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Limitador de Tasa con Token Bucket

## Limitador de Tasa con Token Bucket: Controla el tráfico de forma eficiente

Publicado el 17/08/2025

Token Bucket rate limiter es uno de los algoritmos más populares para controlar la cantidad de solicitudes enviadas a un servidor. Funciona manteniendo un cubo virtual que contiene un número fijo de tokens que se rellenan a una tasa constante en el tiempo.

Cada solicitud consume un token para ser procesada. Si el cubo no tiene tokens disponibles, la solicitud es retrasada o descartada según la implementación.

Visualmente el comportamiento es sencillo: el cubo tiene una capacidad máxima de tokens, por ejemplo 5. Cuando llega una petición se verifica si hay al menos un token disponible. Si lo hay, se consume un token y la petición se permite. Si no hay tokens, la petición se niega o se encola.

Paralelamente, el sistema rellena el cubo con nuevos tokens a una tasa fija, por ejemplo 3 tokens por segundo. El cubo nunca supera su capacidad máxima, por lo que los tokens adicionales por encima de la capacidad se pierden.

Ejemplo práctico: al inicio el cubo está lleno con 5 tokens. En un segundo llegan 3 peticiones y cada una consume un token, quedando 2. En ese mismo segundo aparecen 5 peticiones más. Solo las primeras dos podrán ser atendidas con los tokens restantes, las tres restantes serán rechazadas o retrasadas por falta de tokens. No se atenderán más peticiones hasta que el proceso de rellenado añada tokens de nuevo.

El mecanismo de rellenado añade tokens periódicamente según la tasa configurada. Por ejemplo, a los 1,00 segundos se añaden 3 tokens y una petición llegada justo después consume uno de esos tokens. Si durante varios segundos no hay peticiones, el cubo va acumulando tokens hasta alcanzar su capacidad máxima, permitiendo absorber picos de tráfico cuando lleguen.

En términos de implementación es útil separar cuatro componentes claves: capacidad del cubo que define el máximo de tokens, tasa de rellenado que indica cuántos tokens añadir por segundo, consumo de tokens por cada solicitud, y la lógica de relleno que calcula cuántos tokens añadir en función del tiempo transcurrido desde el último rellenado.

Una implementación thread safe suele mantener un contador de tokens y una marca de tiempo del último rellenado. Al llegar una solicitud se calcula el tiempo transcurrido desde la última actualización, se computan los tokens a añadir multiplicando los segundos transcurridos por la tasa de rellenado, se actualiza el contador respetando la capacidad máxima y se actualiza la marca de tiempo. Si tras el relleno hay al menos un token se consume y la petición se permite, en caso contrario se deniega.

Para simular el funcionamiento se puede crear un ejemplo donde la capacidad sea 5 y la tasa de rellenado 3 tokens por segundo. Se generan 10 solicitudes con pausas de 100 milisegundos entre ellas. El limitador permitirá o rechazará cada petición según la disponibilidad de tokens en cada momento, mostrando cómo se combinan la protección ante ráfagas y el límite sostenido.

Posibles mejoras y consideraciones operativas incluyen soportar tasas fraccionarias usando nanosegundos para mayor precisión, ofrecer opciones para encolar solicitudes en lugar de rechazarlas, implementar métricas y alertas sobre rechazos, y distribuir el estado del limitador en entornos de múltiples instancias mediante almacenamiento centralizado o algoritmos coordinados.

En Q2BSTUDIO somos especialistas en desarrollar soluciones robustas a medida. Ofrecemos servicios de software a medida y aplicaciones a medida que incluyen integración de controles como rate limiters, arquitecturas escalables en servicios cloud aws y azure, y soluciones de ciberseguridad para proteger APIs y datos. Aplicamos inteligencia artificial e ia para empresas para optimizar patrones de tráfico, construir agentes IA que automatizan decisiones y potenciar plataformas de reporting con power bi y servicios inteligencia de negocio.

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Prueba a ajustar la capacidad, la tasa de rellenado o los intervalos de llegada de solicitudes para observar distintos comportamientos y elegir la configuración que mejor equilibre rendimiento y protección frente a ráfagas. Para más información sobre cómo integrar estas soluciones en tu stack, contacta con Q2BSTUDIO y solicita una propuesta personalizada.

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