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Java限流——RateLimiter使用

作者:互联网

概要

在大数据量高并发访问时,经常会出现服务或接口面对暴涨的请求而不可用的情况,甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃。此时你需要使用的技术手段之一就是限流,当请求达到一定的并发数或速率,就进行等待、排队、降级、拒绝服务等。在限流时,常见的两种算法是漏桶和令牌桶算法算法。

限流算法

令牌桶(Token Bucket)、漏桶(leaky bucket)和计数器算法是最常用的三种限流的算法。

1. 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。 当桶满时,新添加的令牌被丢弃或拒绝。

优点:能处理瞬间增大的流量,比如现在正常情况下每秒产生5个令牌,在预制了5个令牌,如果一瞬间流量为一秒8个令牌,首先这一秒正常能生成5个令牌,在加上预制了5个令牌,所以可以处理这个瞬间流量

public class RateLimiterDemo {
    // 每秒生成5个令牌,预制5个令牌
    private static RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5);
    
 
    public static void exec() {
        // limiter.acquire() 表示消费一个令牌。当桶中有足够的令牌时,则直接返回0,否则阻塞,直到 
        // 有可用的令牌数才返回,返回的值为阻塞的时间
        // limiter.acquire(1); // 如果没有令牌则阻塞
        if(limiter.tryAcquire()) { // 有令牌则返回true
            // 处理核心逻辑
        } else {
       
            // 可以放到队列里等待,也可以直接拒接请求,返回错误界面(稍后重试等)
        }
    }
}

漏桶算法

它的主要目的是控制数据注入到网络的速率,平滑网络上的突发流量,数据可以以任意速度流入到漏桶中。漏桶算法提供了一种机制,通过它,突发流量可以被整形以便为网络提供一个稳定的流量。 漏桶可以看作是一个带有常量服务时间的单服务器队列,如果漏桶为空,则不需要流出水滴,如果漏桶(包缓存)溢出,那么水滴会被溢出丢弃。

缺点:处理不了瞬间增大的流量

public class RateLimiterDemo {
   
    // 10-预热时间 TimeUtil.MILLISECONDS-时间单位  5-速率
    private static RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5, 10, TimeUtil.MILLISECONDS);
    
 
    public static void exec() {
        // limiter.acquire() 表示消费一个令牌。当桶中有足够的令牌时,则直接返回0,否则阻塞,直到 
        // 有可用的令牌数才返回,返回的值为阻塞的时间
        // limiter.acquire(1); // 如果没有令牌则阻塞
        if(limiter.tryAcquire()) { // 有令牌则返回true
            // 处理核心逻辑
        } else {
       
            // 可以放到队列里等待,也可以直接拒接请求,返回错误界面(稍后重试等)
        }
    }
}
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概要

在大数据量高并发访问时,经常会出现服务或接口面对暴涨的请求而不可用的情况,甚至引发连锁反映导致整个系统崩溃。此时你需要使用的技术手段之一就是限流,当请求达到一定的并发数或速率,就进行等待、排队、降级、拒绝服务等。在限流时,常见的两种算法是漏桶和令牌桶算法算法。

限流算法

令牌桶(Token Bucket)、漏桶(leaky bucket)和计数器算法是最常用的三种限流的算法。

1. 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。 当桶满时,新添加的令牌被丢弃或拒绝。

优点:能处理瞬间增大的流量,比如现在正常情况下每秒产生5个令牌,在预制了5个令牌,如果一瞬间流量为一秒8个令牌,首先这一秒正常能生成5个令牌,在加上预制了5个令牌,所以可以处理这个瞬间流量

  1.   public class RateLimiterDemo {
  2.   // 每秒生成5个令牌,预制5个令牌
  3.   private static RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5);
  4.    
  5.    
  6.   public static void exec() {
  7.   // limiter.acquire() 表示消费一个令牌。当桶中有足够的令牌时,则直接返回0,否则阻塞,直到
  8.   // 有可用的令牌数才返回,返回的值为阻塞的时间
  9.   // limiter.acquire(1); // 如果没有令牌则阻塞
  10.   if(limiter.tryAcquire()) { // 有令牌则返回true
  11.   // 处理核心逻辑
  12.   } else {
  13.    
  14.   // 可以放到队列里等待,也可以直接拒接请求,返回错误界面(稍后重试等)
  15.   }
  16.   }
  17.   }

漏桶算法

它的主要目的是控制数据注入到网络的速率,平滑网络上的突发流量,数据可以以任意速度流入到漏桶中。漏桶算法提供了一种机制,通过它,突发流量可以被整形以便为网络提供一个稳定的流量。 漏桶可以看作是一个带有常量服务时间的单服务器队列,如果漏桶为空,则不需要流出水滴,如果漏桶(包缓存)溢出,那么水滴会被溢出丢弃。

缺点:处理不了瞬间增大的流量

  1.   public class RateLimiterDemo {
  2.    
  3.   // 10-预热时间 TimeUtil.MILLISECONDS-时间单位 5-速率
  4.   private static RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5, 10, TimeUtil.MILLISECONDS);
  5.    
  6.    
  7.   public static void exec() {
  8.   // limiter.acquire() 表示消费一个令牌。当桶中有足够的令牌时,则直接返回0,否则阻塞,直到
  9.   // 有可用的令牌数才返回,返回的值为阻塞的时间
  10.   // limiter.acquire(1); // 如果没有令牌则阻塞
  11.   if(limiter.tryAcquire()) { // 有令牌则返回true
  12.   // 处理核心逻辑
  13.   } else {
  14.    
  15.   // 可以放到队列里等待,也可以直接拒接请求,返回错误界面(稍后重试等)
  16.   }
  17.   }
  18.   }

 

标签:返回,令牌,Java,RateLimiter,算法,限流,limiter,漏桶
来源: https://www.cnblogs.com/youngdeng/p/14445297.html