我正在寻找一种限制特定事件发生率的方法。我对每秒事件的数量有严格的限制，但是可以容忍一定数量的错误。该实现需要使用尽可能少的内存。当前，我们保留了一个时间戳队列，该时间戳总是准确的，但是这可以消除内存占用。
令牌桶算法看起来很合适，但似乎只能保证平均速率。根据事件发生的时间相对于令牌充值点，它可能违反限制。
如何计算令牌桶的错误？可以校准吗？
答案 0 :(得分：0)
在我的第一个建议中，您将必须存储算法的开始时间和一个计数器，因此只需存储两个值。
制定固定时间表。将为每个事件分配一个特定的时间，该时间直接由算法的开始时间，此后的事件数以及所需的速率得出：
event_time = start_time + event_counter / rate
在每个事件之后增加event_counter并入睡，直到下一个事件的event_time到期（sleep(event_time - current_time)或类似事件）为止。
在我的第二个建议中，您还必须存储一个延迟时间，因此您将需要存储三个值。
在每个事件之后，只要延迟状态进入睡眠状态，然后继续下一个事件。另外，在每个事件之后（或者仅counter % n == 0仅在 n 个事件之后才执行），您将更新延迟：使用当前时间，开始时间和计数器来计算当前平均值率;如果太高，则会增加延迟；如果太低，则减少延迟；否则您将延迟保持不变。
这将自动计算出您所需的事件和费率的平均延迟。但是，如果您的活动持续时间变化很大，那么将很难保持平稳。在最坏的情况下（具有特定的持续时间变化），您甚至可能会得到周期性上升和减少延迟的共振效应。