guava 限流的两种方式

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java中对于生产者消费者模型，或者小米手机营销  1分钟卖多少台手机等都存在限流的思想在里面。

关于限流 目前存在两大类，从线程个数（jdk1.5 Semaphore）和RateLimiter速率(guava)
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，令牌桶是会去匀速的生成令牌，拿到令牌才能够进行处理，类似于匀速往桶里放令牌
漏桶算法是：生产者消费者模型，生产者往木桶里生产数据，消费者按照定义的速度去消费数据
应用场景：
漏桶算法：必须读写分流的情况下，限制读取的速度
令牌桶算法：必须读写分离的情况下，限制写的速率或者小米手机饥饿营销的场景  只卖1分种抢购1000
实现的方法都是一样。RateLimiter来实现
对于多线程问题查找时，很多时候可能使用的类都是原子性的，但是由于代码逻辑的问题，也可能发生线程安全问题

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，这篇博文介绍得比较清晰（过载保护算法浅析）。
      漏桶算法思路很简单，请求先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水请求过大会直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。

图1 漏桶算法示意图
      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。

图2 令牌桶算法示意图
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”，非常方便使用。该类的接口描述请参考：RateLimiter接口描述，具体的使用请参考：RateLimiter使用实践。

 

1.关于RateLimter和Semphore简单用法

package concurrent;
 
import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
 
import java.util.concurrent.*;
import java.util.stream.IntStream;
 
import static java.lang.Thread.currentThread;
 
/**
 * ${DESCRIPTION}
 * 关于限流 目前存在两大类，从线程个数（jdk1.5 Semaphore）和RateLimiter速率(guava)
 * 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，下面会具体介绍
 *
 * @author mengxp
 * @version 1.0
 * @create 2018-01-15 22:44
 **/
public class RateLimiterExample {
 
   //Guava  0.5的意思是 1秒中0.5次的操作，2秒1次的操作  从速度来限流，从每秒中能够执行的次数来
    private final static RateLimiter limiter=RateLimiter.create(0.5d);
 
 
    //同时只能有三个线程工作 Java1.5  从同时处理的线程个数来限流
    private final static Semaphore sem=new Semaphore(3);
    private static void testSemaphore(){
        try {
            sem.acquire();
            System.out.println(currentThread().getName()+" is doing work...");
            TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(ThreadLocalRandom.current().nextInt(10));
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }finally {
            sem.release();
            System.out.println(currentThread().getName()+" release the semephore..other thread can get and do job");
        }
    }
 
    public static void runTestSemaphore(){
        ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10);
        IntStream.range(0,10).forEach((i)->{
            //RateLimiterExample::testLimiter 这种写法是创建一个线程
            service.submit(RateLimiterExample::testSemaphore);
        });
    }
 
    /**
     * Guava的RateLimiter
     */
    private static void testLimiter(){
        System.out.println(currentThread().getName()+" waiting  " +limiter.acquire());
    }
 
    //Guava的RateLimiter
    public static void runTestLimiter(){
        ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(10);
        IntStream.range(0,10).forEach((i)->{
            //RateLimiterExample::testLimiter 这种写法是创建一个线程
            service.submit(RateLimiterExample::testLimiter);
        });
    }
 
 
 
    public static void main(String[] args) {
        IntStream.range(0,10).forEach((a)-> System.out.println(a));//从0-9
        //runTestLimiter();
        runTestSemaphore();
    }
}

2.实现漏桶算法

package concurrent.BucketAl;
 
import com.google.common.util.concurrent.Monitor;
import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
 
import java.util.concurrent.ConcurrentLinkedQueue;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.function.Consumer;
 
import static java.lang.Thread.currentThread;
 
/**
 * ${DESCRIPTION}
 *
 * @author mengxp
 * @version 1.0
 * @create 2018-01-20 22:42
 * 实现漏桶算法 实现多线程生产者消费者模型 限流
 **/
public class Bucket {
    //定义桶的大小
    private final ConcurrentLinkedQueue<Integer> container=new ConcurrentLinkedQueue<>();
 
    private final static int  BUCKET_LIMIT=1000;
 
    //消费者 不论多少个线程，每秒最大的处理能力是1秒中执行10次
    private final RateLimiter consumerRate=RateLimiter.create(10d);
 
    //往桶里面放数据时，确认没有超过桶的最大的容量
    private Monitor offerMonitor=new Monitor();
 
