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  • Guava RateLimiter

    来源:https:mrbird.ccGuava-RateLimiter.htmlGoogle Guava提供的RateLimiter使用的是令牌桶算法。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 staticRateLimiter limiter = RateLimiter.create(0.5); public static void main(String waiting 0.0Thread waitingGuava 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。
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  • 实战限流(guava的RateLimiter)

    常用的限流算法有漏桶算法和令牌桶算法,guava的RateLimiter使用的是令牌桶算法,也就是以固定的频率向桶中放入令牌,例如一秒钟10枚令牌,实际业务在每次响应请求之前都从桶中获取令牌,只有取到令牌的请求才会被成功响应本次实战,我们用的是guava的RateLimiter,场景是spring mvc在处理请求时候,从桶中申请令牌,申请到了就成功响应,申请不到时直接返回失败;对于的源码可以在我的git下载,地址是:https这是一个maven工程,所以首先我们在pom中把guava的依赖添加进来: com.google.guava guava 18.0 把限流服务封装到一个类中AccessLimitService,提供tryAcquire()方法,用来尝试获取令牌,返回true表示获取到,如下所示:@Servicepublic class AccessLimitService { 每秒只发出5个令牌 RateLimiter rateLimiter= RateLimiter.create(5.0); ** * 尝试获取令牌 * @return * public boolean tryAcquire(){ return rateLimiter.tryAcquire
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  • 限流算法简介及Guava RateLimiter令牌桶限流介绍

    参考常用4种限流算法介绍及比较超详细的Guava RateLimiter限流原理解析限流算法简介1.计数器(固定窗口)算法计数器算法是使用计数器在周期内累加访问次数,当达到设定的限流值时,触发限流策略。令牌桶算法令牌桶是按照固定速率往桶中添加令牌,请求是否被处理需要看桶中令牌是否足够,当令牌数减为零时则拒绝新的请求; 令牌桶限制的是平均流入速率,允许突发请求,只要有令牌就可以处理Guava RateLimiterDemo1.平滑突发限流public void testSmoothBursty() { RateLimiter r = RateLimiter.create(5); while (true) { System.out.println0.196048s * get 1 tokens: 0.197538s * get 1 tokens: 0.196049s *}2.平滑预热限流public void testSmoothwarmingUp() { RateLimiterr = RateLimiter.create(2, 3, TimeUnit.SECONDS); while (true) { System.out.println(get 1 tokens: + r.acquire
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  • Guava RateLimiter限流源码解析和实例应用

    RateLimiter使用以及源码解析 Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLimiter,该类基于令牌桶算法实现流量限制,使用十分方便,而且十分高效。Guava有两种限流模式,一种为稳定模式(SmoothBursty:令牌生成速度恒定),一种为渐进模式(SmoothWarmingUp:令牌生成速度缓慢提升直到维持在一个稳定值) 两种模式实现思路类似,是一个抽象类,SmoothBursty是其子类SmoothRateLimiter的子类,其两个构造参数含义如下SleepingStopwatch:guava中的一个时钟类实例,会通过这个来计算时间及令牌finally { 如果发生中断异常 if (interrupted) { 当前线程中断 Thread.currentThread().interrupt(); } }}源码分析就是这些了,现在我们来看一下GuavaRateLimiter的应用,在APO中拦截Controller,并进行限流在pom中添加 com.google.guava guava 18.0 org.springframework.boot spring-boot-starter-aop
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  • 超详细的Guava RateLimiter限流原理解析

    常用的限流方式和场景有:限制总并发数(比如数据库连接池、线程池)、限制瞬时并发数(如nginx的limit_conn模块,用来限制瞬时并发连接数,Java的Semaphore也可以实现)、限制时间窗口内的平均速率(如Guava个令牌,4个令牌;漏桶限制的是常量流出速率,即流出速率是一个固定常量值,比如都是1的速率流出,而不能一次是1,下次又是2,从而平滑突发流入速率; 令牌桶允许一定程度的突发,而漏桶主要目的是平滑流出速率; GuavaRateLimiter  Guava是Java领域优秀的开源项目,它包含了Google在Java项目中使用一些核心库,包含集合(Collections),缓存(Caching),并发编程库(ConcurrencyGuava的RateLimiter提供了令牌桶算法实现:平滑突发限流(SmoothBursty)和平滑预热限流(SmoothWarmingUp)实现。  这很符合《Effective Java》中的用静态工厂方法代替构造函数的建议,毕竟该书的作者也正是Guava库的主要维护者,二者配合食用更佳。
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  • 使用Guava RateLimiter限流以及源码解析

