在微服务系统中，缓存、限流、熔断是保证系统高可用的三板斧，今天我们就来聊聊限流。

限流是保障系统高可用的方式之一，当然啦也是大厂高频面试题，如果阿里的面试官问一句：“如何实现每秒钟1K个请求的限流？”，你要是分分钟给他写上几种限流方案，那岂不香哉，哈哈:smirk:! 话不多说，我来列几种常用限流实现方式。

Guava RateLimiter

Guava是Java领域很优秀的开源项目，包含了日常开发常用的集合、String、缓存等， 其中RateLimiter是常用限流工具。

RateLimiter是基于令牌桶算法实现的，如果每秒10个令牌，内部实现，会每100ms生产1个令牌。

使用Guava RateLimiter

引入pom依赖：

com.google.guava

guava

23.0

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代码：

public class GuavaRateLimiterTest {

//比如每秒生产10个令牌，相当于每100ms生产1个令牌

private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10);

/**

* 模拟执行业务方法

*/

public void exeBiz() {

if (rateLimiter.tryAcquire(1)) {

try {

Thread.sleep(500);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + "：执行业务逻辑");

} else {

System.out.println("线程" + Thread.currentThread().getName() + "：被限流");

}

}

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {

GuavaRateLimiterTest limiterTest = new GuavaRateLimiterTest();

Thread.sleep(500);//等待500ms，让limiter生产一些令牌

//模拟瞬间生产100个线程请求

for (int i = 0; i < 100; i++) {

new Thread(limiterTest::exeBiz).start();

}

}

}

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滑窗计数

打个比方，某接口每秒允许100个请求，设置一个滑窗，窗口中有10个格子，每个格子占100ms，每100ms移动一次。滑动窗口的格子划分的越多，滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确。

代码：

/**

* 滑窗计数器

*/

public class SliderWindowRateLimiter implements Runnable {

//每秒允许的最大访问数

private final long maxVisitPerSecond;

//将每秒时间划分N个块

private final int block;

//每个块存储的数量

private final AtomicLong[] countPerBlock;

//滑动窗口划到了哪个块儿，可以理解为滑动窗口的起始下标位置

private volatile int index;

//目前总的数量

private AtomicLong allCount;

/**

* 构造函数

*

* @param block，每秒钟划分N个窗口

* @param maxVisitPerSecond 每秒最大访问数量

*/

public SliderWindowRateLimiter(int block, long maxVisitPerSecond) {

this.block = block;

this.maxVisitPerSecond = maxVisitPerSecond;

countPerBlock = new AtomicLong[block];

for (int i = 0; i < block; i++) {

countPerBlock[i] = new AtomicLong();

}

allCount = new AtomicLong(0);

}

/**

* 判断是否超过最大允许数量

*

* @return

*/

public boolean isOverLimit() {

return currentQPS() > maxVisitPerSecond;

}

/**

* 获取目前总的访问数

*

* @return

*/

public long currentQPS() {

return allCount.get();

}

/**

* 请求访问进来，判断是否可以执行业务逻辑

*/

public void visit() {

countPerBlock[index].incrementAndGet();

allCount.incrementAndGet();

if (isOverLimit()) {

System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "被限流" + "，currentQPS：" + currentQPS() + "，index：" + index);

} else {

System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "执行业务逻辑" + "，currentQPS：" + currentQPS() + "，index：" + index);

}

}

/**

* 定时执行器，

* 每N毫秒滑块移动一次，然后再设置下新滑块的初始化数字0，然后新的请求会落到新的滑块上

* 同时总数减掉新滑块上的数字，并且重置新的滑块上的数量

*/

@Override

public void run() {

index = (index + 1) % block;

long val = countPerBlock[index].getAndSet(0);

allCount.addAndGet(-val);

}

public static void main(String[] args) {

SliderWindowRateLimiter sliderWindowRateLimiter = new SliderWindowRateLimiter(10, 100);

