想象有一个木桶，系统按照固定速率，例如10ms每次，往桶里加入Token，如果桶已经满了就不再添加。新请求来临时，会各自拿走一个Token，如果没有Token 就拒绝服务。这里如果一段时间没有请求时，桶内就会积累一些token，下次一旦有突发流量，只要token足够，也能一次处理。
总结下令牌桶算法的特点，令牌桶即可以控制进入系统的请求请求量，同时允许突发流量。
在秒杀活动中，用户的请求速率是不固定的，这里我们假定为10r/s，令牌按照5个每秒的速率放入令牌桶，桶中最多存放20个令牌，那系统就只会允许持续的每秒处理5 个请求，或者每隔4 秒，等桶中20 个令牌攒满后，一次处理20个请求的突发情况，保证系统稳定性。
go简易版实现
package main
import (
"fmt"
"time"
)
type Bucket struct {
max int
ch chan int
timer *time.Ticker
}
func NewBucket(n int, sec time.Duration) *Bucket {
return &Bucket{
max: n,
ch: make(chan int, n),
timer: time.NewTicker(sec),
}
}
func (b *Bucket) Get() bool {
select {
case <-b.ch:
return true
default:
return false
}
}
func (b *Bucket) Ticker() {
for i := 0; i < b.max; i++ {
b.ch <- 1
}
for {
select {
case <-b.timer.C:
fmt.Println("len: ", len(b.ch))
for i := len(b.ch); i < b.max; i++ {
b.ch <- 1
}
}
}
}
func main() {
bucket := NewBucket(10, 3*time.Second)
go bucket.Ticker()
for i := 0; i < 6; i++ {
go func(b *Bucket, id int) {
for {
if b.Get() {
fmt.Println("ok: ", id)
} else {
fmt.Println("no: ", id)
}
time.Sleep(2 * time.Second)
}
}(bucket, i)
}
for {
}
}
