Guava Limiter——限流器的简单易用

本文将从多个维度对Guava Limiter进行详细阐述，介绍其定义、使用方法、工作原理和案例应用等方面，并给出完整的代码示例，希望能够帮助读者更好地了解和使用该库。

一、定义

Guava Limiter是Google Guava库中提供的限流工具，可以用于限制某个动作的频率，防止服务被过度请求而宕机。它提供了两种限流算法：基于令牌桶(Token Bucket)和基于漏桶(Leaky Bucket)。使用者可以根据自身需求选择适合的算法，灵活控制服务的请求。

二、使用方法

在使用Guava Limiter之前需要添加Guava库。可通过Maven或Gradle的方式添加：

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>29.0-jre</version>
</dependency>

使用Token Bucket算法：

// 创建一个每秒放3个令牌的令牌桶
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(3.0);

// 尝试请求，如果超过了每秒3个的速率，将被阻塞等待处理
limiter.acquire();

使用Leaky Bucket算法：

// 创建一个每秒最多处理2个请求的漏桶
SmoothBursty burstyLimiter = SmoothBursty.create(2, Duration.ofSeconds(1));

// 尝试请求，如果超过了每秒2个的速率，将被阻塞等待处理
burstyLimiter.acquire();

三、工作原理

1、令牌桶算法

定义：令牌桶算法限流的基本思路是在服务启动时初始化一个令牌桶，然后请求到来时从令牌桶中获取令牌，令牌桶为空时就拒绝请求。令牌桶每隔一段时间或者每接受一次请求就会自动添加一定数量的令牌，如果添加后令牌桶仍然满了，那么多余的令牌将被丢弃。

Guava Limiter提供了两种方式实现令牌桶算法：

RateLimiter：基于平滑突发(SmoothBursty)的令牌桶算法
SmoothWarmingUp：基于平滑预热(SmoothWarmingUp)的令牌桶算法

对于RateLimiter来说，其内部实现了一个基于令牌桶算法的循环队列，可以根据配置的速率每隔一定时间添加令牌到令牌桶中，并在新请求到来时从令牌桶中获取令牌。如果令牌桶为空，则会阻塞请求直到能够获取到令牌。RateLimiter提供了两个静态方法create和createWithCapacity，可以用于创建Speed和PermitsPerSecond，Speed是基于平均速率的速度，而PermitPerSecond是精确速度。下面是一个示例：

// 创建一个每秒放3个令牌的令牌桶
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(3.0);

// 尝试请求，如果超过了每秒3个的速率，将被阻塞等待处理
limiter.acquire();

对于SmoothWarmingUp来说，其内部实现了一个令牌桶算法，但是在初始阶段会以一定的速率增加令牌，达到限流速率时再以固定速率添加令牌。具体使用方法和RateLimiter类似，不在赘述。

2、漏桶算法

定义：漏桶算法将服务请求看作水流，提供一个漏桶缓存水流，并以固定的速度将水流释放到服务中。如果漏桶没有足够的空间缓存请求，则会直接拒绝请求。漏桶的大小代表了服务请求的并发上限，因此需要根据服务的处理能力来设置合适的大小。

Guava Limiter实现的基于漏桶算法的限流工具是SmoothBursty。其内部同样实现了一个漏桶缓存请求，同时还会记录每次请求的到达时间、请求大小、服务处理时间等信息以确定漏桶中当前缓存的请求是否达到了启动拒绝机制的阈值。如下面是一个示例：

// 创建一个每秒最多处理2个请求的漏桶
SmoothBursty burstyLimiter = SmoothBursty.create(2, Duration.ofSeconds(1));

// 尝试请求，如果超过了每秒2个的速率，将被阻塞等待处理
burstyLimiter.acquire();

四、案例应用

Guava Limiter可以应用于多种场景的限流，例如：

Web接口限流：对同时访问的请求进行限制，避免服务超负荷而导致响应变慢或宕机。
高性能API限流：对高并发、处理速度快的API进行限流，防止对底层服务产生过大的负载，导致崩溃。
消息队列限流：对消费者进行限流，防止峰值流量过大而导致消费方处理不了请求的情况。

下面是一个Web接口限流的示例代码：

@RestController
public class LimiterController {
    // 创建一个每秒最多处理10个请求的漏桶
    private SmoothBursty rateLimiter = SmoothBursty.create(10, Duration.ofSeconds(1));

    @GetMapping("/api/limiter")
    public String limiter() {
        if (!rateLimiter.tryAcquire()) {
            return "请求过于频繁，请稍后再试";
        }
        // TODO 处理业务逻辑
        return "请求成功";
    }
}

五、总结

Guava Limiter是一个简单易用、高可用的限流工具，并且提供了基于令牌桶和漏桶两种算法的实现，可以根据需求选择适合的算法。使用Guava Limiter可以有效避免服务过载、崩溃等情况的发生，提高系统的稳定性和可用性。希望本文的介绍和示例代码能够对读者有所帮助。

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