计数器
计数器限流方式比较粗暴，一次访问就增加一次计数，在系统内设置每 N 秒的访问量，超过访问量的访问直接丢弃，从而实现限流访问。
具体大概是以下步骤：
- 将时间划分为固定的窗口大小，例如 1 s;
- 在窗口时间段内，每来一个请求，对计数器加 1；
- 当计数器达到设定限制后，该窗口时间内的后续请求都将被丢弃；
- 该窗口时间结束后，计数器清零，从新开始计数。
这种算法的弊端
在开始的时间，访问量被使用完后，1 s 内会有很长时间的真空期是处于接口不可用的状态的，同时也有可能在一秒内出现两倍的访问量。
T窗口的前1/2时间 无流量进入，后1/2时间通过5个请求；
- T+1窗口的前 1/2时间 通过5个请求，后1/2时间因达到限制丢弃请求。
- 因此在 T的后1/2和(T+1)的前1/2时间组成的完整窗口内，通过了10个请求。
代码实现
private final Semaphore count = new Semaphore(5);
@PostConstruct
public void init() {
//初始化定时任务线程池
ScheduledExecutorService service = new ScheduledThreadPoolExecutor(2, t -> {
Thread thread = new Thread(t);
thread.setName("limit");
return thread;
});
// 每10s执行5次
service.scheduleAtFixedRate(() -> count.release(5), 10, 10, TimeUnit.SECONDS);
}
public void count() {
try {
count.acquire();
System.out.println("count");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
信号量
控制并发访问量
具体大概是以下步骤：
- 初始化信号量
- 每个请求获取信号量，请求完释放
代码实现
private final Semaphore flag = new Semaphore(5);
public void flag() {
try {
flag.acquire();
System.out.println("flag");
int i = new Random().nextInt(10);
TimeUnit.SECONDS.sleep(i);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
} finally {
flag.release();
}
}
滑动窗口
具体大概是以下步骤：
- 将时间划分为细粒度的区间每个区间
- 维持一个计数器，每进入一个请求则将计数器加一；
- 多个区间组成一个时间窗口，每流逝一个区间时间后，则抛弃最老的一个区间，纳入新区间。如图中示例的窗口 T1 变为窗口 T2；
- 若当前窗口的区间计数器总和超过设定的限制数量，则本窗口内的后续请求都被丢弃。
代码实现
private final AtomicInteger[] window = new AtomicInteger[10];
@PostConstruct
public void init() {
//初始化定时任务线程池
ScheduledExecutorService service = new ScheduledThreadPoolExecutor(2, t -> {
Thread thread = new Thread(t);
thread.setName("limit");
return thread;
});
// 10个窗口，每次滑动1s
Arrays.fill(window, new AtomicInteger(0));
service.scheduleAtFixedRate(() -> {
int index = (int) (System.currentTimeMillis() / 1000 % 10);
window[index] = new AtomicInteger(0);
}, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);
}
public void window() {
int sum = 0;
for (int i = 0; i < window.length; i++) {
sum += window[i].get();
}
if (sum > 10) {
return;
}
System.out.println("window");
int index = (int) (System.currentTimeMillis() / 1000 % 10);
window[index].getAndAdd(1);
}漏桶
具体大概是以下步骤：
- 初始化一个队列，做桶
- 每个请求入队列，队列满则阻塞
- 启动定时任务，以固定的速率执行，执行时判读一下入队时间，如果延迟太久，直接丢弃（有可能客户端已经超时，服务端还没有处理）
代码实现
private final BlockingQueue<Long> queue = new LinkedBlockingDeque<>(5);
@PostConstruct
public void init() {
//初始化定时任务线程池
ScheduledExecutorService service = new ScheduledThreadPoolExecutor(2, t -> {
Thread thread = new Thread(t);
thread.setName("limit");
return thread;
});
// 一恒定的速率执行
service.scheduleAtFixedRate(() -> {
try {
if (System.currentTimeMillis() - queue.take() > 1000L) {
process();
}
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}, 100, 100, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
public void bucket() {
try {
queue.put(System.currentTimeMillis());
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
private void process() {
System.out.println("process");
}令牌桶
令牌桶算法是漏斗算法的改进版，为了处理短时间的突发流量而做了优化，令牌桶算法主要由三部分组成：令牌流、数据流、令牌桶。
名词释义：
- 令牌桶：流通令牌的管道，用于生成的令牌的流通，放入令牌桶中。
- 数据流：进入系统的数据流量。
- 令牌桶：保存令牌的区域，可以理解为一个缓冲区，令牌保存在这里用于使用。
具体大概是以下步骤：
- 初始化一个队列做桶，大小为通的大小
- 启动定时任务，以一定的速率往队列中放入令牌
- 每个请求来临，去队列中获取令牌，获取成功正执行，否则阻塞
代码实现
private final BlockingQueue<Integer> token = new LinkedBlockingDeque<>(5);
@PostConstruct
public void init() {
//初始化定时任务线程池
ScheduledExecutorService service = new ScheduledThreadPoolExecutor(2, t -> {
Thread thread = new Thread(t);
thread.setName("limit");
return thread;
});
// 以恒定的速率放入令牌
service.scheduleAtFixedRate(() -> {
try {
token.put(1);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}, 1, 1, TimeUnit.SECONDS);
}
public void token() {
try {
token.take();
System.out.println("token");
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}测试
@Resource
private LimitDemo demo;
@Test
public void count() throws InterruptedException {
process(() -> demo.count());
}
@Test
public void flag() throws InterruptedException {
process(() -> demo.flag());
}
@Test
public void window() throws InterruptedException {
process(() -> demo.window());
}
@Test
public void bucket() throws InterruptedException {
process(() -> demo.bucket());
}
@Test
public void token() throws InterruptedException {
process(() -> demo.token());
}
private void process(Process process) throws InterruptedException {
CompletableFuture<?>[] objects = IntStream.range(0, 10).mapToObj(i -> CompletableFuture.runAsync(() -> {
while (true) {
process.execute();
}
})).collect(Collectors.toList()).toArray(new CompletableFuture<?>[] {});
CompletableFuture.allOf(objects);
new CountDownLatch(1).await();
}
@FunctionalInterface
public interface Process {
void execute();
}示例代码
源码地址 https://github.com/googalAmbition/googol/tree/master/limit
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