简介： 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： ratelimite原理图 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。

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：

ratelimite原理图

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。

实例

1、添加guava jar包

    <dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>18.0</version></dependency>

2、AccessLimitService.java 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

@Service
public 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();}
}

3、Controller层每次收到请求的时候都尝试去获取令牌，获取成功和失败打印不同的信息

@Controller
public class HelloController {private static SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");@Autowiredprivate AccessLimitService accessLimitService;@RequestMapping("/access")@ResponseBodypublic String access(){//尝试获取令牌if(accessLimitService.tryAcquire()){//模拟业务执行500毫秒try {Thread.sleep(500);}catch (InterruptedException e){e.printStackTrace();}return "aceess success [" + sdf.format(new Date()) + "]";}else{return "aceess limit [" + sdf.format(new Date()) + "]";}}
}

4、测试：十个线程并发访问接口

public class AccessClient {ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);/*** get请求* @param realUrl* @return*/public static String sendGet(URL realUrl) {String result = "";BufferedReader in = null;try {// 打开和URL之间的连接URLConnection connection = realUrl.openConnection();// 设置通用的请求属性connection.setRequestProperty("accept", "*/*");connection.setRequestProperty("connection", "Keep-Alive");connection.setRequestProperty("user-agent","Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1;SV1)");// 建立实际的连接connection.connect();// 定义 BufferedReader输入流来读取URL的响应in = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()));String line;while ((line = in.readLine()) != null) {result += line;}} catch (Exception e) {System.out.println("发送GET请求出现异常！" + e);e.printStackTrace();}// 使用finally块来关闭输入流finally {try {if (in != null) {in.close();}} catch (Exception e2) {e2.printStackTrace();}}return result;}public void access() throws Exception{final URL url = new URL("http://localhost:8080/guavalimitdemo/access");for(int i=0;i<10;i++) {fixedThreadPool.submit(new Runnable() {public void run() {System.out.println(sendGet(url));}});}fixedThreadPool.shutdown();fixedThreadPool.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.SECONDS);}public static void main(String[] args) throws Exception{AccessClient accessClient = new AccessClient();accessClient.access();}
}

部分请求由于获取的令牌可以成功执行，其余请求没有拿到令牌，我们可以根据实际业务来做区分处理。还有一点要注意，我们通过RateLimiter.create(5.0)配置的是每一秒5枚令牌，但是限流的时候发出的是6枚，改用其他值验证，也是实际的比配置的大1。

以上就是快速实现限流的实战过程，此处仅是单进程服务的限流，而实际的分布式服务中会考虑更多因素，会复杂很多。

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RateLimiter方法摘要

修饰符和类型	方法和描述
double	acquire() 从RateLimiter获取一个许可，该方法会被阻塞直到获取到请求
double	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
static RateLimiter	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）
static RateLimiter	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）
double	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
void	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。
String	toString()返回对象的字符表现形式
boolean	tryAcquire()从RateLimiter 获取许可，如果该许可可以在无延迟下的情况下立即获取得到的话
boolean	tryAcquire(int permits)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
boolean	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）
boolean	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）

• 举例来说明如何使用RateLimiter，想象下我们需要处理一个任务列表，但我们不希望每秒的任务提交超过两个：

//速率是每秒两个许可
final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2.0);
void submitTasks(List tasks, Executor executor) {for (Runnable task : tasks) {rateLimiter.acquire(); // 也许需要等待executor.execute(task);}
}

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官方文档：http://ifeve.com/guava-ratelimiter