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這里有您想知道的互聯(lián)網(wǎng)營銷解決方案
生活中隨處可見的限流，在Java中又是怎么應(yīng)用的呢？

一、限流基礎(chǔ)知識(shí)介紹

創(chuàng)新互聯(lián)建站主要從事網(wǎng)站設(shè)計(jì)制作、成都網(wǎng)站設(shè)計(jì)、網(wǎng)頁設(shè)計(jì)、企業(yè)做網(wǎng)站、公司建網(wǎng)站等業(yè)務(wù)。立足成都服務(wù)準(zhǔn)格爾,10年網(wǎng)站建設(shè)經(jīng)驗(yàn),價(jià)格優(yōu)惠、服務(wù)專業(yè),歡迎來電咨詢建站服務(wù):18980820575

為啥要限流，相信就不用我多說了。

  • 比如，我周末去飯店吃飯，但是人太多了，我只能去前臺(tái)拿個(gè)號(hào)，等號(hào)碼到我的時(shí)候才能進(jìn)飯店吃飯。如果飯店沒有限流怎么辦?一到飯點(diǎn)，人都往里沖，而飯店又處理不了這么多人流，很容易就出事故(飯店塞滿了人，無路可走。飯店的工作人員崩潰了，處理不過來)
  • 回到代碼世界上也是一樣的，服務(wù)器能處理的請(qǐng)求數(shù)有限，如果請(qǐng)求量特別大，我們需要做限流(要么就讓請(qǐng)求等待，要么就把請(qǐng)求給扔了)

在代碼世界上，限流有兩種比較常見的算法：

  • 令牌桶算法
  • 漏桶算法

1.1 什么是漏桶算法

比如，現(xiàn)在我有一個(gè)桶子，綠色那塊是我能裝水的容量，如果超過我能裝下的容量，再往桶子里邊倒水，就會(huì)溢出來(限流)：

我們目前可以知道的是：

  • 桶子的容量是固定的(是圖上綠色那塊)
  • 超出了桶子的容量就會(huì)溢出(要么等待，要么直接丟棄)

OK，現(xiàn)在我們?cè)谕白永锿趥€(gè)洞，讓水可以從洞子里邊流出來：

桶子的洞口的大小是固定的，所以水從洞口流出來的速率也是固定的。

所以總結(jié)下來算法所需的參數(shù)就兩個(gè)：

  • 桶子的容量
  • 漏水的速率

漏桶算法有兩種實(shí)現(xiàn)：

  • 不允許突發(fā)流量的情況：如果進(jìn)水的速率大于出水的速率，直接舍棄掉多余的水。比如，我的桶子容量能裝100L，但我的桶子出水速率是10L/s。此時(shí)，如果現(xiàn)在有100L/s的水進(jìn)來，我只讓10L的水進(jìn)到桶子，其余的都限流。(限定了請(qǐng)求的速度)
  • 允許一定的突發(fā)流量情況：我的桶子能裝100L，如果現(xiàn)在我的桶子是空的，那么這100L的水都能進(jìn)我的桶子。我以10L/s的速率將這些水流出，如果還有100L的水進(jìn)來，只能限流了。

經(jīng)過上面的分析我們就知道：

漏桶算法可以平滑網(wǎng)絡(luò)上的突發(fā)流量(因?yàn)槁┧乃俾适枪潭ǖ?

1.2 什么是令牌桶算法

現(xiàn)在我有另外一個(gè)桶子，這個(gè)桶子不用來裝水，用來裝令牌：

令牌會(huì)一定的速率扔進(jìn)桶子里邊，比如我1秒扔10個(gè)令牌進(jìn)桶子：

桶子能裝令牌的個(gè)數(shù)有上限的，比如我的桶子最多只能裝1000個(gè)令牌。

每個(gè)請(qǐng)求進(jìn)來，就會(huì)去桶子拿一個(gè)令牌

  • 比如這秒我有1001個(gè)請(qǐng)求，我就去桶子里邊拿1001個(gè)令牌，此時(shí)可能會(huì)出現(xiàn)兩種情況：
  • 桶子里邊沒有1001個(gè)令牌，只有1000個(gè)，那沒拿到令牌的請(qǐng)求只能被阻塞了(等待)
  • 桶子里邊有1001個(gè)令牌，所有請(qǐng)求都可以執(zhí)行。

令牌桶算法支持網(wǎng)絡(luò)上的突發(fā)流量

**漏桶和令牌桶的區(qū)別：**從上面的例子估計(jì)大家也能看出來了，漏桶只能以固定的速率去處理請(qǐng)求，而令牌桶可以以桶子最大的令牌數(shù)去處理請(qǐng)求

二、RateLimiter使用

RateLimiter是Guava的一個(gè)限流組件，我這邊的系統(tǒng)就有用到這個(gè)限流組件，使用起來十分方便。

引入pom依賴：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1.  
    2.   
  