    //从桶里消费数据时，桶里必须存在数据
    private Monitor consumerMonitor=new Monitor();
 
 
    /**
     * 往桶里面写数据
     * @param data
     */
    public void submit(Integer data){
        if (offerMonitor.enterIf(offerMonitor.newGuard(()->container.size()<BUCKET_LIMIT))){
            try {
                container.offer(data);
                System.out.println(currentThread()+" submit.."+data+" container size is :["+container.size()+"]");
            } finally {
                offerMonitor.leave();
            }
        }else {
            //这里时候采用降级策略了。消费速度跟不上产生速度时，而且桶满了，抛出异常
            //或者存入MQ DB等后续处理
            throw new IllegalStateException(currentThread().getName()+"The bucket is ful..Pls latter can try...");
        }
    }
 
 
    /**
     * 从桶里面消费数据
     * @param consumer
     */
    public void takeThenConsumer(Consumer<Integer> consumer){
        if (consumerMonitor.enterIf(consumerMonitor.newGuard(()->!container.isEmpty()))){
            try {
                //不打印时 写 consumerRate.acquire();
                System.out.println(currentThread()+"  waiting"+consumerRate.acquire());
                Integer data = container.poll();
                //container.peek() 只是去取出来不会删掉
                consumer.accept(data);
            }finally {
                consumerMonitor.leave();
            }
        }else {
            //当木桶的消费完后，可以消费那些降级存入MQ或者DB里面的数据
            System.out.println("will consumer Data from MQ...");
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(10);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
 
}

2.1 漏桶算法测试类

package concurrent.BucketAl;
 
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.stream.IntStream;
 
import static java.lang.Thread.currentThread;
 
/**
 * ${DESCRIPTION}
 *
 * @author mengxp
 * @version 1.0
 * @create 2018-01-20 23:11
 * 漏桶算法测试
 * 实现漏桶算法 实现多线程生产者消费者模型 限流
 **/
public class BuckerTest {
 
    public static void main(String[] args) {
        final Bucket bucket = new Bucket();
        final AtomicInteger DATA_CREATOR = new AtomicInteger(0);
 
        //生产线程 10个线程 每秒提交 50个数据  1/0.2s*10=50个
        IntStream.range(0, 10).forEach(i -> {
            new Thread(() -> {
                for (; ; ) {
                    int data = DATA_CREATOR.incrementAndGet();
                    try {
                        bucket.submit(data);
                        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(200);
                    } catch (Exception e) {
                        //对submit时，如果桶满了可能会抛出异常
                        if (e instanceof IllegalStateException) {
                            System.out.println(e.getMessage());
                            //当满了后，生产线程就休眠1分钟
                            try {
                                TimeUnit.SECONDS.sleep(60);
                            } catch (InterruptedException e1) {
                                e1.printStackTrace();
                            }
                        }
                    }
                }
            }).start();
        });
 
 
        //消费线程  采用RateLimiter每秒处理10个  综合的比率是5:1
        IntStream.range(0, 10).forEach(i -> {
            new Thread(
                    () -> {
                        for (; ; ) {
                            bucket.takeThenConsumer(x -> {
                                System.out.println(currentThread()+"C.." + x);
                            });
                        }
                    }
            ).start();
        });
 
    }
}

3.令牌桶算法

package concurrent.TokenBucket;
 
import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
 
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
 
import static java.lang.Thread.currentThread;
import static java.lang.Thread.interrupted;
 
/**
 * ${DESCRIPTION}
 *
 * @author mengxp
 * @version 1.0
 * @create 2018-01-21 0:18
 * 令牌桶算法。相比漏桶算法而言区别在于，令牌桶是会去匀速的生成令牌，拿到令牌才能够进行处理，类似于匀速往桶里放令牌
 * 漏桶算法是：生产者消费者模型，生产者往木桶里生产数据，消费者按照定义的速度去消费数据
 *
 * 应用场景：
 * 漏桶算法：必须读写分流的情况下，限制读取的速度
 * 令牌桶算法：必须读写分离的情况下，限制写的速率或者小米手机饥饿营销的场景  只卖1分种抢购1000
 *
 * 实现的方法都是一样。RateLimiter来实现
 * 对于多线程问题查找时，很多时候可能使用的类都是原子性的，但是由于代码逻辑的问题，也可能发生线程安全问题
 **/
public class TokenBuck {
 
