前言
在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流
-
缓存缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量 -
降级降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时，需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开 -
限流限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理
常用的限流算法
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。
令牌桶算法
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，令牌桶算法更为适合。如图所示，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。
RateLimiter使用以及源码解析
Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLimiter，该类基于令牌桶算法实现流量限制，使用十分方便，而且十分高效。
RateLimiter使用
首先简单介绍下RateLimiter的使用，
public void testAcquire() {
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(1);
for(int i = 1; i < 10; i = i + 2 ) {
double waitTime = limiter.acquire(i);
System.out.println("cutTime=" + System.currentTimeMillis() + " acq:" + i + " waitTime:" + waitTime);
}
}输出结果：
cutTime=1535439657427 acq:1 waitTime:0.0
cutTime=1535439658431 acq:3 waitTime:0.997045
cutTime=1535439661429 acq:5 waitTime:2.993028
cutTime=1535439666426 acq:7 waitTime:4.995625
cutTime=1535439673426 acq:9 waitTime:6.999223首先通过RateLimiter.create(1);创建一个限流器，参数代表每秒生成的令牌数，通过limiter.acquire(i);来以阻塞的方式获取令牌，当然也可以通过tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit)来设置等待超时时间的方式获取令牌，如果超timeout为0，则代表非阻塞，获取不到立即返回。
从输出来看，RateLimiter支持预消费，比如在acquire(5)时，等待时间是3秒，是上一个获取令牌时预消费了3个两排，固需要等待3*1秒，然后又预消费了5个令牌，以此类推
RateLimiter通过限制后面请求的等待时间，来支持一定程度的突发请求(预消费)，在使用过程中需要注意这一点，具体实现原理后面再分析。
RateLimiter实现原理
Guava有两种限流模式，一种为稳定模式(SmoothBursty:令牌生成速度恒定)，一种为渐进模式(SmoothWarmingUp:令牌生成速度缓慢提升直到维持在一个稳定值) 两种模式实现思路类似，主要区别在等待时间的计算上，本篇重点介绍SmoothBursty
RateLimiter的创建
通过调用RateLimiter的create接口来创建实例，实际是调用的SmoothBuisty稳定模式创建的实例。
public static RateLimiter create(double permitsPerSecond) {
return create(permitsPerSecond, SleepingStopwatch.createFromSystemTimer());
}
static RateLimiter create(double permitsPerSecond, SleepingStopwatch stopwatch) {
RateLimiter rateLimiter = new SmoothBursty(stopwatch, 1.0 /* maxBurstSeconds */);
rateLimiter.setRate(permitsPerSecond);
return rateLimiter;
}SmoothBursty中的两个构造参数含义：
- SleepingStopwatch：guava中的一个时钟类实例，会通过这个来计算时间及令牌
- maxBurstSeconds：官方解释，在ReteLimiter未使用时，最多保存几秒的令牌，默认是1
在解析SmoothBursty原理前，重点解释下SmoothBursty中几个属性的含义
/**
* The work (permits) of how many seconds can be saved up if this RateLimiter is unused?
* 在RateLimiter未使用时，最多存储几秒的令牌
* */
final double maxBurstSeconds;
/**
* The currently stored permits.
* 当前存储令牌数
*/
double storedPermits;
/**
* The maximum number of stored permits.
* 最大存储令牌数 = maxBurstSeconds * stableIntervalMicros(见下文)
*/
double maxPermits;
/**
* The interval between two unit requests, at our stable rate. E.g., a stable rate of 5 permits
* per second has a stable interval of 200ms.
* 添加令牌时间间隔 = SECONDS.toMicros(1L) / permitsPerSecond；(1秒/每秒的令牌数)
*/
double stableIntervalMicros;
/**
* The time when the next request (no matter its size) will be granted. After granting a request,
* this is pushed further in the future. Large requests push this further than small requests.
* 下一次请求可以获取令牌的起始时间
* 由于RateLimiter允许预消费，上次请求预消费令牌后
* 下次请求需要等待相应的时间到nextFreeTicketMicros时刻才可以获取令牌
*/
private long nextFreeTicketMicros = 0L; // could be either in the past or future接下来介绍几个关键函数
- setRate
public final void setRate(double permitsPerSecond) {
checkArgument(
permitsPerSecond > 0.0 && !Double.isNaN(permitsPerSecond), "rate must be positive");
synchronized (mutex()) {
doSetRate(permitsPerSecond, stopwatch.readMicros());
}
}通过这个接口设置令牌通每秒生成令牌的数量，内部时间通过调用SmoothRateLimiter的doSetRate来实现
- doSetRate
@Override
final void doSetRate(double permitsPerSecond, long nowMicros) {
resync(nowMicros);
double stableIntervalMicros = SECONDS.toMicros(1L) / permitsPerSecond;
this.stableIntervalMicros = stableIntervalMicros;
doSetRate(permitsPerSecond, stableIntervalMicros);
}这里先通过调用resync生成令牌以及更新下一期令牌生成时间，然后更新stableIntervalMicros，最后又调用了SmoothBursty的doSetRate
- resync
/**
* Updates {@code storedPermits} and {@code nextFreeTicketMicros} based on the current time.
