当前位置：首页 > ds >正文

漏桶算法的实际应用案例：数据库批量写入流量控制

ds 2025/5/14 5:48:59

场景描述
假设有一个物联网平台，需要实时接收成千上万台设备上报的数据（如温度、湿度等），并将数据存入数据库。设备可能在某些时刻集中发送数据（例如定时批量上报），直接写入数据库可能导致以下问题：

‌数据库压力过大‌：瞬间高并发写入可能触发数据库连接池耗尽或磁盘IO瓶颈。
‌响应延迟增加‌：数据库过载时，写入速度下降，设备可能因超时重复提交数据，加重问题。
漏桶算法在此场景中的作用
使用漏桶算法可将‌突发写入请求‌平滑为‌恒定速率写入‌，避免数据库过载，同时保证数据最终一致性。

实现案例（C# 示例）

模拟漏桶控制数据库批量写入

using System;
using System.Collections.Concurrent;
using System.Threading;
using System.Threading.Tasks;public class DatabaseWriter
{// 漏桶实例（容量1000，每秒最多处理200条）private readonly LeakyBucket _bucket = new LeakyBucket(1000, 200); // 模拟数据库批量写入操作private void BatchInsertToDatabase(object data){Console.WriteLine($"[写入数据库] {DateTime.Now:HH:mm:ss} 数据已存储: {data}");Thread.Sleep(10); // 模拟数据库操作耗时}// 设备上报数据的入口方法public void ReportData(string deviceId, object sensorData){bool accepted = _bucket.TryEnqueue(() => BatchInsertToDatabase(sensorData));if (accepted){Console.WriteLine($"[接收成功] {DateTime.Now:HH:mm:ss} 设备 {deviceId} 的数据进入队列");}else{Console.WriteLine($"[拒绝写入] {DateTime.Now:HH:mm:ss} 设备 {deviceId} 的数据被限流");}}
}// 使用示例：模拟100台设备并发上报数据
var writer = new DatabaseWriter();
Parallel.For(0, 100, i =>
{writer.ReportData($"Device-{i}", new { Temperature = 25 + i % 5 });
});
2. 漏桶算法核心代码（补充）public class LeakyBucket
{private readonly BlockingCollection<Action> _queue;private readonly Timer _timer;public LeakyBucket(int capacity, int leaksPerSecond){_queue = new BlockingCollection<Action>(new ConcurrentQueue<Action>(), capacity);var leakInterval = TimeSpan.FromSeconds(1.0 / leaksPerSecond);_timer = new Timer(_ => Leak(), null, leakInterval, leakInterval);}private void Leak() // 定时触发漏出操作{if (_queue.TryTake(out var action)){Task.Run(() => action.Invoke()); // 异步执行避免阻塞定时器}}public bool TryEnqueue(Action action){return _queue.TryAdd(action);}
}

运行效果说明
‌突发流量处理‌

当100台设备同时调用ReportData时，漏桶会将超出容量（1000）和处理速率（200条/秒）的请求直接拒绝。
‌输出示例‌：

[接收成功] 14:30:00 设备 Device-5 的数据进入队列
[拒绝写入] 14:30:00 设备 Device-87 的数据被限流
[写入数据库] 14:30:00 数据已存储: { Temperature = 26 }
[写入数据库] 14:30:00 数据已存储: { Temperature = 27 }