什么是好的速率限制算法？

我可以使用一些伪代码，或者更好的Python。我正在尝试为Python IRC机器人实现一个限速队列，并且部分起作用，但是如果有人触发的消息少于限制（例如，限速为每8秒5条消息，而该人仅触发4条消息），并且下一个触发时间超过8秒（例如16秒后），机器人将发送消息，但队列已满，机器人将等待8秒，即使由于8秒钟的时间已过去也不需要它。

这是最简单的算法，如果您只想在消息到达太快时就丢弃它们（而不是对其进行排队，这很有意义，因为队列可能会变得任意大）：

rate = 5.0; // unit: messages
per  = 8.0; // unit: seconds
allowance = rate; // unit: messages
last_check = now(); // floating-point, e.g. usec accuracy. Unit: seconds

when (message_received):
  current = now();
  time_passed = current - last_check;
  last_check = current;
  allowance += time_passed * (rate / per);
  if (allowance > rate):
    allowance = rate; // throttle
  if (allowance < 1.0):
    discard_message();
  else:
    forward_message();
    allowance -= 1.0;

此解决方案中没有数据结构，计时器等，它可以正常工作：)看到这一点，“津贴”最多以每秒5/8个单位的速度增长，即每八秒最多五个单位。转发的每封邮件都会扣除一个单位，因此每八秒钟发送的邮件不能超过五个。

请注意，该值rate应为整数，即不含非零的小数部分，否则该算法将无法正常工作（实际费率将不是rate/per）。例如，rate=0.5; per=1.0;它无法正常工作，因为allowance它将永远不会增长到1.0。但是rate=1.0; per=2.0;效果很好。

在函数加入之前，使用此装饰器@RateLimited（ratepersec）。

基本上，这检查自上次以来是否过去了1 / rate秒，如果没有，则等待其余时间，否则不等待。这有效地限制了您的速率/秒。装饰器可以应用于您要限制速率的任何功能。

对于您的情况，如果每8秒最多需要5条消息，请在sendToQueue函数之前使用@RateLimited（0.625）。

import time

def RateLimited(maxPerSecond):
    minInterval = 1.0 / float(maxPerSecond)
    def decorate(func):
        lastTimeCalled = [0.0]
        def rateLimitedFunction(*args,**kargs):
            elapsed = time.clock() - lastTimeCalled[0]
            leftToWait = minInterval - elapsed
            if leftToWait>0:
                time.sleep(leftToWait)
            ret = func(*args,**kargs)
            lastTimeCalled[0] = time.clock()
            return ret
        return rateLimitedFunction
    return decorate

@RateLimited(2)  # 2 per second at most
def PrintNumber(num):
    print num

if __name__ == "__main__":
    print "This should print 1,2,3... at about 2 per second."
    for i in range(1,100):
        PrintNumber(i)

令牌桶很容易实现。

从带有5个令牌的存储桶开始。

每5/8秒：如果存储桶中的令牌少于5个，则添加一个。

每次您要发送消息时：如果存储桶中的令牌≥1，则取出一个令牌并发送消息。否则，请等待/丢弃消息/任何内容。

（显然，在实际代码中，您将使用整数计数器代替实际的令牌，并且可以通过存储时间戳来优化每5/8秒的步长）

再次阅读问题，如果速率限制每8秒被完全重置一次，则可以进行以下修改：

从last_send很久以前的某个时间（例如，纪元）开始，以一个时间戳记开始。同样，从相同的5令牌桶开始。

每5/8秒执行一次规则。

每次发送消息时：首先，检查是否last_send≥8秒。如果是这样，请填充存储桶（将其设置为5个令牌）。其次，如果存储桶中有令牌，则发送消息（否则，丢弃/等待/等）。第三，设置last_send为现在。

那应该适合那种情况。

我实际上已经使用这种策略（第一种方法）编写了IRC机器人。它在Perl中而不是Python中，但是这里有一些代码来说明：

第一部分处理将令牌添加到存储桶的过程。您可以看到基于时间（从第二行到最后一行）添加令牌的优化，然后最后一行将存储桶内容限制为最大值（MESSAGE_BURST）

    my $start_time = time;
    ...
    # Bucket handling
    my $bucket = $conn->{fujiko_limit_bucket};
    my $lasttx = $conn->{fujiko_limit_lasttx};
    $bucket += ($start_time-$lasttx)/MESSAGE_INTERVAL;
    ($bucket <= MESSAGE_BURST) or $bucket = MESSAGE_BURST;

$ conn是一个传递的数据结构。这是在常规运行的方法中进行的（它计算下一次要执行的操作，并休眠很长时间或直到获得网络流量为止）。该方法的下一部分处理发送。这非常复杂，因为消息具有与之关联的优先级。

    # Queue handling. Start with the ultimate queue.
    my $queues = $conn->{fujiko_queues};
    foreach my $entry (@{$queues->[PRIORITY_ULTIMATE]}) {
            # Ultimate is special. We run ultimate no matter what. Even if
            # it sends the bucket negative.
            --$bucket;
            $entry->{code}(@{$entry->{args}});
    }
    $queues->[PRIORITY_ULTIMATE] = [];

