学习小记-使用Redis的令牌桶算法实现分布式限流
在介绍令牌桶算法前先介绍一下漏桶算法（Leaky Bucket）
漏桶算法（Leaky Bucket）
漏桶算法是一种固定容量的容器模型，它通过控制数据流入和流出的速度来限制数据的传输速率。漏桶算法的主要特点包括：
- 固定容量：漏桶的容量是固定的，一旦桶满，多余的数据将被丢弃或拒绝。
- 持续泄露：桶中的“水”（数据）以固定速率持续流出。
- 突发处理：可以在桶未满时快速处理突发流量，但一旦桶满，流量将被限制。
Redisson 本身没有直接提供漏桶算法（Leaky Bucket）的实现，如果你需要在 Redisson 中实现漏桶算法，可以考虑以下步骤：
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使用 sorted set 存储令牌：在 Redis 中使用 sorted set 存储令牌，每个令牌都有一个时间戳作为分数（score）。
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添加令牌：以固定的时间间隔向 sorted set 中添加令牌，每个令牌的分数是添加时的时间戳。（可以用定时任务添加）
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获取令牌：当需要发送请求时，从 sorted set 中移除（或弹出）一个令牌，并检查当前时间是否大于令牌的时间戳加上一个允许的最大延迟。
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丢弃令牌：如果当前时间超过了令牌的时间戳加上最大延迟，则丢弃该令牌，模拟“漏水”。
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限流逻辑：如果 sorted set 中没有可用的令牌，则拒绝请求或将其放入等待队列。
令牌桶算法（Token Bucket）
令牌桶算法是一种更加灵活的流量控制算法，它通过生成令牌（Tokens）来允许数据以一定速率发送。令牌桶算法的主要特点包括：
- 令牌生成：以固定速率在桶中生成令牌。
- 令牌使用：发送数据时需要消耗桶中的令牌，如果没有足够的令牌，数据发送将被延迟或丢弃。
- 突发能力：可以在令牌充足时发送较大流量，之后流量将根据令牌生成速率受到限制。
Redisson 框架提供了基于令牌桶算法的限流功能，可以通过 RRateLimiter 接口实现。以下是 Redisson 中使用令牌桶算法的一个简单示例：
import org.redisson.api.RRateLimiter;
import org.redisson.api.RedissonClient;// 假设redissonClient已经创建并配置好连接
RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter("myRateLimiter");// 配置令牌桶参数
rateLimiter.trySetRate(20, RateType.OVERALL); // 总共可以处理20个请求
rateLimiter.trySetRate(1, RateIntervalUnit.SECONDS); // 每秒生成1个令牌// 尝试获取一个令牌，如果成功，返回true，否则返回false
boolean acquired = rateLimiter.tryAcquire();// 使用令牌执行操作
if (acquired) {// 执行受限操作
} else {// 处理限流逻辑，例如重试或等待
}// 关闭Redisson客户端
redissonClient.shutdown();