Google出品的限流术RateLimiter
限流
通过对某一时间窗口内的请求数进行限制，保持系统的可用性和稳定性，防止因流量暴增而导致的系统运行缓慢或宕机。常用的限流算法有令牌桶和和漏桶，而Google开源项目Guava中的RateLimiter使用的就是令牌桶控制算法。
令牌桶算法
有一个固定容量用于存储令牌的桶，按照设定的频率向桶中放入令牌，过程如下图所示。
过程描述如下：
- 如果设定每秒向桶中放入5个令牌，则将会以每200毫秒的固定速率向桶中放入一个令牌；
- 桶中最多存放n个令牌，如果桶满了，则新放入的令牌将会被丢弃；
- 当一个m字节的数据包到达时，将会使用m个令牌，然后将该数据包发出；
- 如果桶中可用令牌数小于k，则该数据包将需要等待或丢弃。
RateLimiter
RateLimiter实现的令牌桶算法，不仅可以应对正常流量的限速，而且可以处理突发暴增的请求，实现平滑限流。RateLimiter方法摘要如下。
修饰符和类型 | 方法和描述 |
|---|---|
double | acquire()从RateLimiter获取一个令牌，该方法会被阻塞直到获取到令牌 |
double | acquire(int permits)从RateLimiter获取指定数量令牌，该方法会被阻塞直到获取到指定数量令牌 |
static RateLimiter | create(double permitsPerSecond)根据指定的吞吐量(permitsPerSecond)创建RateLimiter，permitsPerSecond指每秒可执行的数量，也指每秒放入的令牌数 |
static RateLimiter | create(double permitsPerSecond, long warmupPeriod, TimeUnit unit)根据指定的吞吐量(permitsPerSecond)和预热期(warmupPeriod)来创建RateLimiter，permitsPerSecond指每秒可执行的数量，也指每秒放入的令牌数 ，在这段预热时间内，RateLimiter每秒加入的令牌数会平稳地增长直到预热期结束时达到其最大速率。 |
double | getRate()返回RateLimiter设置的固定频率，该频率指每秒加入的令牌数 |
void | setRate(double permitsPerSecond)设置RateLimite的固定频率 |
boolean | tryAcquire()尝试立即获取令牌，获取不到返回false，获取到返回true |
boolean | tryAcquire(int permits)尝试立即获取permits个令牌，获取不到返回false，获取到返回true |
boolean | tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit)在以unit为时间单位的timeout时间范围内，尝试获取permits个令牌，获取不到返回false，获取到返回true |
boolean | tryAcquire(long timeout, TimeUnit unit)在以unit为时间单位的timeout时间范围内，尝试获取1个令牌，获取不到返回false，获取到返回true |
应用
场景：向第三方服务发送多笔查询请求，如果是单线程发送请求，效率很慢；如果使用多线程发送，第三方服务处理能力有限，直接返回失败。
方案：使用RateLimiter限制发送请求的频率，假设第三方服务每秒可处理5笔请求，示例代码如下。
List<String> queryNos = newArrayList("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7"); RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5); ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5); for (final String queryNo : queryNos) { limiter.acquire(); executorService.submit(new Runnable() { public void run() { //...发送请求 System.out.println(queryNo + ":" + Calendar.getInstance().getTimeInMillis()); } }); }
结果输出如下：
1:1499333845323
2:1499333845505
3:1499333845704
4:1499333845904
5:1499333846105
6:1499333846304
7:1499333846504
可以看到每个请求间隔差不多200毫秒，实现了限流。