漏斗算法和令牌桶算法

干什么用的？

什么是漏斗算法

令牌桶算法

令牌锁的使用

干什么用的？

这两个算法来源于计算机网络。在网络传输数据时，为了防止网络拥塞，需要限制网络中的流量，即限流

什么是漏斗算法

水(大量并发的用户请求)进入漏斗里，漏斗以一定的速度出水。当水流入的速度过大也就是漏斗满了的话，直接进行溢出。

漏斗算法被认为是一种粗暴的限流算法，因为并不是所有情况下当前没抢到商品的请求都要被抛弃，因此这种强制性过滤算法并不具备灵活性

令牌桶算法

令牌桶算法原理如下：水(用户请求)必须拿到令牌才代表消费成功。而“令牌数”有一个初始值，令牌桶也有一个令牌存储上限，当桶中的令牌耗光后，令牌桶会以自定义的速度生产令牌，此时所有的水(用户请求)会进入阻塞状态，阻塞时间内如果得到了令牌就会消费成功，如果阻塞时间过了还没有得到令牌，请求会被抛弃。

注意，当用户请求没有经过时，令牌桶本身会不断生产令牌，直到令牌达到上限为止。这样做的好处是，面对瞬时大流量，该算法可以在短时间内请求拿到大量令牌，支持了突发请求。

令牌锁的使用

在java项目中使用令牌锁需要导入谷歌的令牌桶工具依赖

        <dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>28.2-jre</version></dependency>

对于这个Controller，可以使用Jmeter模拟1000个并发测试，感受下令牌桶的使用

public class tokenbulkController {//创建令牌桶实例 桶中最多有20个令牌private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(20);@GetMapping("sale")public String sale(Integer id){//情况1.没有获取到令牌的请求一直等待，直到获取（这种方式不常用）//log.info("等待的时间: "+ rateLimiter.acquire());//情况2.设置一个等待时间，如果在等待时间内获取了令牌，则处理该请求，如果在等待时间内没有获取到令牌则抛弃之(常用)if(!rateLimiter.tryAcquire(2, TimeUnit.SECONDS)){System.out.println("当前请求被限流，直接抛弃，无法调用后续秒杀逻辑");return "本次您未抢到该商品";}System.out.println("后续业务处理");return "恭喜你抢购成功";}
}

这个例子中没有设置令牌的生产时间，令牌的生产时间当然也可以自定义~

注意，我们设定的是如果2s内，请求没拿到令牌就会被限流，也就是说使用令牌桶后卖出去的商品并不一定是100个。3s内有多少个请求能拿到令牌，就能卖出多少个请求。想想这样合不合理？

这种方式有其合理性。原因在于你卖了所有的库存，如果用户收到后换货和退货怎么办？因此即使是秒杀也不应该卖出全部的商品。

那如何增加3s内卖出去的商品数呢？你可以通过增大并发请求数或者增大阻塞时间来办到~