sentinel - Sentinel的漏桶算法限流实现是不是不太准？

Question

https://blog.csdn.net/xiaoyi5224765/article/details/115706271
为什么这个Sentinel的 漏桶算法 限流 RateLimiterController 的实现中：

 if (expectedTime <= currentTime) {//@5        // Contention may exist here, but it's okay.        latestPassedTime.set(currentTime);        return true;    } else {   }

期望时间小于当前时间 则放行， 这个代码存在并发的情况，怎么他还 is ok? 这玩意是不是不准？
没保证只有一个线程成功更新latestPassedTime。

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Answer 1

这个问题涉及到并发编程和限流算法的实现。首先，漏桶算法是一种常见的限流算法，用于控制流量速率。在Sentinel的RateLimiterController实现中，使用了漏桶算法来限制流量。

关于你的问题，代码中的expectedTime代表的是某个时间点，在这个时间点内，如果有请求到达，那么会判断这个请求是否应该被放行。如果expectedTime小于等于currentTime，即请求到达的时间早于或等于期望的时间点，那么这个请求会被放行。这里的并发情况确实存在，但是这是漏桶算法的一种特性，可以允许一定程度的并发执行。

漏桶算法本身并不是完美的，它并不能完全保证只有一个线程成功更新latestPassedTime。但是，在实际应用中，这种并发执行的情况并不会对限流的效果产生太大影响。因为漏桶算法的主要目的是控制流量速率，而不是精确地限制每个请求的执行时间。在实际情况中，由于操作系统的调度和网络延迟等因素，很难做到精确的时间控制。

另外，Sentinel 作为一款分布式系统流量控制框架，其设计目标是为了提供一种可扩展、可配置的限流方案，以满足不同场景下的限流需求。在Sentinel中，RateLimiterController的实现是基于漏桶算法的，该算法本身已经考虑了并发执行的情况，并且在实际应用中得到了广泛的验证和认可。

因此，尽管代码中存在并发执行的情况，但是这并不会对限流的效果产生太大影响。在实际应用中，需要根据具体场景和需求来选择合适的限流算法和配置方案。