java限流算法详细

 1、场景

程序中经常需要对接口进行限流，防止访问量太大，导致程序崩溃。

常用的算法有：计数算法、漏桶算法、令牌桶算法，最常用的算法是后面两种。

2、算法详解

2.1 计数算法

2.1.1 说明

技术算法，为最简单的限流算法。

核心思想是，每隔一段时间，为计数器设定最大值，请求一次，计数器数量减一，如果计数器为0，则拒绝请求。

计数器算法图示：

2.1.2 适用场景

虽然此算法是大多数人第一个想到可以限流的算法，但是不推荐使用此算法。

因为，此算法有个致命性的问题，如果1秒允许的访问次数为100，前0.99秒内没有任何请求，在最后0.01秒内，出现了200个请求，则这200个请求，都会获取调用许可，给程序带来一次请求的高峰。

如下图所示：计数器算法缺点

2.1.3 代码

import java.time.localdatetime;
import java.util.concurrent.timeunit;

/**
 * 计数器限流器
 */
public class countlimiter {
    /**
     * 执行区间(毫秒)
     */
    private int secondmill;
    
    /**
     * 区间内计数多少次
     */
    private int maxcount;
    
    /**
     * 当前计数
     */
    private int currentcount;
    
    /**
     * 上次更新时间（毫秒）
     */
    private long lastupdatetime;
    
    public countlimiter(int second, int count) {
        if (second <= 0 || count <= 0) {
            throw new illegalargumentexception("second and time must by positive");
        }
        this.secondmill = second * 1000;
        this.maxcount = count;
        this.currentcount = this.maxcount;
        this.lastupdatetime = system.currenttimemillis();
    }
    
    /**
     * 刷新计数器
     */
    private void refreshcount() {
        long now = system.currenttimemillis();
        if ((now - this.lastupdatetime) >= secondmill) {
            this.currentcount = maxcount;
            this.lastupdatetime = now;
        }
    }
    
    /**
     * 获取授权
     * @return
     */
    public synchronized boolean tryacquire() {
        // 刷新计数器
        this.refreshcount();
        if ((this.currentcount - 1) >= 0) {
            this.currentcount--;
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }
}

测试方法：

public static void main(string[] args) throws exception {
    // 1秒限制执行2次
    countlimiter countlimiter = new countlimiter(1, 2);
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        system.out.println(localdatetime.now() + " " + countlimiter.tryacquire());
        timeunit.milliseconds.sleep(200);
    }
}

执行结果：

2021-05-31t22:01:08.660 true
2021-05-31t22:01:08.868 true
2021-05-31t22:01:09.074 false
2021-05-31t22:01:09.275 false
2021-05-31t22:01:09.485 false
2021-05-31t22:01:09.698 true
2021-05-31t22:01:09.901 true
2021-05-31t22:01:10.104 false
2021-05-31t22:01:10.316 false
2021-05-31t22:01:10.520 false

2.2 漏桶算法

2.2.1 说明

漏桶算法称为leaky bucket，可限制指定时间内的最大流量，如限制60秒内，最多允许100个请求。

其中接受请求的速度是不恒定的（水滴入桶），处理请求的速度是恒定的（水滴出桶）。

算法总体描述如下：

• 有个固定容量的桶b（指定时间区间x，允许的的最大流量b），如60秒内最多允许100个请求，则b为100，x为60。
• 有水滴流进来（有请求进来），桶里的水+1。
• 有水滴流出去（执行请求对应的业务），桶里的水-1（业务方法，真正开始执行=>这是保证漏桶匀速处理业务的根本），水滴流出去的速度是匀速的，流速为b/x（1毫秒100/60次，约1毫秒0.00167次，精度可根据实际情况自己控制）
• 水桶满了后（60秒内请求达到了100次），水滴无法进入水桶，请求被拒绝

2.2.2 漏桶算法图示

实际开发中，漏桶的使用方式可参考下图：

注意：水滴滴落的时候，才开始执行业务代码，而不是水滴进桶的时候，去执行业务代码。

业务代码的执行方式，个人认为有如下两种：

同步执行：

• 调用方请求时，如水滴可以放入桶中，调用方所在的线程“阻塞”
• 水滴漏出时，唤醒调用方线程，调用方线程，执行具体业务

异步执行：

• 调用方请求时，如水滴可以放入桶中，调用方所在的线程收到响应，方法将异步执行
• 水滴漏出时，水桶代理执行具体业务

网上很多滴桶的实现代码，在水滴进桶的时候，就去执行业务代码了。这样会导致业务代码，无法匀速地执行，仍然对被调用的接口有一瞬间流量的冲击（和令牌桶算法的最终实现效果一样）。

