateLimiter;4import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;5import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;67import java.text.SimpleDateFormat;8import java.util.Date;910 @RestController11public class HelloController {1213private static final SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS");1415private static final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2);1617/**18 * tryAcquire尝试获取permit，默认超时时间是0，意思是拿不到就⽴即返回false19*/20 @RequestMapping("/sayHello")21public String sayHello() {22if (rateLimiter.tryAcquire()) { // ⼀次拿1个23 System.out.println(sdf.format(new Date()));24try {25 Thread.sleep(500);26 } catch (InterruptedException e) {27 e.printStackTrace();28 }29 }else {30 System.out.println("limit");31 }32return "hello";33 }3435/**36 * acquire拿不到就等待，拿到为⽌37*/38 @RequestMapping("/sayHi")39public String sayHi() {40 rateLimiter.acquire(5); // ⼀次拿5个41 System.out.println(sdf.format(new Date()));42return "hi";43 }4445 }关于RateLimiter：A rate limiter。
几种限流算法及实现方式
常见的限流算法包括计数器算法、漏桶算法、令牌桶算法、固定窗口算法、滑动窗口算法。
1、计数器算法：这是一种简单且容易实现的限流算法。
通过在系统内设置每N秒的访问量，超过这个访问量的访问直接丢弃，从而实现限流访问。
具体实现时，可以将时间划分为固定的窗口大小，例如1秒，在窗口时间段内，每来一个请求就对计数器加1，当计数器达到设定的时间限制之后，则抛弃超出的请求。
2、漏桶算法：漏桶算法是一种流量控制算法，用于控制流入网络的数据速率，以防止网络拥塞。
它的思想是将数据包看作是水滴，漏桶看作是一个固定容量的容器，水流进桶的速度可以是随机的，但是水流出桶的速度是恒定的。
当水流进桶的速度较慢，桶不会被填满，请求就可以被处理。
当水流进桶的速度过快时，桶会逐渐被填满，当水超过桶的容量就会溢出，即被丢弃。
3、令牌桶算法：令牌桶算法是网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中最常使用的一种算法。
它通过生成令牌来控制数据包的发送速率，令牌桶算法允许系统在一定时间内处理超出正常速率的数据包，从而实现平滑的流量控制。
4、固定窗口算法：这种算法通过维护一个计数器，在单位时间内记录该窗口接受请求的次数。
当次数少于限流阈值时，就允许访问，并且计数器加1；当次数大于限流阈值时，就拒绝访问。
当前的时间窗口过去之后，计数器清零。
5、滑动窗口算法：滑动窗口算法通过维护一个时间窗口来控制单位时间内请求的数量。
它统计时间窗口内的请求次数，并根据预设的阈值来决定是否允许新的请求通过。
这种方式没有了时间窗口突变的问题，限流比较准确。
