Guava RateLimiter与限流算法

  • RateLimiter经常用于限制对一些物理资源或者逻辑资源的访问速率。与Semaphore 相比,Semaphore 限制了并发访问的数量而不是使用速率。(注意尽管并发性和速率是紧密相关的)
  • 对QPS的限制 = 对单位时间内的可用令牌数的限制(假设每个请求只消耗一个令牌)
  • RateLimiter/SmoothRateLimiter的做法是以时间换令牌,令牌的抢占使得"下次可用时间(nextFreeTicketMicros)"往前推进,如果请求(tryAcquire)的"当前时间 + 超时时间" < "下次可用时间",则tryAcquire返回false。
  • 注意,RateLimiter 并不提供公平性的保证。

限流算法:令牌桶(Token Bucket)和漏桶(Leaky Bucket)是最常用的两种限流算法。

  1. 漏桶算法
    漏桶算法思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水,当水流入速度过大会直接溢出,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。


    leaky_bucket.png

    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,相比之下令牌桶算法更为合适。

  2. 令牌桶算法
    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。


    token_bucket.png

限流工具类:Guava提供了限流工具类RateLimiter,该类基于令牌桶算法来完成限流。

/**
 * Acquires a permit from this {@code RateLimiter}, blocking until the request can be granted.
 *
 * <p>This method is equivalent to {@code acquire(1)}.
 */
public void acquire() {
  acquire(1);
}

/**
 * Acquires the given number of permits from this {@code RateLimiter}, blocking until the
 * request be granted.
 *
 * @param permits the number of permits to acquire
 */
public void acquire(int permits) {
  checkPermits(permits);
  long microsToWait;
  synchronized (mutex) {
    // 如果“下次可用时间”大于当前时间,则需要等待
    microsToWait = reserveNextTicket(permits, readSafeMicros());
  }
  ticker.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);
}


/**
 * Reserves next ticket and returns the wait time that the caller must wait for.
 */
private long reserveNextTicket(double requiredPermits, long nowMicros) {
  // 如果“下次可用时间”小于当前时间,则将它更新到当前时间;同时,“可用令牌数”根据时间增长而增长,最多不超过最大令牌数
  resync(nowMicros);
  // 需要等待的时间即“下次可用时间”减去“当前时间”
  long microsToNextFreeTicket = nextFreeTicketMicros - nowMicros;
  double storedPermitsToSpend = Math.min(requiredPermits, this.storedPermits);
  double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend;

  // 如果最新的“可用令牌数”小于requiredPermits,则可能需要预支一定量的时间,这也将导致“下次可用时间”的推进
  long waitMicros = storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend)
      + (long) (freshPermits * stableIntervalMicros);

  // 推进“下次可用时间”
  this.nextFreeTicketMicros = nextFreeTicketMicros + waitMicros;
  // 减少“可用令牌数”
  this.storedPermits -= storedPermitsToSpend;
  return microsToNextFreeTicket;
}


private void resync(long nowMicros) {
  // if nextFreeTicket is in the past, resync to now
  if (nowMicros > nextFreeTicketMicros) {
    storedPermits = Math.min(maxPermits,
        storedPermits + (nowMicros - nextFreeTicketMicros) / stableIntervalMicros);
    nextFreeTicketMicros = nowMicros;
  }
}
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