Java实现滑动窗口限流策略：全面解析与代码示例

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发布于 2024-11-22 11:46:35

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Java实现滑动窗口限流策略：全面解析与代码示例

摘要在高并发应用中，限流是保证系统稳定的重要措施之一。滑动窗口（Sliding Window）限流算法因其灵活性和准确性而备受青睐。本文详细介绍滑动窗口的设计思路，并提供了适合初学者的代码示例，帮助大家快速掌握该限流策略。

引言

随着互联网业务的快速发展，流量控制在高并发场景下显得尤为重要。限流策略有很多种，滑动窗口是一种能平滑处理请求流量的限流方式，相较于固定窗口更精准，适合负载波动大的场景。本文旨在帮助初学者从原理、实现到代码示例全面掌握滑动窗口限流。

正文

什么是滑动窗口限流？

滑动窗口限流是一种通过细粒度时间划分，实现更平滑的限流效果的算法。它可以有效避免固定窗口在时间边界处流量突增的问题。在滑动窗口中，将一个完整窗口分为多个小区间，计数器会不断刷新，使得统计的请求数更精准。

滑动窗口限流的设计思路

核心设计要点

时间区间划分：将时间划分为若干小区间，每个小区间持有一个请求计数器。
窗口滑动：多个小区间组成一个固定大小的滑动窗口，当时间流逝一个区间，丢弃最早的区间，保持窗口固定。
请求限制：当窗口内的总请求数超过设定的阈值时，拒绝当前窗口内的剩余请求。

举例说明

假设限流窗口为1秒钟，分为10个100毫秒的小区间，每秒允许的最大请求数为100。当窗口内请求达到100时，当前窗口的后续请求将被拒绝，待窗口滑动后重新计数。

滑动窗口的代码实现

以下是基于Java的滑动窗口限流代码示例。通过使用循环队列的方式实现滑动窗口，逐个区间计数，并在窗口滑动时进行统计。

import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;

public class SlidingWindowRateLimiter {
    private final int limit; // 每窗口最大请求数
    private final long windowSizeInMillis; // 窗口大小（毫秒）
    private final int slotCount; // 窗口划分的区间数
    private final long slotSizeInMillis; // 每个区间大小（毫秒）
    private Queue<Integer> slots; // 滑动窗口的请求数队列
    private long lastRefreshTime; // 上次刷新时间

    public SlidingWindowRateLimiter(int limit, long windowSizeInMillis, int slotCount) {
        this.limit = limit;
        this.windowSizeInMillis = windowSizeInMillis;
        this.slotCount = slotCount;
        this.slotSizeInMillis = windowSizeInMillis / slotCount;
        this.slots = new LinkedList<>();
        for (int i = 0; i < slotCount; i++) {
            slots.add(0);
        }
        this.lastRefreshTime = System.currentTimeMillis();
    }

    public synchronized boolean allowRequest() {
        refreshSlots(); // 更新窗口内的区间计数

        // 累计当前窗口内的请求总数
        int currentWindowRequestCount = slots.stream().mapToInt(Integer::intValue).sum();
        
        if (currentWindowRequestCount < limit) {
            // 若未超限，则放行并记录请求
            int lastSlot = slots.poll(); 
            slots.add(lastSlot + 1); // 增加当前区间的请求计数
            return true;
        } else {
            // 请求超过阈值，拒绝请求
            return false;
        }
    }

    // 更新窗口区间的请求计数
    private void refreshSlots() {
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        long elapsedTime = currentTime - lastRefreshTime;

        if (elapsedTime >= slotSizeInMillis) {
            int slotsToUpdate = (int) (elapsedTime / slotSizeInMillis);
            for (int i = 0; i < Math.min(slotsToUpdate, slotCount); i++) {
                slots.poll();
                slots.add(0); // 初始化新时间片的请求计数
            }
            lastRefreshTime = currentTime - (elapsedTime % slotSizeInMillis);
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        SlidingWindowRateLimiter limiter = new SlidingWindowRateLimiter(5, 1000, 10);
        
        // 测试连续请求
        for (int i = 0; i < 15; i++) {
            System.out.println("请求 " + (i + 1) + ": " + (limiter.allowRequest() ? "通过" : "拒绝"));
            Thread.sleep(100);
        }
    }
}