2.2.3 适用场景

水桶的进水速度是不可控的，有可能一瞬间有大量的请求进入水桶。处理请求的速度是恒定的（滴水的时候处理请求）。

此算法，主要应用于自己的服务，调用外部接口。以均匀的速度调用外部接口，防止对外部接口的压力过大，而影响外部系统的稳定性。如果影响了别人的系统，接口所在公司会来找你喝茶。

漏桶算法，主要用来保护别人的接口。

2.2.4 代码

本实例代码的实现，在水滴滴下，执行具体业务代码时，采用同步执行的方式。即唤醒调用方的线程，让"调用者"所属的线程去执行具体业务代码，去调用接口。

import java.net.sockettimeoutexception;
import java.time.localdatetime;
import java.util.queue;
import java.util.uuid;
import java.util.concurrent.arrayblockingqueue;
import java.util.concurrent.blockingqueue;
import java.util.concurrent.linkedblockingqueue;
import java.util.concurrent.timeunit;
import java.util.concurrent.locks.locksupport;

/**
 * 漏桶算法
 */
public class leakybucketlimiterutil {
    
    /**
     * 漏桶流出速率(多少纳秒执行一次)
     */
    private long outflowratenanos;
    
    /**
     * 漏桶容器
     */
    private volatile blockingqueue<drip> queue;
    
    /**
     * 滴水线程
     */
    private thread outflowthread;
    
    /**
     * 水滴
     */
    private static class drip {
        /**
         * 业务主键
         */
        private string busid;
        
        /**
         * 水滴对应的调用者线程
         */
        private thread thread;
        
        public drip(string busid, thread thread) {
            this.thread = thread;
        }
        
        public string getbusid() {
            return this.busid;
        }
        
        public thread getthread() {
            return this.thread;
        }
    }
    
    /**
     * @param second 秒
     * @param time   调用次数
     */
    public leakybucketlimiterutil(int second, int time) {
        if (second <= 0 || time <= 0) {
            throw new illegalargumentexception("second and time must by positive");
        }
        
        outflowratenanos = timeunit.seconds.tonanos(second) / time;
        queue = new linkedblockingqueue<>(time);
        
        outflowthread = new thread(() -> {
            while (true) {
                drip drip = null;
                try {
                    // 阻塞，直到从桶里拿到水滴
                    drip = queue.take();
                } catch (exception e) {
                    e.printstacktrace();
                }
                if (drip != null && drip.getthread() != null) {
                    // 唤醒阻塞的水滴里面的线程
                    locksupport.unpark(drip.getthread());
                }
                // 休息一段时间，开始下一次滴水
                locksupport.parknanos(this, outflowratenanos);
            }
        }, "漏水线程");
        outflowthread.start();
    }
    
    /**
     * 业务请求
     *
     * @return
     */
    public boolean acquire(string busid) {
        thread thread = thread.currentthread();
        drip drip = new drip(busid, thread);
        if (this.queue.offer(drip)) {
            locksupport.park();
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }
}

测试代码如下：

public static void main(string[] args) throws exception {
    // 1秒限制执行1次
    leakybucketlimiterutil leakybucketlimiter = new leakybucketlimiterutil(5, 2);
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        new thread(new runnable() {
            @override
            public void run() {
                string busid = "[业务id：" + localdatetime.now().tostring() + "]";
                if (leakybucketlimiter.acquire(busid)) {
                    system.out.println(localdatetime.now() + " " + thread.currentthread().getname() + "：调用外部接口...成功：" + busid);
                } else {
                    system.out.println(localdatetime.now() + " " + thread.currentthread().getname() + "：调用外部接口...失败：" + busid);
                }
            }
        }, "测试线程-" + i).start();
        timeunit.milliseconds.sleep(500);
    }
}

执行结果如下：

2021-05-31t20:52:52.297 测试线程-0：调用外部接口...成功：[业务id：2021-05-31t20:52:52.295]
2021-05-31t20:52:53.782 测试线程-3：调用外部接口...失败：[业务id：2021-05-31t20:52:53.782]
2021-05-31t20:52:54.286 测试线程-4：调用外部接口...失败：[业务id：2021-05-31t20:52:54.286]
2021-05-31t20:52:54.799 测试线程-1：调用外部接口...成功：[业务id：2021-05-31t20:52:52.761]
2021-05-31t20:52:55.300 测试线程-6：调用外部接口...失败：[业务id：2021-05-31t20:52:55.300]
2021-05-31t20:52:55.806 测试线程-7：调用外部接口...失败：[业务id：2021-05-31t20:52:55.806]
2021-05-31t20:52:56.307 测试线程-8：调用外部接口...失败：[业务id：2021-05-31t20:52:56.307]
2021-05-31t20:52:56.822 测试线程-9：调用外部接口...失败：[业务id：2021-05-31t20:52:56.822]
2021-05-31t20:52:57.304 测试线程-2：调用外部接口...成功：[业务id：2021-05-31t20:52:53.271]
2021-05-31t20:52:59.817 测试线程-5：调用外部接口...成功：[业务id：2021-05-31t20:52:54.799]

2.3 令牌桶算法

2.3.1 说明

令牌桶算法，主要是匀速地增加可用令牌，令牌数因为桶的限制有数量上限。

请求拿到令牌，相当于拿到授权，即可进行相应的业务操作。

2.3.2 令牌桶算法图示

2.3.3 适用场景

和漏桶算法比，有可能导致短时间内的请求数上升（因为拿到令牌后，就可以访问接口，有可能一瞬间将所有令牌拿走），但是不会有计数算法那样高的峰值（因为令牌数量是匀速增加的）。

一般自己调用自己的接口，接口会有一定的伸缩性，令牌桶算法，主要用来保护自己的服务器接口。

2.3.4 代码

代码实现如下：

import java.time.localdatetime;
import java.util.concurrent.timeunit;

/**
 * 令牌桶限流算法
 */
public class tokenbucketlimiter {
    
    /**
     * 桶的大小
     */
    private double bucketsize;
    
    /**
     * 桶里的令牌数
     */
    private double tokencount;
    
    /**
     * 令牌增加速度(每毫秒)
     */
    private double tokenaddratemillsecond;
    
    /**
     * 上次更新时间（毫秒）
     */
    private long lastupdatetime;
    
    /**
     * @param second 秒
     * @param time   调用次数
     */
    public tokenbucketlimiter(double second, double time) {
        if (second <= 0 || time <= 0) {
            throw new illegalargumentexception("second and time must by positive");
        }
        // 桶的大小
        this.bucketsize = time;
        // 桶里的令牌数
        this.tokencount = this.bucketsize;
        // 令牌增加速度(每毫秒)
        this.tokenaddratemillsecond = time / second / 1000;
        // 上次更新时间（毫秒）
        this.lastupdatetime = system.currenttimemillis();
    }
    
    /**
     * 刷新桶内令牌数(令牌数不得超过桶的大小)
     * 计算“上次刷新时间”到“当前刷新时间”中间，增加的令牌数
     */
    private void refreshtokencount() {
        long now = system.currenttimemillis();
        this.tokencount = math.min(this.bucketsize, this.tokencount + ((now - this.lastupdatetime) * this.tokenaddratemillsecond));
        this.lastupdatetime = now;
    }
    
    /**
     * 尝试拿到权限
     *
     * @return
     */
    public synchronized boolean tryacquire() {
        // 刷新桶内令牌数
        this.refreshtokencount();
        if ((this.tokencount - 1) >= 0) {
            // 如果桶中有令牌，令牌数-1
            this.tokencount--;
            return true;
        } else {
            // 桶中已无令牌
            return false;
        }
    }
}

测试代码：

public static void main(string[] args) throws exception{
    // 2秒执行1次
    tokenbucketlimiter leakybucketlimiter = new tokenbucketlimiter(2, 1);
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        system.out.println(localdatetime.now() + " " + leakybucketlimiter.tryacquire());
        timeunit.seconds.sleep(1);
    }
}

执行结果如下：

2021-05-31t21:38:34.560 true
2021-05-31t21:38:35.582 false
2021-05-31t21:38:36.588 true
2021-05-31t21:38:37.596 false
2021-05-31t21:38:38.608 true
2021-05-31t21:38:39.610 false
2021-05-31t21:38:40.615 true
2021-05-31t21:38:41.627 false
2021-05-31t21:38:42.641 true
2021-05-31t21:38:43.649 false

2.3.5 第三方工具类

可以使用guava中的ratelimiter来实现令牌桶的限流功能。

maven依赖如下：

<dependency>
    <groupid>com.google.guava</groupid>
    <artifactid>guava</artifactid>
    <version>30.1.1-jre</version>
</dependency>

直接获取令牌（true为获取到令牌，false为获取失败）：

ratelimiter ratelimiter = ratelimiter.create(2);
boolean acquireresule = ratelimiter.tryacquire();
if (acquireresule) {
    system.out.println("获取令牌：成功");
} else {
    system.out.println("获取令牌：失败");
}

等待尝试获取令牌（阻塞当前线程，直到获取到令牌）：

ratelimiter ratelimiter = ratelimiter.create(2);
// 阻塞获取令牌
double waitcount = ratelimiter.acquire();
system.out.println("阻塞等待时间：" + waitcount);

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