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，获取的方式有两种：阻塞等待令牌或者取不到立即返回失败，下图来自网上：
Guava提供的RateLimiter可以限制物理或逻辑资源的被访问速率，有点与java并发包下的Samephore类似，但是又不相同，RateLimiter控制的是速率，Samephore控制的是并发量。RateLimiter的原理类似于令牌桶，它主要由许可发出的速率来定义，如果没有额外的配置，许可证将按每秒许可证规定的固定速度分配，许可将被平滑地分发，若请求超过permitsPerSecond则RateLimiter按照每秒 1/permitsPerSecond 的速率释放许可。
RateLimiter方法摘要
| 方法名称 | 作用 |
|---|---|
| acquire() | 从RateLimiter获取一个许可，该方法会被阻塞直到获取到请求 |
| acquire(int permits) | 从RateLimiter获取指定许可数，该方法会被阻塞直到获取到请求 |
| create(double permitsPerSecond | 根据指定的稳定吞吐率创建RateLimiter，这里的吞吐率是指每秒多少许可数（通常是指QPS，每秒多少查询） |
| create(double permitsPerSecond, long warmupPeriod, TimeUnit unit) | 根据指定的稳定吞吐率和预热期来创建RateLimiter，这里的吞吐率是指每秒多少许可数（通常是指QPS，每秒多少个请求量），在这段预热时间内，RateLimiter每秒分配的许可数会平稳地增长直到预热期结束时达到其最大速率。（只要存在足够请求数来使其饱和） |
| getRate() | 返回RateLimiter 配置中的稳定速率，该速率单位是每秒多少许可数 |
| setRate(double permitsPerSecond) | 更新RateLimite的稳定速率，参数permitsPerSecond 由构造RateLimiter的工厂方法提供。 |
| toString() | 返回对象的字符表现形式 |
| tryAcquire() | 从RateLimiter 获取许可数，如果该许可数可以在无延迟下的情况下立即获取得到的话 |
| tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit) | 从RateLimiter 获取指定许可数如果该许可数可以在不超过timeout的时间内获取得到的话，或者如果无法在timeout 过期之前获取得到许可数的话，那么立即返回false （无需等待） |
| tryAcquire(long timeout, TimeUnit unit) | 从RateLimiter 获取许可如果该许可可以在不超过timeout的时间内获取得到的话，或者如果无法在timeout 过期之前获取得到许可的话，那么立即返回false（无需等待） |
案例
项目集成：
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>23.0</version>
</dependency>
案例：
public class Test {
public static void main(String[] args) {
String start = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date());
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(1.0); // 这里的1表示每秒允许处理的量为1个
for (int i = 1; i <= 10; i++) {
limiter.acquire();// 请求RateLimiter, 超过permits会被阻塞
System.out.println("call execute.." + i);
}
String end = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date());
System.out.println("start time:" + start);
System.out.println("end time:" + end);
}
}
执行结果：
总结：
可以看到，我假定了每秒处理请求的速率为1个，现在我有10个任务要处理，那么RateLimiter就很好的实现了控制速率，总共10个任务，需要9次获取许可，所以最后10个任务的消耗时间为9s左右
项目实例一
@Service
public class GuavaRateLimiterService {
/**
* 每秒控制5个许可
*/
RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5.0);
/**
* @Description获取令牌
* @Param
* @Return
* @Exception
* @Author yaoyonghao
* @Date 2020/6/1 10:54
*/
public boolean tryAcquire(){
return rateLimiter.tryAcquire();
}
}
@RestController
public class TestController extends BaseController {
@Autowired
private GuavaRateLimiterService rateLimiterService;
@ResponseBody
@RequestMapping("/ratelimiter")
public String testRateLimiter() {
if (rateLimiterService.tryAcquire()) {
return returnMsgResult(ErrorConstantsCode.SUCCESS, "成功获取许可");
} else {
return returnMsgResult(ErrorConstantsCode.ERROR, "未获取到许可");
}
}
}
通过postman并发测试结果发现：可以发现，10个并发访问总是只有6个能获取到许可，结论就是能获取到RateLimiter.create(n)中n+1个许可
项目实例二
如果像上边使用不够灵活，如果换成自定义注解+切面 的方式实现的话，会优雅的多
自定义注解
@Inherited
@Documented
@Target({
ElementType.METHOD, ElementType.FIELD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface RateLimitAspect {
}
自定义切面
@Component
@Scope
@Aspect
public class RateLimitAop {
@Autowired
private HttpServletResponse response;
private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5.0); //比如说，我这里设置"并发数"为5
@Pointcut("@annotation(com.simons.cn.springbootdemo.aspect.RateLimitAspect)")
public void serviceLimit() {
}
@Around("serviceLimit()")
public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) {
Boolean flag = rateLimiter.tryAcquire();
Object obj = null;
try {
if (flag) {
obj = joinPoint.proceed();
}else{
String result = JSONObject.fromObject(ResultUtil.success1(100, "failure")).toString();
output(response, result);
}
} catch (Throwable e) {
e.printStackTrace();
}
System.out.println("flag=" + flag + ",obj=" + obj);
return obj;
}
public void output(HttpServletResponse response, String msg) throws IOException {
response.setContentType("application/json;charset=UTF-8");
ServletOutputStream outputStream = null;
try {
outputStream = response.getOutputStream();
outputStream.write(msg.getBytes("UTF-8"));
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
outputStream.flush();
outputStream.close();
}
}
}
@RestController
public class TestController extends BaseController {
@Autowired
private GuavaRateLimiterService rateLimiterService;
@RateLimitAspect //可以非常方便的通过这个注解来实现限流
@ResponseBody
@RequestMapping("/ratelimiter")
public String testRateLimiter() {
if (rateLimiterService.tryAcquire()) {
return returnMsgResult(ErrorConstantsCode.SUCCESS, "成功获取许可");
} else {
return returnMsgResult(ErrorConstantsCode.ERROR, "未获取到许可");
}
}
}
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