Java 实现单机限流器
本文介绍 Java 中实现单机限流器的几种方式,包括计数器限流器之固定窗口和滑动窗口、漏桶算法和令牌桶算法限流器,以及 Guava 中 RateLimiter 工具类的使用

# Java 实现单机限流器

# 限流器简介

  1. 限流器是什么

    在并发系统中,为了防止对系统资源的频繁访问,造成系统压力增大,影响系统稳定性,而采用的限制流量访问的技术

  2. 常见的限流器

    计数器限流器:在一定时间范围内,对访问进行计数并判断是否超过限制

    漏桶限流器:像漏桶一样,以稳定速率将访问流量流出

    令牌桶限流器:每次访问消耗一个令牌,令牌数量没有达到最大时,会以稳定速率产生令牌

    分布式限流器:利用 Redis 等中心化存储中间件管理流量,适合对集群进行整体限流

# 计数器限流器

  1. 限流器接口

    @Getter
    public abstract class RateLimiter {
    
        /**
         * 限流单位时间,秒
         */
        protected final Long time;
    
        /**
         * 时间单位
         */
        protected final TimeUnit timeUnit;
    
        /**
         * 限流时间内可通过的次数
         */
        protected final Long limit;
    
        public RateLimiter(Long time, TimeUnit timeUnit, Long limit) {
            this.time = time;
            this.timeUnit = timeUnit;
            this.limit = limit;
        }
    
        /**
         * 检查是否被限流,true 表示被限流
         *
         * @return 是否被限流
         */
        public abstract boolean rateLimited();
    }
    
  2. 固定窗口限流器

    维护一个计数器,在一段时间内,对访问数量进行限制,过了该时间段后重置计数器

    缺点:临界问题,在时间段的结尾和下个时间段瞬时流量可能达到两倍的限制数

    public class CounterRateLimiter extends RateLimiter {
    
        /**
         * 计数器
         */
        private long counter = 0;
    
        /**
         * 时间戳
         */
        private volatile long timestamp;
    
        public CounterRateLimiter(Long time, TimeUnit timeUnit, Long limit) {
            super(time, timeUnit, limit);
            timestamp = System.currentTimeMillis();
        }
    
        @Override
        public synchronized boolean rateLimited() {
            long nowStamp = System.currentTimeMillis();
            // 如果已经超过时间窗口
            if (nowStamp - timestamp > timeUnit.toMillis(time)) {
                // 重置
                timestamp = nowStamp;
                counter = 0;
                return false;
            }
            if (counter < limit) {
                counter++;
                return false;
            }
            return true;
        }
    }
    

    测试

    @SneakyThrows
    public static void test() {
        // 限制 5s 内最多 5 次访问
        RateLimiter limiter = new CounterRateLimiter(5L, TimeUnit.SECONDS, 5L);
        // 睡眠 5s 让访问集中在最后一秒
        Thread.sleep(4000L);
        // 模拟访问 5 次
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            log.info("{}", limiter.rateLimited());
        }
        // 睡眠 1s 保证已经到下一个时间周期
        Thread.sleep(1000L);
        // 模拟访问 5 次
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            log.info("{}", limiter.rateLimited());
        }
    }
    

    image-20220831095502727

    从结果可以看到固定窗口限流的缺点,在两秒内就通过了十次访问,是限制数量的二倍

  3. 滑动窗口限流器

    不以固定的时间窗口为界,改为每次访问基于请求时间,向前看一个时间周期,根据周期内的请求数来判断是否达到限制

    public class CounterRateLimiter extends RateLimiter {
    
        /**
         * 时间戳 访问数量 MAP
         */
        private final TreeMap<Long, Long> countMap;
    
        public CounterRateLimiter(Long time, TimeUnit timeUnit, Long limit) {
            super(time, timeUnit, limit);
            countMap = new TreeMap<>();
        }
    
        @Override
        public synchronized boolean rateLimited() {
            long nowStamp = System.currentTimeMillis();
            // 向前找一个时间周期
            long startStamp = nowStamp - timeUnit.toMillis(time);
            // 获取已经过时的访问
            SortedMap<Long, Long> headMap = countMap.headMap(startStamp);
            // 清理已经过时的访问
            headMap.clear();
            // 求和访问次数
            Long total = countMap.values().stream().reduce(0L, Long::sum);
            if (total < limit) {
                // 加入 MAP
                countMap.merge(nowStamp, 1L, Long::sum);
                return false;
            }
            return true;
        }
    }
    

    和固定窗口一样的测试代码,结果如下

    image-20220831102315818

# 漏桶限流器

  1. 漏桶算法

    桶容量设为限制数量,访问量类比成水量,每次访问时比较当前水量和桶容量的大小,判断是否可以继续加水,水量达到桶总容量时限流。在每次访问时计算距离上次访问流出的水量以更新当前水量

  2. 漏桶算法限流器

    通过时间、时间单位以及 limit 可以计算单位时间允许的访问量

    根据当前时间计算出距离上次访问应该流出的水量,得出当前水量,与 limit 比较,判断是否限流

    public class LeakyBucketRateLimiter extends RateLimiter {
    
        /**
         * 上次访问时间戳
         */
        private volatile long timestamp;
    
