高性能限流器Guava RateLimiter

首先我们来看看 Guava RateLimiter 是如何解决高并发场景下的限流问题的。Guava 是 Google 开源的 Java 类库，提供了一个工具类 RateLimiter。我们先来看看 RateLimiter 的使用，让你对限流有个感官的印象。假设我们有一个线程池，它每秒只能处理两个任务，如果提交的任务过快，可能导致系统不稳定，这个时候就需要用到限流。

在下面的示例代码中，我们创建了一个流速为 2 个请求 / 秒的限流器，这里的流速该怎么理解呢？直观地看，2 个请求 / 秒指的是每秒最多允许 2 个请求通过限流器，其实在 Guava 中，流速还有更深一层的意思：是一种匀速的概念，2 个请求 / 秒等价于 1 个请求 /500 毫秒。

在向线程池提交任务之前，调用 acquire() 方法就能起到限流的作用。通过示例代码的执行结果，任务提交到线程池的时间间隔基本上稳定在 500 毫秒。

//限流器流速：2个请求/秒
RateLimiter limiter = 
  RateLimiter.create(2.0);
//执行任务的线程池
ExecutorService es = Executors
  .newFixedThreadPool(1);
//记录上一次执行时间
prev = System.nanoTime();
//测试执行20次
for (int i=0; i<20; i++){
  //限流器限流
  limiter.acquire();
  //提交任务异步执行
  es.execute(()->{
    long cur=System.nanoTime();
    //打印时间间隔：毫秒
    System.out.println(
      (cur-prev)/1000_000);
    prev = cur;
  });
}

输出结果：
...
500
499
499
500
499

经典限流算法：令牌桶算法

Guava 的限流器使用上还是很简单的，那它是如何实现的呢？Guava 采用的是令牌桶算法，其核心是要想通过限流器，必须拿到令牌。也就是说，只要我们能够限制发放令牌的速率，那么就能控制流速了。令牌桶算法的详细描述如下：

1. 令牌以固定的速率添加到令牌桶中，假设限流的速率是 r/ 秒，则令牌每 1/r 秒会添加一个；

2. 假设令牌桶的容量是 b ，如果令牌桶已满，则新的令牌会被丢弃；

3. 请求能够通过限流器的前提是令牌桶中有令牌。

这个算法中，限流的速率 r 还是比较容易理解的，但令牌桶的容量 b 该怎么理解呢？b 其实是 burst 的简写，意义是限流器允许的最大突发流量。

比如 b=10，而且令牌桶中的令牌已满，此时限流器允许 10 个请求同时通过限流器，当然只是突发流量而已，这 10 个请求会带走 10 个令牌，所以后续的流量只能按照速率 r 通过限流器。

令牌桶这个算法，如何用 Java 实现呢？很可能你的直觉会告诉你生产者 - 消费者模式：一个生产者线程定时向阻塞队列中添加令牌，而试图通过限流器的线程则作为消费者线程，只有从阻塞队列中获取到令牌，才允许通过限流器。

这个算法看上去非常完美，而且实现起来非常简单，如果并发量不大，这个实现并没有什么问题。可实际情况却是使用限流的场景大部分都是高并发场景，而且系统压力已经临近极限了，此时这个实现就有问题了。问题就出在定时器上，在高并发场景下，当系统压力已经临近极限的时候，定时器的精度误差会非常大，同时定时器本身会创建调度线程，也会对系统的性能产生影响。

那还有什么好的实现方式呢？当然有，Guava 的实现就没有使用定时器，下面我们就来看看它是如何实现的。

Guava 如何实现令牌桶算法

Guava 实现令牌桶算法，用了一个很简单的办法，其关键是记录并动态计算下一令牌发放的时间。下面我们以一个最简单的场景来介绍该算法的执行过程。假设令牌桶的容量为 b=1，限流速率 r = 1 个请求 / 秒，如下图所示，如果当前令牌桶中没有令牌，下一个令牌的发放时间是在第 3 秒，而在第 2 秒的时候有一个线程 T1 请求令牌，此时该如何处理呢？

总结

经典的限流算法有两个，一个是令牌桶算法（Token Bucket），另一个是漏桶算法（Leaky Bucket）。令牌桶算法是定时向令牌桶发送令牌，请求能够从令牌桶中拿到令牌，然后才能通过限流器；而漏桶算法里，请求就像水一样注入漏桶，漏桶会按照一定的速率自动将水漏掉，只有漏桶里还能注入水的时候，请求才能通过限流器。令牌桶算法和漏桶算法很像一个硬币的正反面，所以你可以参考令牌桶算法的实现来实现漏桶算法。

上面我们介绍了 Guava 是如何实现令牌桶算法的，我们的示例代码是对 Guava RateLimiter 的简化，Guava RateLimiter 扩展了标准的令牌桶算法，比如还能支持预热功能。对于按需加载的缓存来说，预热后缓存能支持 5 万 TPS 的并发，但是在预热前 5 万 TPS 的并发直接就把缓存击垮了，所以如果需要给该缓存限流，限流器也需要支持预热功能，在初始阶段，限制的流速 r 很小，但是动态增长的。预热功能的实现非常复杂，Guava 构建了一个积分函数来解决这个问题，如果你感兴趣，可以继续深入研究。