一、漏桶算法
漏桶算法(Leaky Bucket)是网络世界中流量整形（Traffic Shaping）或速率限制（Rate Limiting）时经常使用的一种算法，它的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。漏桶算法提供了一种机制，通过它，突发流量可以被整形以便为网络提供一个稳定的流量。示意图如下所示：
1.1、算法过程
数据包入队列：数据包按照一定的顺序存储入用于临时存储的缓存队列（数据桶）中；数据包等待或溢出：数据包在缓存队列（数据桶）中等待一段时间，或者如果此时缓存队列（数据桶）已经达到存储的上限，数据包溢出（被丢弃）；数据包出队列：将缓存队列（数据桶）中的数据包按照固定的速率依次出队列并进行处理；
1.2、特点
- 优点：
- 能够强行限制数据的传输速率；
- 保证严格的延迟界限；
- 缺点：
- 对突发性的流量缺乏处理效率；
1.3、相关项目
- Nginx中关于漏桶的设计与实现：
ngx_http_limit_req_module模块中的ngx_http_limit_req_lookup函数（位于./src/http/modules/ngx_http_limit_req_module.c）；
二、令牌桶算法
令牌桶算法（Token Bucket）是网络流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中最常使用的一种算法。典型情况下，令牌桶算法用来控制发送到网络上的数据的数目，并允许突发数据的发送。示意图如下所示：
2.1、算法过程
产生令牌：周期性的以速率CIR/EIR向令牌桶中增加令牌，桶中的令牌不断增多，如果桶中令牌数已到达CBS/EBS，则丢弃多余令牌；消耗令牌：输入数据包会消耗桶中的令牌，在网络传输中，数据包的大小通常不一致，大的数据包相较于小的数据包消耗的令牌要多；判断是否通过：输入数据包经过令牌桶后的结果包括输出的数据包和丢弃的数据包，当桶中的令牌数量可以满足数据包对令牌的需求，则将数据包输出，否则将其丢弃；
2.2、特点
优点：
- 允许一定程度突发流量传输；
缺点：
- 可能会存在一些误判；