Java限流实现的几种方法详解
目录
- 计数器
- 信号量
- 滑动窗口
- 漏桶
- 令牌桶
- 测试
- 示例代码
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); } /** * 计数器限流 */ 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); /** * 信号量限流 */ 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"); http://www.devze.com 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); } /** * 滑动窗口 */ public void window() { int sum = 0; for (int i = 0; i < window.length; i++) { sum += window[i].get(); } if (s开发者_Python培训um > 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); jsthread.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); } /** * 漏桶限流 */ 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 InterruptedExcejavascriptption { 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.executephp(); android } })).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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