四、高并发系统限流大法——限流算法：滑动窗口算法

高可用限流机制下的限流算法——（2）滑动窗口算法

在高可用系统中，限流算法扮演着至关重要的角色，它帮助我们管理流量并避免系统过载。在众多限流算法中，滑动窗口算法是一种常用且有效的算法，尤其适用于处理动态流量和高并发场景。本文将深入探讨滑动窗口算法的基本原理、实现方式、应用场景及其在高可用环境中的应用。

1. 滑动窗口算法概述

1.1 滑动窗口算法的定义

滑动窗口算法是一种用于流量控制和限流的算法。通过在固定的时间窗口内统计请求数量，它可以有效地限制请求频率。与令牌桶算法和漏桶算法不同，滑动窗口算法侧重于时间上的连续性，使其能够更准确地反映请求的实际分布，从而实现更精准的流量控制。

1.2 滑动窗口算法的工作机制

滑动窗口算法通过维护一个固定长度的时间窗口来计算在此窗口内发生的请求数。当有新请求到来时，算法会将该请求计入当前窗口，并移除窗口外的过期请求。随着时间的推移，窗口会不断向前滑动，以便只统计当前时间范围内的请求。这种方式可以避免请求在短时间内集中爆发，确保流量的平稳分布。

工作流程：

1. 初始化窗口的时间长度和最大允许请求数。
2. 对于每个新请求，检查当前时间窗口内的请求数量是否已达到上限。
3. 如果未达到上限，允许请求通过并记录请求的时间；否则，拒绝请求。
4. 随着时间推进，窗口滑动并移除过期的请求记录。

1.3 滑动窗口算法的优点

• 精准控制：通过时间窗口的精确管理，可以控制请求的速率，使得限流更具连续性。
• 平滑流量：滑动窗口算法能够有效地平滑短时间内的流量波动，减少突发流量对系统的冲击。
• 适用性广：滑动窗口算法可以很好地适应高并发场景，特别是在对请求频率有严格要求的系统中，能够有效地应对流量峰值。

2. 滑动窗口算法的基本原理

2.1 滑动窗口算法的核心概念

滑动窗口算法的核心概念是“时间窗口”。时间窗口在固定时间长度内持续滑动，并统计在该时间段内发生的请求数量。窗口的大小（即时间范围）决定了算法的精度和响应速度：较短的窗口可以更精确地控制流量，但会增加计算开销；较长的窗口则适用于平滑控制长期流量。

2.2 滑动窗口算法的工作流程

1. 初始化：设定时间窗口的长度 W 和最大允许请求数 N。窗口内的请求数会随着时间的推移而动态更新。
2. 请求处理：每当有新请求到达时，系统会检查当前时间窗口内的请求数量。
3. 滑动窗口：随着时间的推移，时间窗口持续向前滑动。超出时间窗口的旧请求会被移除，新的请求被计入窗口。这种滑动机制确保了统计的是最近 W 秒内的请求数。
4. 限流判断：如果当前窗口内的请求数量超过了设定的最大值 N，则限流拒绝新的请求；否则，允许请求通过。

2.3 滑动窗口算法的数学模型

滑动窗口算法可以用数学模型来描述。假设：

• 时间窗口长度为 W 秒。
• 最大允许请求数为 N。

那么，滑动窗口算法可以用以下公式表示：

• 请求速率限制：在任意 W 秒的时间窗口内，如果请求数超过 N，则触发限流机制。
• 窗口滑动机制：每秒钟，时间窗口向前滑动，并更新当前窗口内的有效请求数量。超出时间窗口的请求被移出，新到达的请求被计入。

这个数学模型确保了限流的平滑性和实时性，有效避免了流量峰值对系统造成的压力。

3. 滑动窗口算法的实现方式

3.1 基于内存的实现

在单机环境中，滑动窗口算法可以通过内存数据结构实现。常见的实现方式包括使用环形缓冲区或时间队列来维护窗口内的请求记录。这种方式的优点是实现简单，延迟低，适合单个服务实例的限流需求。

示例代码（Java）：

package com.yyl.algorithms.bucket.slidingwindow;

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

/**
 * 负载均衡滑动窗口算法
 *
 * @author yangjian
 * @date 2024/8/19 11:02:10
 */
public class SlidingWindowLimiter {
   
    private final long windowSizeInMillis; // 时间窗口大小
    private final int maxRequests; // 最大允许请求数
    private final Queue<Long> requestQueue = new LinkedList<>(); // 请求时间队列

    public SlidingWindowLimiter(long windowSizeInMillis, int maxRequests) {
   
        this.windowSizeInMillis = windowSizeInMillis;
        this.maxRequests = maxRequests;
    }

    public synchronized boolean allowRequest() {
   
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        // 移除超出时间窗口的请求
        while (!requestQueue.isEmpty() && currentTime - requestQueue.peek()