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滑动窗口算法是一种动态的限流策略,它相比固定窗口算法提供了更加平滑和精确的流量控制。滑动窗口通过将时间窗口划分为更小的单位,能够更灵活地响应流量的变化,减少因固定窗口切换时可能出现的流量峰值。
一、工作原理
滑动窗口算法的关键是将大的时间窗口切分为多个较小的窗口片段,每个子窗口都有自己的计数限制。随着时间的推移,最旧的子窗口会被新的子窗口替代,形成一种“滑动”的效果。
假设我们设置的时间窗口为1分钟,这个1分钟被进一步细分为6个10秒的子窗口。如果限制每分钟最多处理60个请求,那么每个10秒的子窗口内,理论上最多允许10个请求。随着时间的流逝,每过10秒,旧的子窗口会被移除,同时加入一个新的子窗口,进行新一轮的计数。
二、优缺点
优点:
- 流量控制更加平滑,避免了固定窗口算法可能出现的窗口切换时的流量峰值
- 提供了更高的精确度和灵活性,适应于对流量控制有较高要求的场景。
缺点:
- 实现相对复杂,需要更多的计算和存储资源
- 对于高并发场景,计算当前有效子窗口集合的成本更高。
三、应用场景
滑动窗口算法适用于需要更细粒度流量控制的场景,尤其是那些对于请求处理平滑性有较高要求的应用,如视频流平台、实时通讯服务等。这种算法可以更好地平衡负载,避免服务因流量峰值而过载。
四、滑动窗口算法实现Java demo
public class SlidingWindowRateLimiter {
// 窗口大小,单位毫秒
private final long windowSizeInMillis;
// 窗口内允许的最大请求数
private final int maxRequests;
// 存储请求时间的队列
private final LinkedList<Long> requests = new LinkedList<>