    RatLimiter使用以及源码解析Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLimiter,该类基于令牌桶算法实现流量限制,使用十分方便,而且十分高效。RateLimiter使用首先简单介绍下RateLimiter的使用,public void testAcquire() { RateLimiter limiter = RateLimiter.create从输出来看,RateLimiter支持预消费,比如在acquire(5)时,等待时间是3秒,是上一个获取令牌时预消费了3个两排,固需要等待3*1秒,然后又预消费了5个令牌,以此类推RateLimiterRateLimiter实现原理Guava有两种限流模式,一种为稳定模式(SmoothBursty:令牌生成速度恒定),一种为渐进模式(SmoothWarmingUp:令牌生成速度缓慢提升直到维持在一个稳定值); return rateLimiter; }SmoothBursty中的两个构造参数含义:SleepingStopwatch:guava中的一个时钟类实例,会通过这个来计算时间及令牌maxBurstSeconds
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  • 聊聊Guava的RateLimiter

    序本文主要研究一下Guava的RateLimiterRateLimiterguava-26.0-jre-sources.jar!comgooglecommonutilconcurrentRateLimiter.java@Beta@GwtIncompatiblepublic abstract class RateLimiter {...... ** * Acquires the given number of permits from this {@code RateLimiter}, blocking until the request* microsToWait SECONDS.toMicros(1L); } ** * Reserves the given number of permits from this {@code RateLimiter
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  • 使用Guava的RateLimiter做限流

    -- 18-06-21 18:21:17Accessing: 6 --- 18-06-21 18:21:17Accessing: 7 --- 18-06-21 18:21:22六、Semaphore和RateLimiterRateLimiter:这是guava的,直译是速率限制器。其作用是 限制一秒内只能有N个线程执行,超过了就只能等待下一秒。注意,N是double类型。========================================Semaphore:从线程个数限流RateLimiter:从速率限流 目前常见的算法是漏桶算法和令牌算法令牌桶算法:相比漏桶算法而言区别在于RateLimiter来实现
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  • 对高并发流量控制的一点思考前言应对大流量的一些思路限流的常用方式限流神器:Guava RateLimiter分布式场景下的限流

    令牌桶代码实现限流神器:Guava RateLimiter Guava不仅仅在集合、缓存、异步回调等方面功能强大(可以参考博主的《使用Google Guava快乐编程》),而且还给我们封装好了限流的APIGuava RateLimiter基于令牌桶算法,我们只需要告诉RateLimiter系统限制的QPS是多少,那么RateLimiter将以这个速度往桶里面放入令牌,然后请求的时候,通过tryAcquire()方法向RateLimiter获取许可(令牌)。RateLimiter分布式场景下的限流 上面所说的限流的一些方式,都是针对单机而言的,其实大部分的场景,单机的限流已经足够了。
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  • 使用guava提供的ratelimiter令牌桶

    一般会定时(比如100毫秒)往桶中增加一定数量的令牌, 有些变种算法则实时的计算应该增加的令牌的数量.Guava RateLimiterGuava是Google推出的java工具包,其中提供了相当多简化开发的工具类简单使用demo:新建一个每秒限制3个的令牌桶RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(3.0); ThreadPoolExecutor executor< 10; i++) { executor.execute(new Runnable() { @Override public void run() { 获取令牌桶中一个令牌,最多等待10秒 if (rateLimiter.tryAcquire
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  • 限流原理解读之guava中的RateLimiter

    RateLimiter有两种新建的方式 创建Bursty方式 创建WarmingUp方式 以下源码来自 guava-17.0 Bursty初始化RateLimiter r = RateLimiter.create(1); 不阻塞r.tryAcquire();阻塞r.acquire()复制代码RateLimiter.create做了两件事情创建Bursty对象和设置了速率,至次初始化过程结束RateLimiterrateLimiter = new Bursty(ticker, 1.0 * maxBurstSeconds *); ticker默认使用自己定义的rateLimiter.setRate(permitsPerSecond因而RateLimiter本身并不记下最后一次请求的时间,而是记下下一次期望运行的时间(nextFreeTicketMicros)。,并这只了对应的速率RateLimiter rateLimiter = new WarmingUp(ticker, warmupPeriod, unit);rateLimiter.setRate(permitsPerSecond
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  • 分布式环境下限流方案的实现redis RateLimiter Guava,Token Bucket, Leaky Bucket

    但调用的是同一个服务商接口鉴于业务方对短信发送接口的调用频率未知,而服务商的接口服务有上限,为保证服务的可用性,业务层需要对接口调用方的流量进行限制—–接口限流方案一、在提供给业务方的Controller层进行控制使用guava提供工具库里的RateLimiter类(内部采用令牌捅算法实现)进行限流**核心代码片段*private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(400);400表示每秒允许处理的量是400if(rateLimiter.tryAcquire()) { 短信发送逻辑可以在此处}使用Java自带delayqueue的延迟队列实现(编码过程相对麻烦,此处省略代码cacheDao.incrBy(API_WEB_COUNTER_KEY, (long) 1) > (long) 400) { LOGGER.info(调用频率过快);}短信发送逻辑可行性分析 最快捷且有效的方式是使用RateLimiter实现,但是这很容易踩到一个坑,单节点模式下,使用RateLimiter进行限流一点问题都没有。
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  • 高并发利器-guava分流与缓存