        /**
         * 漏桶内剩余水量
         */
        private volatile long left;
    
        public LeakyBucketRateLimiter(Long time, TimeUnit timeUnit, Long limit) {
            super(time, timeUnit, limit);
            timestamp = System.currentTimeMillis();
        }
    
        @Override
        public synchronized boolean rateLimited() {
            // 当前时间
            long now = System.currentTimeMillis();
            // 计算距离上次访问时间差与单位时间段之比
            long interval = (now - timestamp) / timeUnit.toMillis(time);
            // 更新剩余水量
            // interval * limit 表示本次访问距离上次流出了多少水量
            left = Math.max(0, left - interval * limit);
            timestamp = now;
            // 判断水是否溢出
            if (left < limit) {
                left++;
                return false;
            }
            return true;
        }
    }
    

# 令牌桶限流器

  1. 令牌桶算法

    桶容量为令牌数量,每次访问消耗一个令牌,并在每次访问时根据过去的时间计算应该放入多少个令牌,没有令牌时拒绝访问

  2. 令牌桶算法限流器

    令牌桶算法和漏桶的思维方式相反

    令牌桶是减到没令牌时限流,漏桶是水加满时限流

    public class TokenBucketRateLimiter extends RateLimiter {
    
        /**
         * 上次访问时间戳
         */
        private volatile long timestamp;
    
        /**
         * 令牌桶桶内剩余令牌数量
         */
        private volatile long left;
    
        public TokenBucketRateLimiter(Long time, TimeUnit timeUnit, Long limit) {
            super(time, timeUnit, limit);
        }
    
        @Override
        public synchronized boolean rateLimited() {
            // 当前时间
            long now = System.currentTimeMillis();
            // 计算距离上次访问时间差与单位时间段之比
            long interval = (now - timestamp) / timeUnit.toMillis(time);
            // 更新令牌数
            // interval * limit 表示本次访问距离上次产生了多少令牌
            left = Math.min(limit, left + interval * limit);
            timestamp = now;
            if (left > 0) {
                left--;
                return false;
            }
            return true;
        }
    }
    

# Guava 中的限流器

  1. Guava 的 RateLimiter 工具类提供了一个高性能的限流器实现

  2. Guava RateLimiter 基于令牌桶算法

    有平滑突发限流 SmoothBursty 和平滑预热限流 SmoothWarmingUp 两种实现

  3. 使用示例

    // 创建限流器
    // 每秒五次访问
     RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5);
    
    // 调用限流器
    // 阻塞式等待获取令牌
    limiter.acquire();
    // 非阻塞式获取令牌
    boolean ok = limiter.tryAcquire();
    

    acquire 和 tryAcquire 可以指定一次请求的令牌数量

    tryAcquire 可以指定尝试的时长

  4. Spring AOP + 注解配置限流

    限流注解

    @Target({ElementType.METHOD})
    @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
    @Documented
    public @interface RateLimit {
    
    
        @AliasFor("limitPerSecond")
        double value() default 1;
    
        /**
         * 每秒限制数量
         */
        @AliasFor("value")
        double limitPerSecond() default 1;
    
        /**
         * 是否阻塞等待
         */
        boolean blockWait() default false;
    
        /**
         * 等待时间
         */
        long time() default 0;
    
        /**
         * 等待时间单位
         */
        TimeUnit timeUnit() default TimeUnit.SECONDS;
    }
    

    限流切面

    @Slf4j
    @Aspect
    @Component
    public class RateLimitAspect {
    
        private static final ConcurrentHashMap<String, RateLimiter> LIMITER_MAP = new ConcurrentHashMap<>();
    
        /**
         * 配置 RateLimit 注解切入点
         */
        @Pointcut("@within(com.example.annotation.RateLimit) " +
                "|| @annotation(com.example.annotation.RateLimit)")
        public void pointCut() {
    
        }
    
        @Before("pointCut()")
        public void rateLimit(JoinPoint point) {
            // 获取方法上的注解
            MethodSignature methodSignature = (MethodSignature) point.getSignature();
            // 获取注解
            RateLimit rateLimit = methodSignature.getMethod().getAnnotation(RateLimit.class);
            // 获取 RateLimiter
            RateLimiter rateLimiter = 
                LIMITER_MAP.computeIfAbsent(methodSignature.toLongString(), m -> RateLimiter.create(rateLimit.limitPerSecond()));
            // 判断是否需要阻塞等待
            if (!rateLimit.blockWait()) {
                boolean acquireOk = false;
                if (rateLimit.time() != 0) {
                    acquireOk = rateLimiter.tryAcquire(rateLimit.time(), rateLimit.timeUnit());
                } else {
                    acquireOk = rateLimiter.tryAcquire();
                }
                if (acquireOk) {
                    return;
                }
                throw new RuntimeException("请稍后再尝试访问");
            }
            rateLimiter.acquire();
        }
    }
    
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