令牌桶限流之RateLimiter

利用Google的concurrent包下的RateLimiter类来实现限流。

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。
具体使用方式如下代码：

@RestController
@RequestMapping("outer/delivery")
public class DeliveryController extends BaseControler {

    private Logger log = LoggerFactory.getLogger(DeliveryController.class);

    @Autowired
    private PromptService promptService;

    @RequestMapping(value = "selectDeliveryList.do")
    public JsonHeaderWrapper> selectDeliveryList(HttpServletRequest request, @RequestBody WarningSelectDTO warningSelectDTO) {
        JsonHeaderWrapper> result = initJsonHeaderWrapper(null);
        try {
            //限流
            boolean flowFlag = promptService.flowCrtl();
            if(!flowFlag){
                result.setStatus(JsonHeaderWrapper.StatusEnum.OverFlowCtrl.getCode());
                result.setErrmsg(JsonHeaderWrapper.StatusEnum.OverFlowCtrl.getDesc());
                return result;
            }  
        } catch (Exception e) {
            log.error(e.getMessage(), e);
        } finally {
            result.timeWatchStop();
        }
        return result;
    }

业务层代码：

// 每秒不超过50个请求
public static final RateLimiter limiter = RateLimiter.create(50);

public boolean flowCrtl() {
        //0:不限流，1:限流， 默认限流
        Long crtl = Long.parseLong(CommonConstant.getHotConfigValue("delivery_flowCrtl_yn", "1"));
        if(crtl == 0){
            return true;
        }
        if (limiter.tryAcquire()){
            log.info("deliveryFlowCrtl request true");
            return true;
        }else{
            DMonitorAgent.recordOne("deliveryFlowCrtl request false");
            log.info("deliveryFlowCrtl request false");
            return false;
        }
    }

令牌桶的其他用法：

package com.dalingjia.guava;

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
import org.junit.Test;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class RateLimiterTest {
    private static final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2);
    private static class UserRequest implements Runnable{
        private int id;
        public UserRequest(int id) {
            this.id = id;
        }
        @Override
        public void run() {
            System.out.println("ID = " + id);
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // permitsPerSecond: 每秒允许的请求数
        // 每秒只能产生2个令牌
        List tasks = new ArrayList();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            tasks.add(new UserRequest(i));
        }
        ExecutorService threadPool = Executors.newCachedThreadPool();
        for (Runnable runnable : tasks) {
            //阻塞队列，没有令牌时会阻塞
            /**
             * 第一次取是没有的，提前预取，导致循环第二次取时(很快)，由于被前一个线程取了，会阻塞等待0.5s用于弥补第一个线程取走的令牌，0.5s后又提前预取，
             * 导致第三个线程继续阻塞，就这样一直下去，所以后面的线程一直阻塞
             */
            System.out.println("等待时间：" + rateLimiter.acquire() + "s");//默认取一个需要的时间，当令牌桶为空时，可以提前取令牌
            threadPool.execute(runnable);
        }
    }

    @Test
    public void rateLimiter(){
        //Guava中开源出来一个令牌桶算法的工具类RateLimiter，可以轻松实现限流的工作
        /**
         * 可以看出，令牌桶每秒只能产生2个令牌，我们可以第一次取出5个，
         * 但是第二个再去取令牌的时候，需要等2.5s，也就是第一次令牌取完后，需要等2.5s才能取到令牌。2.5s用于弥补第一次取走的令牌
         * 同样的，第三次取1个令牌的时候，也需要等待第二次的1s的时间。也就是，取的速率可以超过令牌产生的速率，但是下一次再次去取的时候，需要阻塞等待。
         * 第二次取的等待时间是弥补第一次取的空缺时间
         * 第三次取的等待时间是弥补第二次取的空缺时间
         */
        System.out.println(rateLimiter.acquire(5));//取5个需要等待的时间
        System.out.println(miao());
        System.out.println(rateLimiter.acquire(2));
        System.out.println(miao());
        System.out.println(rateLimiter.acquire(1));
    }
    /**
     * tryAcquire(long timeout, TimeUnit unit)
     * 从RateLimiter 获取许可如果该许可可以在不超过timeout的时间内获取得到的话，则返回true
     * 或者如果无法在timeout 过期之前获取得到许可的话，那么立即返回false（无需等待）
     */
    public Object miao() {
        //判断能否在1秒内得到令牌，如果不能则立即返回false，不会阻塞程序
        //limiter.tryAcquire(): timeout为0，表示立刻获取令牌
//        if (!rateLimiter.tryAcquire(1000, TimeUnit.MILLISECONDS)) {
        if (!rateLimiter.tryAcquire()) {//能否立即取到
            return "短期无法获取令牌，真不幸，排队也瞎排, 失败";
        }
        //更新操作
        return "成功";
    }
}

谷歌Guava的pom文件：

		
		
			com.google.guava
			guava
			25.1-jre