Guava RateLimiter
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Google Guava提供的RateLimiter使用的是令牌桶算法。令牌桶算法的基本思想是以固定的速率生成令牌，在执行请求之前都需要从令牌桶里获取足够的令牌。当令牌数量不足的时候，请求将被阻塞进入等待状态或者直接返回失败。RateLimiter常用于限制访问资源的速率。
RateLimiter使用示例
下面是一个RateLimiter的简单使用示例：
public class RateLimiterTest {
// 1秒钟产生0.5张令牌
private final static RateLimiter limiter = RateLimiter.create(0.5);
public static void main(String[] args) {
ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(5);
IntStream.range(0, 5).forEach(i -> service.submit(RateLimiterTest::testLimiter));
service.shutdown();
}
private static void testLimiter() {
System.out.println(Thread.currentThread() + " waiting " + limiter.acquire());
}
}我们定义了一个RateLimiter实例，每秒钟产生0.5张令牌，即每2秒钟产生1张令牌。testLimiter方法中通过limiter.acquire()方法获取令牌（不带参数时默认获取1张令牌）。Executors.newFixedThreadPool(5)生成五个线程，并发调用testLimiter方法，执行代码，控制台输出如下所示：
Thread[pool-1-thread-1,5,main] waiting 0.0
Thread[pool-1-thread-5,5,main] waiting 1.908947
Thread[pool-1-thread-4,5,main] waiting 3.908935
Thread[pool-1-thread-3,5,main] waiting 5.908919
Thread[pool-1-thread-2,5,main] waiting 7.908808可以看到每个线程调用时间相隔大约为2秒钟。可能你会问，为什么第一个线程没有等待2秒，直接就获取到了令牌然后执行了呢？
Guava RateLimiter允许某次请求获取超出剩余令牌数的令牌，但是下一次请求将为此付出代价，一直等到令牌亏空补上。再来看一个RateLimiter的例子：
public class RateLimiterTest {
public static void main(String[] args) {
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(1);
System.out.println(limiter.acquire(4));
System.out.println(limiter.acquire(3));
System.out.println(limiter.acquire(2));
System.out.println(limiter.acquire(1));
}
}程序输出如下：
0.0
3.996602
2.997448
2.000229上面例子钟，一秒钟产生一张令牌，第一次请求直接取出4张令牌，所以第二次请求需要等待4/1秒才能取到令牌。经过大约4秒后，第二次请求直接取出3张令牌，所以第三次请求需要等待3/1秒后才能取到令牌，依此类推。
设置超时时间
我们可以设置等待令牌的超时时间，如果等待令牌的时间大于超时时间，将直接返回false，不再等待：
public class RateLimiterTest {
public static void main(String[] args) {
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(1);
System.out.println(limiter.acquire(3));
System.out.println(limiter.tryAcquire(1, 2, TimeUnit.SECONDS));
}
}上面例子limiter.tryAcquire设置了超时时间为2秒，由于第一次请求一次性获取了3张令牌，所以这里需要等待大约3秒钟，超出了2秒的超时时间，所以limiter.tryAcquire不会等待3秒，而是直接返回false。
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