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。

2.1.2 图示

2.1.3 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。

2.1.4 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 = 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：

1. 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。
2. 有水滴流进来（有请求进来），桶里的水+1。
3. 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）
4. 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 图示

实际开发中，漏桶的使用方式可参考下图：

需注意，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1、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”
  2、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1、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
  2、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 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 (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 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

简易代码实现如下：

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) {
            // 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：

com.google.guavaguava30.1.1-jre

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);