http://www.cnblogs.com/LBSer/p/4083131.html

一、問題描述 ?

　　某天A君突然發現自己的接口請求量突然漲到之前的10倍，沒多久該接口幾乎不可使用，并引發連鎖反應導致整個系統崩潰。如何應對這種情況呢？生活給了我們答案：比如老式電閘都安裝了保險絲，一旦有人使用超大功率的設備，保險絲就會燒斷以保護各個電器不被強電流給燒壞。同理我們的接口也需要安裝上“保險絲”，以防止非預期的請求對系統壓力過大而引起的系統癱瘓，當流量過大時，可以采取拒絕或者引流等機制。?

二、常用的限流算法

? ? ? 常用的限流算法有兩種：漏桶算法和令牌桶算法。

? ? ? 漏桶算法思路很簡單，水（請求）先進入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，當水流入速度過大會直接溢出，可以看出漏桶算法能強行限制數據的傳輸速率。

圖1?漏桶算法示意圖

? ? ? 對于很多應用場景來說，除了要求能夠限制數據的平均傳輸速率外，還要求允許某種程度的突發傳輸。這時候漏桶算法可能就不合適了，令牌桶算法更為適合。如圖2所示，令牌桶算法的原理是系統會以一個恒定的速度往桶里放入令牌，而如果請求需要被處理，則需要先從桶里獲取一個令牌，當桶里沒有令牌可取時，則拒絕服務。

圖2?令牌桶算法示意圖

三、限流工具類RateLimiter

?　　Google開源工具包Guava提供了限流工具類RateLimiter，該類基于令牌桶算法來完成限流，非常易于使用。RateLimiter類的接口描述請參考：RateLimiter接口描述，具體使用請參考：RateLimiter使用實踐。

? ? ? 下面是主要源碼：

public double acquire() {return acquire(1);}public double acquire(int permits) {checkPermits(permits); //檢查參數是否合法（是否大于0）long microsToWait;synchronized (mutex) { //應對并發情況需要同步microsToWait = reserveNextTicket(permits, readSafeMicros()); //獲得需要等待的時間 }ticker.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait); //等待，當未達到限制時，microsToWait為0return 1.0 * microsToWait / TimeUnit.SECONDS.toMicros(1L);}private long reserveNextTicket(double requiredPermits, long nowMicros) {resync(nowMicros); //補充令牌long microsToNextFreeTicket = nextFreeTicketMicros - nowMicros;double storedPermitsToSpend = Math.min(requiredPermits, this.storedPermits); //獲取這次請求消耗的令牌數目double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend;long waitMicros = storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend)+ (long) (freshPermits * stableIntervalMicros); this.nextFreeTicketMicros = nextFreeTicketMicros + waitMicros;this.storedPermits -= storedPermitsToSpend; // 減去消耗的令牌return microsToNextFreeTicket;}private void resync(long nowMicros) {// if nextFreeTicket is in the past, resync to nowif (nowMicros > nextFreeTicketMicros) {storedPermits = Math.min(maxPermits,storedPermits + (nowMicros - nextFreeTicketMicros) / stableIntervalMicros);nextFreeTicketMicros = nowMicros;}}

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的接口限流实践的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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