* 基于当前时间，更新下一次请求令牌的时间，以及当前存储的令牌(可以理解为生成令牌)
*/
void resync(long nowMicros) {
// if nextFreeTicket is in the past, resync to now
if (nowMicros > nextFreeTicketMicros) {
double newPermits = (nowMicros - nextFreeTicketMicros) / coolDownIntervalMicros();
storedPermits = min(maxPermits, storedPermits + newPermits);
nextFreeTicketMicros = nowMicros;
}
}根据令牌桶算法，桶中的令牌是持续生成存放的，有请求时需要先从桶中拿到令牌才能开始执行，谁来持续生成令牌存放呢？
一种解法是，开启一个定时任务，由定时任务持续生成令牌。这样的问题在于会极大的消耗系统资源，如，某接口需要分别对每个用户做访问频率限制，假设系统中存在6W用户，则至多需要开启6W个定时任务来维持每个桶中的令牌数，这样的开销是巨大的。
另一种解法则是延迟计算，如上resync函数。该函数会在每次获取令牌之前调用，其实现思路为，若当前时间晚于nextFreeTicketMicros，则计算该段时间内可以生成多少令牌，将生成的令牌加入令牌桶中并更新数据。这样一来，只需要在获取令牌时计算一次即可。
- SmoothBursty的doSetRate
@Override
void doSetRate(double permitsPerSecond, double stableIntervalMicros) {
double oldMaxPermits = this.maxPermits;
maxPermits = maxBurstSeconds * permitsPerSecond;
if (oldMaxPermits == Double.POSITIVE_INFINITY) {
// if we don't special-case this, we would get storedPermits == NaN, below
// Double.POSITIVE_INFINITY 代表无穷啊
storedPermits = maxPermits;
} else {
storedPermits =
(oldMaxPermits == 0.0)
? 0.0 // initial state
: storedPermits * maxPermits / oldMaxPermits;
}
}桶中可存放的最大令牌数由maxBurstSeconds计算而来，其含义为最大存储maxBurstSeconds秒生成的令牌。
该参数的作用在于，可以更为灵活地控制流量。如，某些接口限制为300次/20秒，某些接口限制为50次/45秒等。也就是流量不局限于qps
RateLimiter几个常用接口分析
在了解以上概念后，就非常容易理解RateLimiter暴露出来的接口
@CanIgnoreReturnValue
public double acquire() {
return acquire(1);
}
/**
* 获取令牌，返回阻塞的时间
**/
@CanIgnoreReturnValue
public double acquire(int permits) {
long microsToWait = reserve(permits);
stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);
return 1.0 * microsToWait / SECONDS.toMicros(1L);
}
final long reserve(int permits) {
checkPermits(permits);
synchronized (mutex()) {
return reserveAndGetWaitLength(permits, stopwatch.readMicros());
}
}acquire函数主要用于获取permits个令牌，并计算需要等待多长时间，进而挂起等待，并将该值返回，主要通过reserve返回需要等待的时间，reserve中通过调用reserveAndGetWaitLength获取等待时间
/**
* Reserves next ticket and returns the wait time that the caller must wait for.
