令牌桶VS漏桶：誰才是流量控制的“最優(yōu)解”？

作者：xiaofu 2025-08-27 02:15:00

漏桶的核心思想比令牌桶早更簡(jiǎn)單：請(qǐng)求像水一樣流入桶中，桶以固定速率“漏水”處理請(qǐng)求，超出桶容量的請(qǐng)求被丟棄或排隊(duì)。

面試被問到限流算法，很多面試官會(huì)讓直接手寫令牌桶和漏桶的實(shí)現(xiàn)。雖然平時(shí)用過Redis、Guava等現(xiàn)成的限流工具，但真要手寫還是有點(diǎn)慌。今天就來聊聊這兩種經(jīng)典限流算法的區(qū)別，并用Java手寫實(shí)現(xiàn)。

很多的限流工具底層都應(yīng)用了它們

一、令牌桶 vs 漏桶：核心區(qū)別

令牌桶

令牌桶的核心思想：固定容量的桶，以固定速率往桶里放令牌，請(qǐng)求來了就從桶拿令牌，沒令牌就拒絕。

有點(diǎn)像買票進(jìn)站，想去坐火車就先去售票窗口買票，買到票了就憑票進(jìn)入，買不到等待，因?yàn)榇翱跁?huì)定時(shí)的放票，再去搶。

下圖是用Ai生成的，大致能體現(xiàn)出這么個(gè)意思

令牌桶特點(diǎn)：

1、可以處理突發(fā)流量（桶里有令牌就能用），因?yàn)椴⒉皇且恢闭?qǐng)求都很多，但會(huì)一直以固定速率向桶里添加令牌，請(qǐng)求少時(shí)桶內(nèi)令牌滿了，請(qǐng)求激增可以滿桶拿令牌頂一陣

2、原理和實(shí)現(xiàn)上相對(duì)簡(jiǎn)單

3、內(nèi)存占用小

漏桶適用場(chǎng)景：

接口限流：保護(hù)業(yè)務(wù)系統(tǒng)或者敏感接口
防止惡意攻擊：抵御Dos或DDos攻擊
……

它的優(yōu)勢(shì)在于能夠限制平均速率，同時(shí)允許一定的突發(fā)流量

漏桶

漏桶的特點(diǎn)：

1、輸出非常平滑穩(wěn)定

2、能有效保護(hù)下游系統(tǒng)（流量平滑）

3、? 無法處理突發(fā)流量

4、? 可能造成請(qǐng)求延遲

漏桶適用場(chǎng)景：

數(shù)據(jù)庫連接池：保護(hù)數(shù)據(jù)庫不被過載
消息隊(duì)列消費(fèi)：控制消費(fèi)速率
支付系統(tǒng)：確保支付處理穩(wěn)定性

二、手寫實(shí)現(xiàn)

令牌桶實(shí)現(xiàn)

public class TokenBucket {
    // 桶容量（最大令牌數(shù)）
    privatefinallong capacity;
    // 令牌填充速率（令牌/秒）
    privatefinallong refillRate;
    // 當(dāng)前令牌數(shù)量
    private AtomicLong tokens;
    // 上次填充時(shí)間戳（納秒）
    privatelong lastRefillTime;

    public TokenBucket(long capacity, long refillRate) {
        this.capacity = capacity;
        this.refillRate = refillRate;
        this.tokens = new AtomicLong(capacity);
        this.lastRefillTime = System.nanoTime();
    }

    // 示例使用
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 創(chuàng)建桶：容量10令牌，每秒填充5令牌
        TokenBucket bucket = new TokenBucket(10, 2);

        // 模擬請(qǐng)求
        for (int i = 1; i <= 50; i++) {
            if (bucket.tryAcquire()) {
                System.out.println("請(qǐng)求" + i + ": 通過");
            } else {
                System.out.println("請(qǐng)求" + i + ": 限流");
            }
            Thread.sleep(100); // 100ms請(qǐng)求一次
        }
    }

    /**
     * 嘗試獲取令牌
     *
     * @return true-獲取成功，false-被限流
     */
    public synchronized boolean tryAcquire() {
        refillTokens();
        if (tokens.get() > 0) {
            tokens.decrementAndGet();
            returntrue;
        }
        returnfalse;
    }

    /**
     * 嘗試獲取多個(gè)令牌
     *
     * @param numTokens 請(qǐng)求令牌數(shù)
     */
    public synchronized boolean tryAcquire(int numTokens) {
        refillTokens();
        if (tokens.get() >= numTokens) {
            tokens.addAndGet(-numTokens);
            returntrue;
        }
        returnfalse;
    }

