var service = LimitingFactory.Build(LimitingType.TokenBucket, 500, 200); while (true) { var result = service.Request(); //如果返回true，说明可以进行业务处理，否则需要继续等待 if (result) { //业务处理...... } else Thread.Sleep(1); }
二、漏桶算法
声明一个固定容量的桶，每接受到一个请求向桶中添加一个令牌，当令牌桶达到上线后请求丢弃或等待，具体算法如下：
创建一个固定容量的漏桶，请求到达时向漏桶添加一个令牌
如果请求添加令牌不成功，请求丢弃或等待
另一个线程以固定的速率消费桶里的令牌
工作过程也包括3个阶段：产生令牌、消耗令牌和判断数据包是否通过。其中涉及到2个参数：令牌自动消费的速率和令牌桶的大小，个过程的具体工作如下。
产生令牌：业务程序根据具体业务情况申请令牌。申请一次，令牌桶令牌加一。如果桶中令牌数已到达上限，则挂起业务后等待令牌。
消费令牌：周期性的以固定速率消费令牌桶中令牌，桶中的令牌不断较少。
判断是否通过：判断是否已有令牌桶是否存在有效令牌，当桶中的令牌数量可以满足需求时，则继续业务处理，否则将挂起业务，等待令牌。
C#的一个实现方式：
class LeakageBucketLimitingService: ILimitingService { private LimitedQueue<object> limitedQueue = null; private CancellationTokenSource cancelToken; private Task task = null; private int maxTPS; private int limitSize; private object lckObj = new object(); public LeakageBucketLimitingService(int maxTPS, int limitSize) { this.limitSize = limitSize; this.maxTPS = maxTPS; if (this.limitSize <= 0) this.limitSize = 100; if (this.maxTPS <= 0) this.maxTPS = 1; limitedQueue = new LimitedQueue<object>(limitSize); cancelToken = new CancellationTokenSource(); task = Task.Factory.StartNew(new Action(TokenProcess), cancelToken.Token); } private void TokenProcess() { int sleep = 1000 / maxTPS; if (sleep == 0) sleep = 1; DateTime start = DateTime.Now; while (cancelToken.Token.IsCancellationRequested == false) { try { if (limitedQueue.Count > 0) { lock (lckObj) { if (limitedQueue.Count > 0) limitedQueue.Dequeue(); } } } catch { } finally { if (DateTime.Now - start < TimeSpan.FromMilliseconds(sleep)) { int newSleep = sleep - (int)(DateTime.Now - start).TotalMilliseconds; if (newSleep > 1) Thread.Sleep(newSleep - 1); //做一下时间上的补偿 } start = DateTime.Now; } } } public void Dispose() { cancelToken.Cancel(); } public bool Request() { if (limitedQueue.Count >= limitSize) return false; lock (lckObj) { if (limitedQueue.Count >= limitSize) return false; return limitedQueue.Enqueue(new object()); } } }
调用方法：
var service = LimitingFactory.Build(LimitingType.LeakageBucket, 500, 200); while (true) { var result = service.Request(); //如果返回true，说明可以进行业务处理，否则需要继续等待 if (result) { //业务处理...... } else Thread.Sleep(1); }
两类限流算法虽然非常相似，但是还是有些区别的，供大家参考！
漏桶算法能够强行限制数据的传输速率。在某些情况下，漏桶算法不能够有效地使用网络资源。因为漏桶的漏出速率是固定的。
令牌桶算法能够在限制数据的平均传输速率的同时还允许某种程度的突发传输.
总结
以上就是这篇文章的全部内容了，希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，如果有疑问大家可以留言交流，谢谢大家对脚本之家的支持。
您可能感兴趣的文章: