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Java實現(xiàn)系統(tǒng)限流

限流是保障系統(tǒng)高可用的方式之一,也是大廠高頻面試題,如果面試官問一句,“如何實現(xiàn)每秒鐘1000個請求的限流?”,你要是分分鐘給他寫上幾種限流方案,那豈不香哉,哈哈!話不多說,我來列幾種常用限流實現(xiàn)方式。

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1、Guava RateLimiter

Guava是Java領域很優(yōu)秀的開源項目,包含了日常開發(fā)常用的集合、String、緩存等, 其中RateLimiter是常用限流工具。

RateLimiter是基于令牌桶算法實現(xiàn)的,如果每秒10個令牌,內(nèi)部實現(xiàn),會每100ms生產(chǎn)1個令牌。

使用Guava RateLimiter,如下:

(1) 引入pom依賴:


  com.google.guava
  guava
  23.0

(2) 代碼:

public class GuavaRateLimiterTest {
    //比如每秒生產(chǎn)10個令牌,相當于每100ms生產(chǎn)1個令牌
    private RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10);

    /**
     * 模擬執(zhí)行業(yè)務方法
     */
    public void exeBiz() {
        if (rateLimiter.tryAcquire(1)) {
            try {
                Thread.sleep(500);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            System.out.println("線程" + Thread.currentThread().getName() + ":執(zhí)行業(yè)務邏輯");
        } else {
            System.out.println("線程" + Thread.currentThread().getName() + ":被限流");
        }
    }

    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        GuavaRateLimiterTest limiterTest = new GuavaRateLimiterTest();
        Thread.sleep(500);//等待500ms,讓limiter生產(chǎn)一些令牌

        //模擬瞬間生產(chǎn)100個線程請求
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            new Thread(limiterTest::exeBiz).start();
        }
    }
}

2、滑窗計數(shù)

打個比方,某接口每秒允許100個請求,設置一個滑窗,窗口中有10個格子,每個格子占100ms,每100ms移動一次?;瑒哟翱诘母褡觿澐值脑蕉?,滑動窗口的滾動就越平滑,限流的統(tǒng)計就會越精確。

代碼如下:

/**
 * 滑窗計數(shù)器
 */
public class SliderWindowRateLimiter implements Runnable {
    //每秒允許的最大訪問數(shù)
    private final long maxVisitPerSecond;
    //將每秒時間劃分N個塊
    private final int block;
    //每個塊存儲的數(shù)量
    private final AtomicLong[] countPerBlock;
    //滑動窗口劃到了哪個塊兒,可以理解為滑動窗口的起始下標位置
    private volatile int index;
    //目前總的數(shù)量
    private AtomicLong allCount;

    /**
     * 構造函數(shù)
     *
     * @param block,每秒鐘劃分N個窗口
     * @param maxVisitPerSecond 每秒最大訪問數(shù)量
     */
    public SliderWindowRateLimiter(int block, long maxVisitPerSecond) {
        this.block = block;
        this.maxVisitPerSecond = maxVisitPerSecond;
        countPerBlock = new AtomicLong[block];
        for (int i = 0; i < block; i++) {
            countPerBlock[i] = new AtomicLong();
        }
        allCount = new AtomicLong(0);
    }

    /**
     * 判斷是否超過最大允許數(shù)量
     *
     * @return
     */
    public boolean isOverLimit() {
        return currentQPS() > maxVisitPerSecond;
    }

    /**
     * 獲取目前總的訪問數(shù)
     *
     * @return
     */
    public long currentQPS() {
        return allCount.get();
    }

    /**
     * 請求訪問進來,判斷是否可以執(zhí)行業(yè)務邏輯
     */
    public void visit() {
        countPerBlock[index].incrementAndGet();
        allCount.incrementAndGet();

        if (isOverLimit()) {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "被限流" + ",currentQPS:" + currentQPS() + ",index:" + index);
        } else {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "執(zhí)行業(yè)務邏輯" + ",currentQPS:" + currentQPS() + ",index:" + index);
        }
    }

    /**
     * 定時執(zhí)行器,
     * 每N毫秒滑塊移動一次,然后再設置下新滑塊的初始化數(shù)字0,然后新的請求會落到新的滑塊上
     * 同時總數(shù)減掉新滑塊上的數(shù)字,并且重置新的滑塊上的數(shù)量
     */
    @Override
    public void run() {
        index = (index + 1) % block;
        long val = countPerBlock[index].getAndSet(0);
        allCount.addAndGet(-val);
    }

    public static void main(String[] args) {
        SliderWindowRateLimiter sliderWindowRateLimiter = new SliderWindowRateLimiter(10, 100);

