阅读全文

⭐⭐⭐ Spring Boot 项目实战	⭐⭐⭐ Spring Cloud 项目实战
《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》	《Netty 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》	《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》	《数据库实体设计合集》
《Spring Boot 实现原理与源码解析 —— 精品合集》	《Java 面试题 + Java 学习指南》

摘要: 原创出处 cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html 「zhanlijun」欢迎转载，保留摘要，谢谢！

• 一、问题描述
• 二、常用的限流算法
• 三、限流工具类RateLimiter

---

🙂🙂🙂关注**微信公众号：【芋道源码】**有福利：

1. RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 所有源码分析文章列表
2. RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 中文注释源码 GitHub 地址
3. 您对于源码的疑问每条留言都将得到认真回复。甚至不知道如何读源码也可以请教噢。
4. 新的源码解析文章实时收到通知。每周更新一篇左右。
5. 认真的源码交流微信群。

---

一、问题描述

某天A君突然发现自己的接口请求量突然涨到之前的10倍，没多久该接口几乎不可使用，并引发连锁反应导致整个系统崩溃。如何应对这种情况呢？生活给了我们答案：比如老式电闸都安装了保险丝，一旦有人使用超大功率的设备，保险丝就会烧断以保护各个电器不被强电流给烧坏。同理我们的接口也需要安装上“保险丝”，以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪，当流量过大时，可以采取拒绝或者引流等机制。

二、常用的限流算法

常用的限流算法有两种：漏桶算法和令牌桶算法。

漏桶算法思路很简单，水（请求）先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水流入速度过大会直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。

对于很多应用场景来说，除了要求能够限制数据的平均传输速率外，还要求允许某种程度的突发传输。这时候漏桶算法可能就不合适了，令牌桶算法更为适合。如图2所示，令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。

三、限流工具类RateLimiter

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类的接口描述请参考：RateLimiter接口描述，具体使用请参考：RateLimiter使用实践。

下面是主要源码：

public double acquire() {
        return acquire(1);
    }

 public double acquire(int permits) {
        checkPermits(permits);  //检查参数是否合法（是否大于0）
        long microsToWait;
        synchronized (mutex) { //应对并发情况需要同步
            microsToWait = reserveNextTicket(permits, readSafeMicros()); //获得需要等待的时间 
        }
        ticker.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait); //等待，当未达到限制时，microsToWait为0
        return 1.0 * microsToWait / TimeUnit.SECONDS.toMicros(1L);
    }

private long reserveNextTicket(double requiredPermits, long nowMicros) {
        resync(nowMicros); //补充令牌
        long microsToNextFreeTicket = nextFreeTicketMicros - nowMicros;
        double storedPermitsToSpend = Math.min(requiredPermits, this.storedPermits); //获取这次请求消耗的令牌数目
        double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend;

        long waitMicros = storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend)
                + (long) (freshPermits * stableIntervalMicros); 

        this.nextFreeTicketMicros = nextFreeTicketMicros + waitMicros;
        this.storedPermits -= storedPermitsToSpend; // 减去消耗的令牌
        return microsToNextFreeTicket;
    }

private void resync(long nowMicros) {
        // if nextFreeTicket is in the past, resync to now
        if (nowMicros > nextFreeTicketMicros) {
            storedPermits = Math.min(maxPermits,
                    storedPermits + (nowMicros - nextFreeTicketMicros) / stableIntervalMicros);
            nextFreeTicketMicros = nowMicros;
        }
    }