前言
在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流
缓存缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量降级降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时，需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开限流限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速，或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理
常用限流算法
常用的限流算法有两种：漏桶算法和令牌桶算法
漏桶算法思路很简单，水（请求）先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水流入速度过大会直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。
对于很多应用场景来说，除了要求能够限制数据的平均传输速率外，还要求允许某种程度的突发传输。这时候漏桶算法可能就不合适了，令牌桶算法更为适合。
令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。
更多关于漏桶算法和令牌桶算法的介绍可以参考 http://blog.csdn.net/charlesl...
信号量
操作系统的信号量是个很重要的概念，Java 并发库 的Semaphore 可以很轻松完成信号量控制，Semaphore可以控制某个资源可被同时访问的个数，通过 acquire() 获取一个许可，如果没有就等待，而 release() 释放一个许可。
信号量的本质是控制某个资源可被同时访问的个数，在一定程度上可以控制某资源的访问频率，但不能精确控制。
@Test
fun semaphoreTest() {
val semaphore = Semaphore(2)
(1..10).map {
thread(true) {
semaphore.acquire()
println("$it\t${Date()}")
Thread.sleep(1000)
semaphore.release()
}
}.forEach { it.join() }
}
以上示例，创建信号量，指定并发数为2，其输出如下
1 Wed Jan 17 10:31:49 CST 2018
2 Wed Jan 17 10:31:49 CST 2018
3 Wed Jan 17 10:31:50 CST 2018
4 Wed Jan 17 10:31:50 CST 2018
5 Wed Jan 17 10:31:51 CST 2018
6 Wed Jan 17 10:31:51 CST 2018
7 Wed Jan 17 10:31:52 CST 2018
8 Wed Jan 17 10:31:52 CST 2018
9 Wed Jan 17 10:31:53 CST 2018
10 Wed Jan 17 10:31:53 CST 2018
可以很清楚的看到，同一时刻最多只能有2个线程进行输出。虽然信号量可以在一定程度上控制资源的访问频率，却不能精确控制。
RateLimiter
Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLimiter，该类基于令牌桶算法实现流量限制，使用十分方便。
@Test
fun rateLimiterTest() {
val rateLimiter = RateLimiter.create(0.5)
arrayOf(1,6,2).forEach {
println("${System.currentTimeMillis()} acq $it:\twait ${rateLimiter.acquire(it)}s")
}
}
以上示例，创建一个RateLimiter，指定每秒放0.5个令牌（2秒放1个令牌），其输出见下
1516166482561 acq 1: wait 0.0s
1516166482563 acq 6: wait 1.997664s
1516166484569 acq 2: wait 11.991958s
从输出结果可以看出，RateLimiter具有预消费的能力：acq 1时并没有任何等待直接预消费了1个令牌acq 6时，由于之前预消费了1个令牌，故而等待了2秒，之后又预消费了6个令牌acq 2时同理，由于之前预消费了6个令牌，故而等待了12秒
从另一方面讲，RateLimiter通过限制后面请求的等待时间，来支持一定程度的突发请求(预消费)。但是某些情况下并**不需要**这种突发请求处理能力，如某IM厂商提供消息推送接口，但推送接口有严格的频率限制(600次/30秒)，在调用该IM厂商推送接口时便不能**预消费**，否则，则可能出现推送频率超出限制而失败。该情况的处理会在其他博文中介绍。
源码解读
Guava有两种限流模式，一种为稳定模式(SmoothBursty:令牌生成速度恒定)，一种为渐进模式(SmoothWarmingUp:令牌生成速度缓慢提升直到维持在一个稳定值)两种模式实现思路类似，主要区别在等待时间的计算上，本篇重点介绍SmoothBursty
在调用create接口时，实际实例化的为SmoothBursty类
public static RateLimiter create(double permitsPerSecond) {
return create(permitsPerSecond, SleepingStopwatch.createFromSystemTimer());
}
static RateLimiter create(double permitsPerSecond, SleepingStopwatch stopwatch) {
RateLimiter rateLimiter = new SmoothBursty(stopwatch, 1.0 /* maxBurstSeconds */);
rateLimiter.setRate(permitsPerSecond);
return rateLimiter;
}
在解析SmoothBursty原理前，重点解释下SmoothBursty中几个属性的含义
/**
* The currently stored permits.
* 当前存储令牌数
*/
double storedPermits;
/**
* The maximum number of stored permits.
* 最大存储令牌数
*/
double maxPermits;
/**
* The interval between two unit requests, at our stable rate. E.g., a stable rate of 5 permits
* per second has a stable interval of 200ms.
* 添加令牌时间间隔
*/
double stableIntervalMicros;
/**
* The time when the next request (no matter its size) will be granted. After granting a request,
* this is pushed further in the future. Large requests push this further than small requests.
* 下一次请求可以获取令牌的起始时间
* 由于RateLimiter允许预消费，上次请求预消费令牌后
* 下次请求需要等待相应的时间到nextFreeTicketMicros时刻才可以获取令牌
*/
private long nextFreeTicketMicros = 0L; // could be either in the past or future
接下来介绍几个关键函数
/**
* Updates {@code storedPermits} and {@code nextFreeTicketMicros} based on the current time.