//固定的速率移动滑块

ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();

scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(sliderWindowRateLimiter, 100, 100, TimeUnit.MILLISECONDS);

//模拟不同速度的请求

new Thread(() -> {

while (true) {

sliderWindowRateLimiter.visit();

try {

Thread.sleep(10);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

}

}).start();

//模拟不同速度的请求

new Thread(() -> {

while (true) {

sliderWindowRateLimiter.visit();

try {

Thread.sleep(50);

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

}

}).start();

}

}

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信号量

利用Semaphore，每隔固定速率，释放Semaphore的资源。线程获取到资源，则执行业务代码。

代码：

public class SemaphoreOne {

private static Semaphore semaphore = new Semaphore(10);

public static void bizMethod() throws InterruptedException {

if (!semaphore.tryAcquire()) {

System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "被拒绝");

return;

}

System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "执行业务逻辑");

Thread.sleep(500);//模拟处理业务逻辑需要1秒

semaphore.release();

}

public static void main(String[] args) {

Timer timer = new Timer();

timer.scheduleAtFixedRate(new TimerTask() {

@Override

public void run() {

semaphore.release(10);

System.out.println("释放所有锁");

}

}, 1000, 1000);

for (int i = 0; i < 10000; i++) {

try {

Thread.sleep(10);//模拟每隔10ms就有1个请求进来

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

new Thread(() -> {

try {

SemaphoreOne.bizMethod();

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

}

}).start();

}

}

}

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令牌桶

令牌桶算法：一个存放固定容量令牌的桶，按照固定速率往桶里添加令牌，如有剩余容量则添加，没有则放弃。如果有请求进来，则需要先从桶里获取令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝任务。

令牌桶的优点是：可以改变添加令牌的速率，一旦提高速率，则可以处理突发流量。

代码：

public class TokenBucket {

/**

* 定义的桶

*/

public class Bucket {

//容量

int capacity;

//速率，每秒放多少

int rateCount;

//目前token个数

AtomicInteger curCount = new AtomicInteger(0);

public Bucket(int capacity, int rateCount) {

this.capacity = capacity;

this.rateCount = rateCount;

}

public void put() {

if (curCount.get() < capacity) {

System.out.println("目前数量==" + curCount.get() + ", 我还可以继续放");

curCount.addAndGet(rateCount);

}

}

public boolean get() {

if (curCount.get() >= 1) {

curCount.decrementAndGet();

return true;

}

return false;

}

}

@Test

public void testTokenBucket() throws InterruptedException {

Bucket bucket = new Bucket(5, 2);

//固定线程，固定的速率往桶里放数据，比如每秒N个

ScheduledThreadPoolExecutor scheduledCheck = new ScheduledThreadPoolExecutor(1);

scheduledCheck.scheduleAtFixedRate(() -> {

bucket.put();

}, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);

//先等待一会儿，让桶里放点token

Thread.sleep(6000);

//模拟瞬间10个线程进来拿token

for (int i = 0; i < 10; i++) {

new Thread(() -> {

if (bucket.get()) {

System.out.println(Thread.currentThread() + "获取到了资源");

} else {

System.out.println(Thread.currentThread() + "被拒绝");

}

}).start();

}

//等待，往桶里放token

Thread.sleep(3000);

//继续瞬间10个线程进来拿token

for (int i = 0; i < 10; i++) {

new Thread(() -> {

if (bucket.get()) {

System.out.println(Thread.currentThread() + "获取到了资源");

} else {

System.out.println(Thread.currentThread() + "被拒绝");

}

}).start();

}

}

}

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总结

本文主要介绍几种限流方法：Guava RateLimiter、简单计数、滑窗计数、信号量、令牌桶，当然啦，限流算法还有漏桶算法、nginx限流等等。半支烟所写的这些方法只是个人在实际项目总使用过的，或者是参加阿里笔试时写过的方式。

如果你更好的想法，也欢迎跟我一起交流！

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[Java实现系统限流]http://www.zyiz.net/tech/detail-118282.html