那是第一个队列，无论如何运行。即使它使我们的连接因洪灾而被杀死。用于极其重要的事情，例如响应服务器的PING。接下来，其余队列：

    # Continue to the other queues, in order of priority.
    QRUN: for (my $pri = PRIORITY_HIGH; $pri >= PRIORITY_JUNK; --$pri) {
            my $queue = $queues->[$pri];
            while (scalar(@$queue)) {
                    if ($bucket < 1) {
                            # continue later.
                            $need_more_time = 1;
                            last QRUN;
                    } else {
                            --$bucket;
                            my $entry = shift @$queue;
                            $entry->{code}(@{$entry->{args}});
                    }
            }
    }

最后，将存储区状态保存回$ conn数据结构（实际上是该方法的稍后部分；它首先计算将有多长时间进行更多工作）

    # Save status.
    $conn->{fujiko_limit_bucket} = $bucket;
    $conn->{fujiko_limit_lasttx} = $start_time;

如您所见，实际的存储桶处理代码非常小-大约四行。其余代码是优先级队列处理。该机器人具有优先级队列，因此，例如，与它聊天的人无法阻止其执行重要的踢/禁止任务。

为了阻止处理，直到消息可以发送为止，从而使更多消息排队，antti的漂亮解决方案也可以这样修改：

rate = 5.0; // unit: messages
per  = 8.0; // unit: seconds
allowance = rate; // unit: messages
last_check = now(); // floating-point, e.g. usec accuracy. Unit: seconds

when (message_received):
  current = now();
  time_passed = current - last_check;
  last_check = current;
  allowance += time_passed * (rate / per);
  if (allowance > rate):
    allowance = rate; // throttle
  if (allowance < 1.0):
    time.sleep( (1-allowance) * (per/rate))
    forward_message();
    allowance = 0.0;
  else:
    forward_message();
    allowance -= 1.0;

它只是等待直到有足够的余量来发送消息。为了不以两倍的比率开始，津贴也可以用0初始化。

保留最后五行的发送时间。保留排队的消息，直到最近的第五条消息（如果存在）过去至少8秒（以last_five作为时间数组）为止：

now = time.time()
if len(last_five) == 0 or (now - last_five[-1]) >= 8.0:
    last_five.insert(0, now)
    send_message(msg)
if len(last_five) > 5:
    last_five.pop()

一种解决方案是将时间戳记附加到每个队列项目，并在经过8秒后丢弃该项目。您可以在每次添加队列时执行此检查。

仅当将队列大小限制为5并在队列已满时丢弃所有添加项时，此方法才有效。

如果仍然有兴趣，我可以将此简单的可调用类与定时LRU键值存储结合使用，以限制每个IP的请求速率。使用双端队列，但可以重写为与列表一起使用。

from collections import deque
import time


class RateLimiter:
    def __init__(self, maxRate=5, timeUnit=1):
        self.timeUnit = timeUnit
        self.deque = deque(maxlen=maxRate)

    def __call__(self):
        if self.deque.maxlen == len(self.deque):
            cTime = time.time()
            if cTime - self.deque[0] > self.timeUnit:
                self.deque.append(cTime)
                return False
            else:
                return True
        self.deque.append(time.time())
        return False

r = RateLimiter()
for i in range(0,100):
    time.sleep(0.1)
    print(i, "block" if r() else "pass")

只是接受的答案中的代码的python实现。

import time

class Object(object):
    pass

def get_throttler(rate, per):
    scope = Object()
    scope.allowance = rate
    scope.last_check = time.time()
    def throttler(fn):
        current = time.time()
        time_passed = current - scope.last_check;
        scope.last_check = current;
        scope.allowance = scope.allowance + time_passed * (rate / per)
        if (scope.allowance > rate):
          scope.allowance = rate
        if (scope.allowance < 1):
          pass
        else:
          fn()
          scope.allowance = scope.allowance - 1
    return throttler

这个怎么样：

long check_time = System.currentTimeMillis();
int msgs_sent_count = 0;

private boolean isRateLimited(int msgs_per_sec) {
    if (System.currentTimeMillis() - check_time > 1000) {
        check_time = System.currentTimeMillis();
        msgs_sent_count = 0;
    }

    if (msgs_sent_count > (msgs_per_sec - 1)) {
        return true;
    } else {
        msgs_sent_count++;
    }

    return false;
}

我需要一个Scala版本。这里是：

case class Limiter[-A, +B](callsPerSecond: (Double, Double), f: A ⇒ B) extends (A ⇒ B) {

  import Thread.sleep
  private def now = System.currentTimeMillis / 1000.0
  private val (calls, sec) = callsPerSecond
  private var allowance  = 1.0
  private var last = now

  def apply(a: A): B = {
    synchronized {
      val t = now
      val delta_t = t - last
      last = t
      allowance += delta_t * (calls / sec)
      if (allowance > calls)
        allowance = calls
      if (allowance < 1d) {
        sleep(((1 - allowance) * (sec / calls) * 1000d).toLong)
      }
      allowance -= 1
    }
    f(a)
  }

}

使用方法如下：

val f = Limiter((5d, 8d), { 
  _: Unit ⇒ 
    println(System.currentTimeMillis) 
})
while(true){f(())}