*/
void resync(long nowMicros) {
// if nextFreeTicket is in the past, resync to now
if (nowMicros > nextFreeTicketMicros) {
double newPermits = (nowMicros - nextFreeTicketMicros) / coolDownIntervalMicros();
storedPermits = min(maxPermits, storedPermits + newPermits);
nextFreeTicketMicros = nowMicros;
}
}
根据令牌桶算法，桶中的令牌是持续生成存放的，有请求时需要先从桶中拿到令牌才能开始执行，谁来持续生成令牌存放呢？
一种解法是，开启一个定时任务，由定时任务持续生成令牌。这样的问题在于会极大的消耗系统资源，如，某接口需要分别对每个用户做访问频率限制，假设系统中存在6W用户，则至多需要开启6W个定时任务来维持每个桶中的令牌数，这样的开销是巨大的。
另一种解法则是延迟计算，如上resync函数。该函数会在每次获取令牌之前调用，其实现思路为，若当前时间晚于nextFreeTicketMicros，则计算该段时间内可以生成多少令牌，将生成的令牌加入令牌桶中并更新数据。这样一来，只需要在获取令牌时计算一次即可。
final long reserveEarliestAvailable(int requiredPermits, long nowMicros) {
resync(nowMicros);
long returnValue = nextFreeTicketMicros; // 返回的是上次计算的nextFreeTicketMicros
double storedPermitsToSpend = min(requiredPermits, this.storedPermits); // 可以消费的令牌数
double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend; // 还需要的令牌数
long waitMicros =
storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend)
+ (long) (freshPermits * stableIntervalMicros); // 根据freshPermits计算需要等待的时间
this.nextFreeTicketMicros = LongMath.saturatedAdd(nextFreeTicketMicros, waitMicros); // 本次计算的nextFreeTicketMicros不返回
this.storedPermits -= storedPermitsToSpend;
return returnValue;
}
该函数用于获取requiredPermits个令牌，并返回需要等待到的时间点其中，storedPermitsToSpend为桶中可以消费的令牌数，freshPermits为还需要的(需要补充的)令牌数，根据该值计算需要等待的时间，追加并更新到nextFreeTicketMicros
需要注意的是，该函数的返回是更新前的(上次请求计算的)nextFreeTicketMicros，而不是本次更新的nextFreeTicketMicros，通俗来讲，**本次请求需要为上次请求的预消费行为埋单**，这也是RateLimiter可以预消费(处理突发)的原理所在。若需要禁止预消费，则修改此处返回更新后的nextFreeTicketMicros值。
回头来看SmoothBursty的构造函数
SmoothBursty(SleepingStopwatch stopwatch, double maxBurstSeconds) {
super(stopwatch);
this.maxBurstSeconds = maxBurstSeconds; // 最大存储maxBurstSeconds秒生成的令牌
}
@Override
void doSetRate(double permitsPerSecond, double stableIntervalMicros) {
double oldMaxPermits = this.maxPermits;
maxPermits = maxBurstSeconds * permitsPerSecond; // 计算最大存储令牌数
if (oldMaxPermits == Double.POSITIVE_INFINITY) {
// if we don't special-case this, we would get storedPermits == NaN, below
storedPermits = maxPermits;
} else {
storedPermits =
(oldMaxPermits == 0.0)
? 0.0 // initial state
: storedPermits * maxPermits / oldMaxPermits;
}
}
桶中可存放的最大令牌数由maxBurstSeconds计算而来，其含义为最大存储maxBurstSeconds秒生成的令牌。该参数的作用在于，可以更为灵活地控制流量。如，某些接口限制为300次/20秒，某些接口限制为50次/45秒等。
在了解以上概念后，就非常容易理解RateLimiter暴露出来的接口
@CanIgnoreReturnValue
public double acquire() {
return acquire(1);
}
@CanIgnoreReturnValue
public double acquire(int permits) {
long microsToWait = reserve(permits);
stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);
return 1.0 * microsToWait / SECONDS.toMicros(1L);
}
final long reserve(int permits) {
checkPermits(permits);
synchronized (mutex()) {
return reserveAndGetWaitLength(permits, stopwatch.readMicros());
}
}
acquire函数主要用于获取permits个令牌，并计算需要等待多长时间，进而挂起等待，并将该值返回
public boolean tryAcquire(int permits) {
return tryAcquire(permits, 0, MICROSECONDS);
}
public boolean tryAcquire() {
return tryAcquire(1, 0, MICROSECONDS);
}
public boolean tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit) {
long timeoutMicros = max(unit.toMicros(timeout), 0);
checkPermits(permits);
long microsToWait;
synchronized (mutex()) {
long nowMicros = stopwatch.readMicros();
if (!canAcquire(nowMicros, timeoutMicros)) {
return false;
} else {
microsToWait = reserveAndGetWaitLength(permits, nowMicros);
}
}
stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);
return true;
}
private boolean canAcquire(long nowMicros, long timeoutMicros) {
return queryEarliestAvailable(nowMicros) - timeoutMicros <= nowMicros;
}
@Override
final long queryEarliestAvailable(long nowMicros) {
return nextFreeTicketMicros;
}
tryAcquire函数可以尝试在timeout时间内获取令牌，如果可以则挂起等待相应时间并返回true，否则立即返回falsecanAcquire用于判断timeout时间内是否可以获取令牌
至此，Guava RateLimiter的原理及用法介绍完毕，对SmoothWarmingUp感兴趣的童鞋可以自行查阅文档或源码。