*
* @return the required wait time, never negative
*/
final long reserveAndGetWaitLength(int permits, long nowMicros) {
long momentAvailable = reserveEarliestAvailable(permits, nowMicros);
return max(momentAvailable - nowMicros, 0);
}最后调用了reserveEarliestAvailable
@Override
final long reserveEarliestAvailable(int requiredPermits, long nowMicros) {
resync(nowMicros);
long returnValue = nextFreeTicketMicros;
double storedPermitsToSpend = min(requiredPermits, this.storedPermits);
double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend;
long waitMicros =
storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend)
+ (long) (freshPermits * stableIntervalMicros);
this.nextFreeTicketMicros = LongMath.saturatedAdd(nextFreeTicketMicros, waitMicros);
this.storedPermits -= storedPermitsToSpend;
return returnValue;
}首先通过resync生成令牌以及同步nextFreeTicketMicros时间戳，freshPermits从令牌桶中获取令牌后还需要的令牌数量，通过storedPermitsToWaitTime计算出获取freshPermits还需要等待的时间，在稳定模式中，这里就是(long) (freshPermits * stableIntervalMicros) ，然后更新nextFreeTicketMicros以及storedPermits，这次获取令牌需要的等待到的时间点， reserveAndGetWaitLength返回需要等待的时间间隔。
从`reserveEarliestAvailable`可以看出RateLimiter的预消费原理，以及获取令牌的等待时间时间原理（可以解释示例结果），再获取令牌不足时，并没有等待到令牌全部生成，而是更新了下次获取令牌时的nextFreeTicketMicros，从而影响的是下次获取令牌的等待时间。
`reserve`这里返回等待时间后，`acquire`通过调用`stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);`进行sleep操作，这里不同于Thread.sleep(), 这个函数的sleep是uninterruptibly的，内部实现：
public static void sleepUninterruptibly(long sleepFor, TimeUnit unit) {
//sleep 阻塞线程 内部通过Thread.sleep()
boolean interrupted = false;
try {
long remainingNanos = unit.toNanos(sleepFor);
long end = System.nanoTime() + remainingNanos;
while (true) {
try {
// TimeUnit.sleep() treats negative timeouts just like zero.
NANOSECONDS.sleep(remainingNanos);
return;
} catch (InterruptedException e) {
interrupted = true;
remainingNanos = end - System.nanoTime();
//如果被interrupt可以继续，更新sleep时间，循环继续sleep
}
}
} finally {
if (interrupted) {
Thread.currentThread().interrupt();
//如果被打断过，sleep过后再真正中断线程
}
}
} sleep之后，`acquire`返回sleep的时间，阻塞结束，获取到令牌。
public boolean tryAcquire(int permits) {
return tryAcquire(permits, 0, MICROSECONDS);
}
public boolean tryAcquire() {
return tryAcquire(1, 0, MICROSECONDS);
}
public boolean tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit) {
long timeoutMicros = max(unit.toMicros(timeout), 0);
checkPermits(permits);
long microsToWait;
synchronized (mutex()) {
long nowMicros = stopwatch.readMicros();
if (!canAcquire(nowMicros, timeoutMicros)) {
return false;
} else {
microsToWait = reserveAndGetWaitLength(permits, nowMicros);
}
}
stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);
return true;
}
private boolean canAcquire(long nowMicros, long timeoutMicros) {
return queryEarliestAvailable(nowMicros) - timeoutMicros <= nowMicros;
}
@Override
final long queryEarliestAvailable(long nowMicros) {
return nextFreeTicketMicros;
}tryAcquire函数可以尝试在timeout时间内获取令牌，如果可以则挂起等待相应时间并返回true，否则立即返回falsecanAcquire用于判断timeout时间内是否可以获取令牌，通过判断当前时间+超时时间是否大于nextFreeTicketMicros 来决定是否能够拿到足够的令牌数，如果可以获取到，则过程同acquire，线程sleep等待，如果通过canAcquire在此超时时间内不能回去到令牌，则可以快速返回，不需要等待timeout后才知道能否获取到令牌。
因为SmoothBursty允许一定程度的突发，会有人担心如果允许这种突发，假设突然间来了很大的流量，那么系统很可能扛不住这种突发。因此需要一种平滑速率的限流工具，从而系统冷启动后慢慢的趋于平均固定速率（即刚开始速率小一些，然后慢慢趋于我们设置的固定速率）。Guava也提供了SmoothWarmingUp来实现这种需求，其可以认为是漏桶算法，但是在某些特殊场景又不太一样。
SmoothWarmingUp创建方式：
public static RateLimiter create(double permitsPerSecond, long warmupPeriod, TimeUnit unit) {
checkArgument(warmupPeriod >= 0, "warmupPeriod must not be negative: %s", warmupPeriod);
return create(
permitsPerSecond, warmupPeriod, unit, 3.0, SleepingStopwatch.createFromSystemTimer());
}permitsPerSecond表示每秒新增的令牌数，warmupPeriod表示在从冷启动速率过渡到平均速率的时间间隔，大致原理是类似的，这里就先不分析了。
到此，Guava RateLimiter稳定模式的实现原理基本已经清楚，如发现文中错误的地方，劳烦指正！
上述分析主要参考了：https://segmentfault.com/a/11...，再此基础上做了些笔记补充