    //可以使用 AtomicInteger+容量  可以不用Queue实现
   private AtomicInteger phoneNumbers=new AtomicInteger(0);
   private RateLimiter rateLimiter=RateLimiter.create(20d);//一秒只能执行五次
   //默认销售500台
   private final static int DEFALUT_LIMIT=500;
   private final int saleLimit;
 
    public TokenBuck(int saleLimit) {
        this.saleLimit = saleLimit;
    }
 
    public TokenBuck() {
        this(DEFALUT_LIMIT);
    }
 
    public int buy(){
        //这个check 必须放在success里面做判断，不然会产生线程安全问题(业务引起)
        //原因当phoneNumbers=99 时 同时存在三个线程进来。虽然phoneNumbers原子性，但是也会发生。如果必须写在这里，在success
        //里面也需要加上double check
       /* if (phoneNumbers.get()>=saleLimit){
            throw new IllegalStateException("Phone has been sale "+saleLimit+" can not  buy more...")
        }*/
 
        //目前设置超时时间，10秒内没有抢到就抛出异常
        //这里的TimeOut*Ratelimiter=总数  这里的超时就是让别人抢几秒，所以设置总数也可以由这里的超时和RateLimiter来计算
         boolean success = rateLimiter.tryAcquire(10, TimeUnit.SECONDS);
         if (success){
             if (phoneNumbers.get()>=saleLimit){
                 throw new IllegalStateException("Phone has been sale "+saleLimit+" can not  buy more...");
             }
             int phoneNo = phoneNumbers.getAndIncrement();
             System.out.println(currentThread()+" user has get :["+phoneNo+"]");
             return phoneNo;
         }else {
             //超时后 同一时间，很大的流量来强时，超时快速失败。
             throw new RuntimeException(currentThread()+"has timeOut can try again...");
         }
 
    }
}

3.1 令牌桶算法的测试类

package concurrent.TokenBucket;
 
import java.util.stream.IntStream;
 
/**
 * ${DESCRIPTION}
 *
 * @author mengxp
 * @version 1.0
 * @create 2018-01-21 0:40
 **/
public class TokenBuckTest {
    public static void main(String[] args) {
        final TokenBuck tokenBuck=new TokenBuck(200);
 
 
        IntStream.range(0,300).forEach(i->{
            //目前测试时，让一个线程抢一次，不用循环抢
            //tokenBuck::buy 这种方式 产生一个Runnable
            new Thread(tokenBuck::buy).start();
        });
    }
}

--------------------- 本文来自 大数据孟小鹏 的CSDN 博客 ，全文地址请点击：https://blog.csdn.net/mengxpfighting/article/details/79117934?utm_source=copy

Moniter相关作用：https://www.cnblogs.com/hupengcool/p/4250903.html

Monitor类是作为ReentrantLock的一个替代，代码中使用 Monitor比使用ReentrantLock更不易出错，可读性也更强，并且也没有显著的性能损失，使用Monitor甚至有潜在的性能得到优化。

public abstract static class Guard：一个标识线程是否等待的布尔条件，Guard类总是与单一的Monitor相关联，Monitor可以在任意时间从任意占用Monitor的线程检查Guard，这样代码的编写将不在关心Guard是否被检查的频率。

public abstract boolean isSatisfied()：Guard内部提供的抽象方法，isSatisfied()，当被关联的Monitor被占用时，Guard的此方法会被调用，该方法的实现必须取决于被关联Monitor保护的状态，并且状态不可修改。

Monitor有几个常用的方法

• enter()：进入到当前Monitor，无限期阻塞，等待锁。(这里没有Guard)
• enter(long time, TimeUnit unit)：进入到当前Monitor，最多阻塞给定的时间，返回是否进入Monitor。
• tryEnter()：如果可以的话立即进入Monitor，不阻塞，返回是否进入Monitor。
• enterWhen(Guard guard)：进入当前Monitor，等待Guard的isSatisfied()为true后，继续往下执行 ，但可能会被打断; 为false，会阻塞。
• enterIf(Guard guard)：如果Guard的isSatisfied()为true，进入当前Monitor。等待获得锁(这里会等待获取锁)，不需要等待Guard satisfied。
• tryEnterIf(Guard guard)：如果Guard的isSatisfied()为true并且可以的话立即进入Monitor，不等待获取锁(这里不等待获取锁)，也不等待Guard satisfied。
• 感觉  enterWhen enterIf的用的区别就是前者无返回值，后者返回Boolean值。
• newGuard（Boolean b）为{@代码}监视器创建一个新的{@链接守护}