    guava依赖 com.google.guava guava 23.6-jre guava cache高并发三件套之一,缓存 场景: 有个场景,接口请求获取数据频繁,但数据改动量小,一般情况是先去redis是不是觉得挺麻烦的,这时候就用到guava cache了,guava封装看以上流程,只需直接调用get即可GuavaCache提供了三种基本的缓存回收方式:基于容量回收、定时回收和基于引用回收。Guava RateLimiter高并发三件套之二,限流场景:1.在日常生活中,我们肯定收到过不少不少这样的短信,“京东最新优惠卷…”,“天猫送您…”。这种类型的短信是属于推广性质的短信。* public static ConcurrentHashMap resourceRateLimiter = new ConcurrentHashMap(); 初始化限流工具RateLimiter staticrateLimiter = RateLimiter.create(qps); resourceRateLimiter.putIfAbsent(resource, rateLimiter); } }test
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  • Google出品的限流术RateLimiter

    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。RateLimiter方法摘要如下。修饰符和类型方法和描述doubleacquire()从RateLimiter获取一个令牌,该方法会被阻塞直到获取到令牌doubleacquire(int permits)从RateLimiter获取指定数量令牌方案: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 queryNos = newArrayList(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7); RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5); ExecutorService
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  • java高级进阶|单机版限流之Ratelimiter

    0x03,拦截器和限流组件的整合本文基于拦截器和guava提供的Ratelimiter进行请求的限流的示例程序的模拟的,文章整合起来很简单,限流主要为了防止过量的请求对服务器造成的压力而拒绝服务了,所以这里就简单模拟了一下0x04,需要的jar包依赖信息 org.springframework.boot spring-boot-starter-web com.google.guava guava 27.1-jre 0x05HttpServletRequest request);}package com.wpw.springbootratelimiter; import com.google.common.util.concurrent.RateLimiterrateLimiter = RateLimiter.create(1); @Override protected boolean preHandle(HttpServletRequest requestrateLimiter.tryAcquire()) { System.out.println(稍后重试); return false; } System.out.println(获取许可成功); return
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  • 面试官:来谈谈限流-RateLimiter源码分析

    基本使用RateLimiter的使用很简单:create方法传入的是每秒生成令牌的个数RateLimiter rateLimiter= RateLimiter.create(1);for (int iRateLimiter rateLimiter= RateLimiter.create(1);double waitTime=rateLimiter.acquire(1000);System.out.printlnpermitsPerSecond*1的SmoothBursty对象(当然反射的方式不在讨论范围),在guava的github仓库里有好几条issue(issue1,issue2,issue3,issue4而在唯品会的开源项目vjtools中,有人提出了这个问题,唯品会的同学对guava的RateLimiter进行了拓展。对于guava的这样设计我很不理解,有清楚的朋友可以说下~到此为止一个SmoothBursty对象就创建好了,接下来我们分析其acquire方法。
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  • 使用Guava实现限流器

    现有的方案Google的Guava工具包中就提供了一个限流工具类——RateLimiter,本文也是通过使用该工具类来实现限流功能。RateLimiter是基于“令牌通算法”来实现限流的。限流器实现1.pom文件中引入Guava包 com.google.guava guava 27.0.1-jre 2.自定义拦截器,并在拦截器中实现限流a)定义一个拦截器抽象类,用于多个拦截器复用,主要是继承LoggerFactory.getLogger(RateLimitInterceptor.class); ** * 单机全局限流器(限制QPS为250) * private static final RateLimiterrateLimiter = RateLimiter.create(300); public static void setRate(double limiterQPS){ rateLimiter.setRate; }}使用Guava提供的RateLimiter类来实现流量控制,过程很简单:定义了一个QPS为1的全局限流器(便于测试),使用tryAcquire()方法来尝试获取令牌,如果成功则返回ResponseEnum.OK
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  • 当超时设置为>= 1秒时,芭乐限制器不起作用

    我正在使用Guava RateLimiter,并且已经在我的代码中创建了ratelimiter,如下所示。 RuntimeException从不被抛出。但是,如果我将超时值更改为低于1000毫秒的值,例如:- Boolean permitAcquired = RateLimitTest.rateLimiter.tryAcquire(1,900,TimeUnit.MILLISECONDS我不明白为什么当超时时间大于1000ms时,ratelimiter不强制执行限制。我做错了什么吗?
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  • SpringMVC 简单限流方案设计

    二、应用Google 开源工具包 Guava 提供了限流工具类 RateLimiter,该类基于令牌桶算法来完成限流,非常易于使用。RateLimiter api 可以查看并发编程网 Guava RateLimiter 的介绍。我们用 MVC 的拦截器 + Guava RateLimiter 实现我们的限流方案:@Slf4jpublic class RequestLimitInterceptor extends HandlerInterceptorAdapterrequestCondition = mappingInfo.getPatternsCondition(); 默认的 url 限流方案设定 URL_RATE_MAP.put(requestCondition, RateLimiter.createplease check it , limit, urlPatterns); } URL_RATE_MAP.put(new PatternsRequestCondition(urlPatterns), RateLimiter.create
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