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RateLimiter限流

news 2025/8/7 15:49:52

使用场景

限流是高并发的处理方法之一。

高并发处理方案：　
缓存：缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量。
降级：降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时，需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开。
限流：限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理。

令牌桶算法、漏桶算法

限流常见的算法：

令牌桶算法：

一个存放固定容量令牌的桶
按照固定速率往桶里添加令牌。
桶中最多存放指定个数的令牌，当桶满时，新添加的令牌被丢弃或拒绝；
令牌桶允许突发的多个请求，只要有令牌就可以处理，支持一次拿3个令牌，4个令牌。

漏桶算法：

一个固定容量的漏桶
按照常量固定速率流出水滴；
如果流入水滴超出了桶的容量，则流入的水滴溢出了，而漏桶容量是不变的。

注意：

RateLimiter限流属于单体版的限流，如果是高并发的分布式系统，需要用分布式限流。

Maven依赖包：

        <dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>18.0</version></dependency>

RateLimiter限流

RateLimiter初始化：

   RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5);

RateLimiter令牌桶的方法：

create():每秒创建多少令牌;
acquire()：获取一个令牌;
acquire(int permits)：获取指定个数的令牌;　　　　　
tryacquire()：尝试获取令牌;
tryacquire():尝试获取一个令牌，如果获取不到立即返回;
tryacquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit):尝试获取permits个令牌，如果获取不到等待timeout时间;

示例：

    public static void runRateLimiter() {Long start = System.currentTimeMillis();// 每秒产生10个令牌，也就是说每秒最多执行10个任务RateLimiter limiter = RateLimiter.create(10);for(int i = 1; i < 100; i ++ ) {// 请求RateLimiter, 超过permits(也就是create方法的参数，比如上面的10)会被阻塞，然后等待获取令牌limiter.acquire();System.out.println("acquire:" + i );}Long end = System.currentTimeMillis();System.out.println("限流后总耗时:" + (end - start));}