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RateLimiter 源码分析

2023-05-31 01:44

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俗话说得好，缓存，限流和降级是系统的三把利剑。刚好项目中每天早上导出数据时因调订单接口频率过高，订单系统担心会对用户侧的使用造成影响，让我们对调用限速一下，所以就正好用上了。

常用的限流算法有2种：漏桶算法和令牌桶算法。

漏桶算法

漏桶算法：请求先进入“桶”中，然后桶以一定的速率处理请求。如果请求的速率过快会导致桶溢出。根据描述可以知道，漏桶算法会强制限制请求处理的速度。任你请求的再快还是再慢，我都是以这种速率来处理。

但是对于很多情况下，除了要求能够限制平均处理速度外，还要求能允许一定程度的的突发情况。这样的话，漏桶算法就不合适了，用令牌桶算法更合适。

令牌桶算法

令牌桶算法的原理是：系统以恒定的速率往桶里丢一定数量的令牌，请求只有拿到了令牌才能处理。当桶里没有令牌时便可拒绝服务。

Guava中的Ratelimiter便是实现的令牌桶算法，同时能支持一定程度的突发请求。

private static RateLimiter one=RateLimiter.create(2);//每秒2个  private static RateLimiter two=RateLimiter.create(2);//每秒2个  private RateLimitUtil(){};  public static void acquire(RateLimiter r,int num){    double time =r.acquire(num);    System.out.println("wait time="+time);  }  public static void main(String[] args) throws InterruptedException {    acquire(one,1);    acquire(one,1);    acquire(one,1);    System.out.println("-----");    acquire(two,10);    acquire(two,1);  }

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