Guava-RateLimiter详解
简介: 常用的限流算法有漏桶算法和令牌桶算法,guava的RateLimiter使用的是令牌桶算法,也就是以固定的频率向桶中放入令牌,例如一秒钟10枚令牌,实际业务在每次响应请求之前都从桶中获取令牌,只有取到令牌的请求才会被成功响应,获取的方式有两种:阻塞等待令牌或者取不到立即返回失败,下图来自网上: ratelimite原理图 本次实战,我们用的是guava的RateLimiter,场景是spring mvc在处理请求时候,从桶中申请令牌,申请到了就成功响应,申请不到时直接返回失败。
常用的限流算法有漏桶算法和令牌桶算法,guava的RateLimiter使用的是令牌桶算法,也就是以固定的频率向桶中放入令牌,例如一秒钟10枚令牌,实际业务在每次响应请求之前都从桶中获取令牌,只有取到令牌的请求才会被成功响应,获取的方式有两种:阻塞等待令牌或者取不到立即返回失败,下图来自网上:
ratelimite原理图
本次实战,我们用的是guava的RateLimiter,场景是spring mvc在处理请求时候,从桶中申请令牌,申请到了就成功响应,申请不到时直接返回失败。
实例
1、添加guava jar包
<dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>18.0</version></dependency>
2、AccessLimitService.java 限流服务封装到一个类中AccessLimitService,提供tryAcquire()方法,用来尝试获取令牌,返回true表示获取到
@Service
public class AccessLimitService {//每秒只发出5个令牌RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5.0);/*** 尝试获取令牌* @return*/public boolean tryAcquire(){return rateLimiter.tryAcquire();}
}
3、Controller层每次收到请求的时候都尝试去获取令牌,获取成功和失败打印不同的信息
@Controller
public class HelloController {private static SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");@Autowiredprivate AccessLimitService accessLimitService;@RequestMapping("/access")@ResponseBodypublic String access(){//尝试获取令牌if(accessLimitService.tryAcquire()){//模拟业务执行500毫秒try {Thread.sleep(500);}catch (InterruptedException e){e.printStackTrace();}return "aceess success [" + sdf.format(new Date()) + "]";}else{return "aceess limit [" + sdf.format(new Date()) + "]";}}
}
4、测试:十个线程并发访问接口
public class AccessClient {ExecutorService fixedThreadPool = Executors.newFixedThreadPool(10);/*** get请求* @param realUrl* @return*/public static String sendGet(URL realUrl) {String result = "";BufferedReader in = null;try {// 打开和URL之间的连接URLConnection connection = realUrl.openConnection();// 设置通用的请求属性connection.setRequestProperty("accept", "*/*");connection.setRequestProperty("connection", "Keep-Alive");connection.setRequestProperty("user-agent","Mozilla/4.0 (compatible; MSIE 6.0; Windows NT 5.1;SV1)");// 建立实际的连接connection.connect();// 定义 BufferedReader输入流来读取URL的响应in = new BufferedReader(new InputStreamReader(connection.getInputStream()));String line;while ((line = in.readLine()) != null) {result += line;}} catch (Exception e) {System.out.println("发送GET请求出现异常!" + e);e.printStackTrace();}// 使用finally块来关闭输入流finally {try {if (in != null) {in.close();}} catch (Exception e2) {e2.printStackTrace();}}return result;}public void access() throws Exception{final URL url = new URL("http://localhost:8080/guavalimitdemo/access");for(int i=0;i<10;i++) {fixedThreadPool.submit(new Runnable() {public void run() {System.out.println(sendGet(url));}});}fixedThreadPool.shutdown();fixedThreadPool.awaitTermination(Long.MAX_VALUE, TimeUnit.SECONDS);}public static void main(String[] args) throws Exception{AccessClient accessClient = new AccessClient();accessClient.access();}
}
部分请求由于获取的令牌可以成功执行,其余请求没有拿到令牌,我们可以根据实际业务来做区分处理。还有一点要注意,我们通过RateLimiter.create(5.0)配置的是每一秒5枚令牌,但是限流的时候发出的是6枚,改用其他值验证,也是实际的比配置的大1。
以上就是快速实现限流的实战过程,此处仅是单进程服务的限流,而实际的分布式服务中会考虑更多因素,会复杂很多。
RateLimiter方法摘要
修饰符和类型 | 方法和描述 |
---|---|
double | acquire() 从RateLimiter获取一个许可,该方法会被阻塞直到获取到请求 |
double | acquire(int permits)从RateLimiter获取指定许可数,该方法会被阻塞直到获取到请求 |
static RateLimiter | create(double permitsPerSecond)根据指定的稳定吞吐率创建RateLimiter,这里的吞吐率是指每秒多少许可数(通常是指QPS,每秒多少查询) |
static RateLimiter | create(double permitsPerSecond, long warmupPeriod, TimeUnit unit)根据指定的稳定吞吐率和预热期来创建RateLimiter,这里的吞吐率是指每秒多少许可数(通常是指QPS,每秒多少个请求量),在这段预热时间内,RateLimiter每秒分配的许可数会平稳地增长直到预热期结束时达到其最大速率。(只要存在足够请求数来使其饱和) |
double | getRate()返回RateLimiter 配置中的稳定速率,该速率单位是每秒多少许可数 |
void | setRate(double permitsPerSecond)更新RateLimite的稳定速率,参数permitsPerSecond 由构造RateLimiter的工厂方法提供。 |
String | toString()返回对象的字符表现形式 |
boolean | tryAcquire()从RateLimiter 获取许可,如果该许可可以在无延迟下的情况下立即获取得到的话 |
boolean | tryAcquire(int permits)从RateLimiter 获取许可数,如果该许可数可以在无延迟下的情况下立即获取得到的话 |
boolean | tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit)从RateLimiter 获取指定许可数如果该许可数可以在不超过timeout的时间内获取得到的话,或者如果无法在timeout 过期之前获取得到许可数的话,那么立即返回false (无需等待) |
boolean | tryAcquire(long timeout, TimeUnit unit)从RateLimiter 获取许可如果该许可可以在不超过timeout的时间内获取得到的话,或者如果无法在timeout 过期之前获取得到许可的话,那么立即返回false(无需等待) |
- 举例来说明如何使用RateLimiter,想象下我们需要处理一个任务列表,但我们不希望每秒的任务提交超过两个:
//速率是每秒两个许可
final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2.0);
void submitTasks(List tasks, Executor executor) {for (Runnable task : tasks) {rateLimiter.acquire(); // 也许需要等待executor.execute(task);}
}
官方文档:http://ifeve.com/guava-ratelimiter
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