  
  
  2.  com.google.guava 
    3.   
  
  
  
  3.  guava 
    4.   
  
  
  
  4.  20.0 
    5.   
  
  
  
  5.  
    6.

RateLimiter它是基于令牌桶算法的，API非常簡單，看以下的Demo:

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. public static void main(String[] args) { 
    2.   
  
  
  
  2.  //線程池 
    3.   
  
  
  
  3.  ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool(); 
    4.   
  
  
  
  4.  //速率是每秒只有3個(gè)許可 
    5.   
  
  
  
  5.  final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(3.0); 
    6.   
  
  
  
  6.  for (int i = 0; i < 100; i++) { 
    7.   
  
  
  
  7.  final int no = i; 
    8.   
  
  
  
  8.  Runnable runnable = new Runnable() { 
    9.   
  
  
  
  9.  @Override 
    10.   
  
  
  
  10.  public void run() { 
    11.   
  
  
  
  11.  try { 
    12.   
  
  
  
  12.  //獲取許可 
    13.   
  
  
  
  13.  rateLimiter.acquire(); 
    14.   
  
  
  
  14.  System.out.println("Accessing: " + no + ",time:" 
    15.   
  
  
  
  15.  + new SimpleDateFormat("yy-MM-dd HH:mm:ss").format(new Date())); 
    16.   
  
  
  
  16.  } catch (Exception e) { 
    17.   
  
  
  
  17.  e.printStackTrace(); 
    18.   
  
  
  
  18.  } 
    19.   
  
  
  
  19.  } 
    20.   
  
  
  
  20.  }; 
    21.   
  
  
  
  21.  //執(zhí)行線程 
    22.   
  
  
  
  22.  exec.execute(runnable); 
    23.   
  
  
  
  23.  } 
    24.   
  
  
  
  24.  //退出線程池 
    25.   
  
  
  
  25.  exec.shutdown(); 
    26.   
  
  
  
  26.  } 
    27.

我們可以從結(jié)果看出，每秒只能執(zhí)行三個(gè)：

三、分布式限流

RateLimiter是一個(gè)單機(jī)的限流組件，如果是分布式應(yīng)用的話，該怎么做?

可以使用Redis+Lua的方式來實(shí)現(xiàn)，大致的lua腳本代碼如下：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. local key = "rate.limit:" .. KEYS[1] --限流KEY 
    2.   
  
  
  
  2. local limit = tonumber(ARGV[1]) --限流大小 
    3.   
  
  
  
  3. local current = tonumber(redis.call('get', key) or "0") 
    4.   
  
  
  
  4. if current + 1 > limit then --如果超出限流大小 
    5.   
  
  
  
  5.  return 0 
    6.   
  
  
  
  6. else --請(qǐng)求數(shù)+1，并設(shè)置1秒過期 
    7.   
  
  
  
  7.  redis.call("INCRBY", key,"1") 
    8.   
  
  
  
  8.  redis.call("expire", key,"1") 
    9.   
  
  
  
  9.  return current + 1 
    10.

Java代碼如下：

 
 
 
 
      
  
  
  
  1. public static boolean accquire() throws IOException, URISyntaxException { 
    2.   
  
  
  
  2.  Jedis jedis = new Jedis("127.0.0.1"); 
    3.   
  
  
  
  3.  File luaFile = new File(RedisLimitRateWithLUA.class.getResource("/").toURI().getPath() + "limit.lua"); 
    4.   
  
  
  
  4.  String luaScript = FileUtils.readFileToString(luaFile); 
    5.   
  
  
  
  5.  String key = "ip:" + System.currentTimeMillis()/1000; // 當(dāng)前秒 
    6.   
  
  
  
  6.  String limit = "5"; // 最大限制 
    7.   
  
  
  
  7.  List keys = new ArrayList(); 
    8.   
  
  
  
  8.  keys.add(key); 
    9.   
  
  
  
  9.  List args = new ArrayList(); 
    10.   
  
  
  
  10.  args.add(limit); 
    11.   
  
  
  
  11.  Long result = (Long)(jedis.eval(luaScript, keys, args)); // 執(zhí)行l(wèi)ua腳本，傳入?yún)?shù) 
    12.   
  
  
  
  12.  return result == 1; 
    13.   
  
  
  
  13. } 
    14.

解釋：

  • Java代碼傳入key和最大的限制limit參數(shù)進(jìn)lua腳本
  • 執(zhí)行l(wèi)ua腳本(lua腳本判斷當(dāng)前key是否超過了最大限制limit)
  • 如果超過，則返回0(限流)
  • 如果沒超過，返回1(程序繼續(xù)執(zhí)行)

本文題目：生活中隨處可見的限流，在Java中又是怎么應(yīng)用的呢？
本文URL：http://m.5511xx.com/article/cdoosij.html