        //固定的速率移動滑塊
        ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
        scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(sliderWindowRateLimiter, 100, 100, TimeUnit.MILLISECONDS);

        //模擬不同速度的請求
        new Thread(() -> {
            while (true) {
                sliderWindowRateLimiter.visit();
                try {
                    Thread.sleep(10);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }).start();

        //模擬不同速度的請求
        new Thread(() -> {
            while (true) {
                sliderWindowRateLimiter.visit();
                try {
                    Thread.sleep(50);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }).start();
    }
}

3、信號量

利用Semaphore,每隔固定速率,釋放Semaphore的資源。線程獲取到資源,則執(zhí)行業(yè)務代碼。

代碼如下:

public class SemaphoreOne {
    private static Semaphore semaphore = new Semaphore(10);

    public static void bizMethod() throws InterruptedException {
        if (!semaphore.tryAcquire()) {
            System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "被拒絕");
            return;
        }

        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "執(zhí)行業(yè)務邏輯");
        Thread.sleep(500);//模擬處理業(yè)務邏輯需要1秒
        semaphore.release();
    }

    public static void main(String[] args) {

        Timer timer = new Timer();
        timer.scheduleAtFixedRate(new TimerTask() {
            @Override
            public void run() {
                semaphore.release(10);
                System.out.println("釋放所有鎖");
            }
        }, 1000, 1000);

        for (int i = 0; i < 10000; i++) {
            try {
                Thread.sleep(10);//模擬每隔10ms就有1個請求進來
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            new Thread(() -> {
                try {
                    SemaphoreOne.bizMethod();
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }).start();
        }
    }
}

4、令牌桶

令牌桶算法:一個存放固定容量令牌的桶,按照固定速率往桶里添加令牌,如有剩余容量則添加,沒有則放棄。如果有請求進來,則需要先從桶里獲取令牌,當桶里沒有令牌可取時,則拒絕任務。

令牌桶的優(yōu)點是:可以改變添加令牌的速率,一旦提高速率,則可以處理突發(fā)流量。

代碼如下:

public class TokenBucket {
    /**
     * 定義的桶
     */
    public class Bucket {
        //容量
        int capacity;
        //速率,每秒放多少
        int rateCount;
        //目前token個數(shù)
        AtomicInteger curCount = new AtomicInteger(0);

        public Bucket(int capacity, int rateCount) {
            this.capacity = capacity;
            this.rateCount = rateCount;
        }

        public void put() {
            if (curCount.get() < capacity) {
                System.out.println("目前數(shù)量==" + curCount.get() + ", 我還可以繼續(xù)放");
                curCount.addAndGet(rateCount);
            }
        }

        public boolean get() {
            if (curCount.get() >= 1) {
                curCount.decrementAndGet();
                return true;
            }
            return false;
        }
    }

    @Test
    public void testTokenBucket() throws InterruptedException {

        Bucket bucket = new Bucket(5, 2);

        //固定線程,固定的速率往桶里放數(shù)據(jù),比如每秒N個
        ScheduledThreadPoolExecutor scheduledCheck = new ScheduledThreadPoolExecutor(1);
        scheduledCheck.scheduleAtFixedRate(() -> {
            bucket.put();
        }, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);

        //先等待一會兒,讓桶里放點token
        Thread.sleep(6000);

        //模擬瞬間10個線程進來拿token
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(() -> {
                if (bucket.get()) {
                    System.out.println(Thread.currentThread() + "獲取到了資源");
                } else {
                    System.out.println(Thread.currentThread() + "被拒絕");
                }
            }).start();
        }

        //等待,往桶里放token
        Thread.sleep(3000);

        //繼續(xù)瞬間10個線程進來拿token
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(() -> {
                if (bucket.get()) {
                    System.out.println(Thread.currentThread() + "獲取到了資源");
                } else {
                    System.out.println(Thread.currentThread() + "被拒絕");
                }
            }).start();
        }
    }
}

5、總結

本文主要介紹了幾種限流方法:Guava RateLimiter、簡單計數(shù)、滑窗計數(shù)、信號量、令牌桶,當然,限流算法還有漏桶算法、nginx限流等等。我所寫的這些方法只是個人在實際項目總使用過的,或者是早年參加阿里筆試時寫過的方式。


本文名稱:Java實現(xiàn)系統(tǒng)限流
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