Java限流实现的几种方法详解

更新时间：2022年12月03日 08:32:04 作者：tcoding

这篇文章主要介绍了Java限流实现的几种方法，通俗的说，限流就是限制一段时间内，用户访问资源的次数，减轻服务器压力，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

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");
            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 (sum > 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);
            thread.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 InterruptedException {
        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.execute();
            }
        })).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

到此这篇关于Java限流实现的几种方法详解的文章就介绍到这了,更多相关Java限流内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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