    // 根據(jù)時(shí)間差補(bǔ)充令牌
    private void refillTokens() {
        long now = System.nanoTime();
        // 計(jì)算時(shí)間差（秒）
        double elapsedSec = (now - lastRefillTime) * 1e-9;

        // 計(jì)算應(yīng)補(bǔ)充的令牌數(shù)
        long tokensToAdd = (long) (elapsedSec * refillRate);
        if (tokensToAdd > 0) {
            tokens.set(Math.min(capacity, tokens.get() + tokensToAdd));
            lastRefillTime = now;
        }
    }
}

使用 AtomicLong 保證線程安全。
通過時(shí)間差動(dòng)態(tài)計(jì)算補(bǔ)充的令牌數(shù)。
桶容量限制突發(fā)流量的最大值。

圖片

漏桶實(shí)現(xiàn)

import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

publicclass LeakyBucket {
    // 桶容量（最大請(qǐng)求數(shù)）
    privatefinallong capacity;
    // 漏水速率（請(qǐng)求/秒）
    privatefinallong leakRate;
    // 當(dāng)前水量（待處理請(qǐng)求數(shù)）
    private AtomicLong water;
    // 上次漏水時(shí)間戳（毫秒）
    privatelong lastLeakTime;

    public LeakyBucket(long capacity, long leakRate) {
        this.capacity = capacity;
        this.leakRate = leakRate;
        this.water = new AtomicLong(0);
        this.lastLeakTime = System.currentTimeMillis();
    }

    // 示例使用
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 創(chuàng)建桶：容量5請(qǐng)求，每秒處理2請(qǐng)求
        LeakyBucket bucket = new LeakyBucket(5, 1);

        // 模擬請(qǐng)求
        for (int i = 1; i <= 15; i++) {
            if (bucket.tryPass()) {
                System.out.println("請(qǐng)求" + i + ": 通過 (當(dāng)前水位: " + bucket.water.get() + ")");
            } else {
                System.out.println("請(qǐng)求" + i + ": 限流 (水位溢出)");
            }
            Thread.sleep(200); // 200ms請(qǐng)求一次
        }
    }

    /**
     * 嘗試通過漏桶
     *
     * @return true-允許通過，false-被限流
     */
    public synchronized boolean tryPass() {
        leakWater();
        if (water.get() < capacity) {
            water.incrementAndGet();
            returntrue;
        }
        returnfalse;
    }

    // 根據(jù)時(shí)間差漏水
    private void leakWater() {
        long now = System.currentTimeMillis();
        // 計(jì)算時(shí)間差（秒）
        long elapsedMs = now - lastLeakTime;
        if (elapsedMs > 0) {
            // 計(jì)算漏水量
            long leaked = (long) (elapsedMs * leakRate / 1000.0);
            if (leaked > 0) {
                water.updateAndGet(cur -> Math.max(0, cur - leaked));
                lastLeakTime = now;
            }
        }
    }
}

漏出速率固定，確保請(qǐng)求處理平滑。
水量超過容量時(shí)直接拒絕請(qǐng)求。

圖片

三、測(cè)試對(duì)比

public class RateLimiterTest {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 測(cè)試令牌桶：容量10，每秒填充5個(gè)令牌
        TokenBucket tokenBucket = new TokenBucket(10, 5);

        // 測(cè)試漏桶：容量10，每秒漏出5個(gè)請(qǐng)求
        LeakyBucket leakyBucket = new LeakyBucket(10, 5);

        System.out.println("=== 令牌桶測(cè)試（支持突發(fā)） ===");
        testTokenBucket(tokenBucket);

        Thread.sleep(1000);

        System.out.println("\n=== 漏桶測(cè)試（平滑輸出） ===");
        testLeakyBucket(leakyBucket);
    }

    private static void testTokenBucket(TokenBucket bucket) {
        // 模擬突發(fā)請(qǐng)求
        for (int i = 0; i < 15; i++) {
            boolean success = bucket.tryConsume(1);
            System.out.printf("請(qǐng)求%d: %s (當(dāng)前令牌: %.1f)%n", 
                i + 1, success ? "通過" : "拒絕", bucket.getCurrentTokens());
        }
    }

    private static void testLeakyBucket(LeakyBucket bucket) {
        // 模擬突發(fā)請(qǐng)求
        for (int i = 0; i < 15; i++) {
            boolean success = bucket.tryConsume();
            System.out.printf("請(qǐng)求%d: %s (當(dāng)前水量: %.1f)%n", 
                i + 1, success ? "通過" : "拒絕", bucket.getCurrentWater());
        }
    }
}