【网络通信 -- WebRTC】WebRTC 源码分析 -- PacingController 相关知识点补充

【1】漏桶限流算法简介

漏桶算法 (Leaky Bucket) 是网络中流量整形 (Traffic Shaping) 或速率限制 (Rate Limiting) 时经常使用的一种算法，其主要目的是控制数据注入到网络的速率，平滑网络上的突发流量；
如图所示，把请求比作是水，水来了都先放进桶里，并以限定出水的速度，当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出，即拒绝服务；

漏桶限流算法 -- 主要的属性字段

• 1. 处理请求的速率 (rate)，该值代表多久处理一个请求
• 2. 桶的最大容量 (capacity)，该值代表最多允许多少个请求排队
• 3. 桶中最后一个排队请求被处理的时间(last)
  • 1) 当有新请求进来的时候，可以计算出新请求需要被处理的时间，last + rate
  • 2) 根据 last、当前时间(t) 以及速率(rate) 计算当前还有多少个请求等待被处理，waitRequests = (last - t) / rate 

漏桶限流算法 -- 请求实际的被处理的时间计算方法

• 1. 计算当前时间距离上次被处理时间的间隔
• 2. 与 rate 进行比较，计算与 rate 的差值，然后补全该差值

delta = 当前时间(t) - last
last = 当前时间(t) + (rate - delta)

漏桶限流算法 -- "桶" 满的判断方法

• 根据当前时间(t)，和桶中排队的最后一个请求被处理的时间(last)之间的差值，再除以速率(rate)，计算出正在等待被处理的请求数量，然后和桶的最大容量(capacity)进行比较即可

参考与致谢

本博客为博主学习笔记，同时参考了网上众博主的博文以及相关专业书籍，在此表示感谢，本文若存在不足之处，请批评指正。

【1】图解漏桶（LeakyBucket）限流器的实现原理

【2】接口限流算法：漏桶算法&令牌桶算法

【3】限流——漏桶算法和令牌桶算法的区别