限流
通过对某一时间窗口内的请求数进行限制，保持系统的可用性和稳定性，防止因流量暴增而导致的系统运行缓慢或宕机。常用的限流算法有令牌桶和和漏桶，而Google开源项目Guava中的RateLimiter使用的就是令牌桶控制算法。
令牌桶算法
有一个固定容量用于存储令牌的桶，按照设定的频率向桶中放入令牌，过程如下图所示。
Image.jpg
过程描述如下：
1.如果设定每秒向桶中放入5个令牌，则将会以每200毫秒的固定速率向桶中放入一个令牌；
2.桶中最多存放n个令牌，如果桶满了，则新放入的令牌将会被丢弃；
3.当一个m字节的数据包到达时，将会使用m个令牌，然后将该数据包发出；
4.如果桶中可用令牌数小于k，则该数据包将需要等待或丢弃。
RateLimiter
RateLimiter实现的令牌桶算法，不仅可以应对正常流量的限速，而且可以处理突发暴增的请求，实现平滑限流。RateLimiter方法摘要如下。
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应用
场景：向第三方服务发送多笔查询请求，如果是单线程发送请求，效率很慢；如果使用多线程发送，第三方服务处理能力有限，直接返回失败。
解决：使用RateLimiter限制发送请求的频率，假设第三方服务每秒可处理5笔请求，示例代码如下
List<String> queryNos = newArrayList("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7");
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5);
ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5);
for (final String queryNo : queryNos) {
limiter.acquire();
executorService.submit(new Runnable() {
public void run() {
//...发送请求
System.out.println(queryNo + ":" + Calendar.getInstance().getTimeInMillis());
}
});
}
结果输出如下：
1:1499333845323
2:1499333845505
3:1499333845704
4:1499333845904
5:1499333846105
6:1499333846304
7:1499333846504
可以看到每个请求间隔差不多200毫秒，实现了限流。
