引贴： 

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

RateLimiter

由 guava 提供，常用在削峰控流的场景中。

Java 并发库 的Semaphore信号量控制也可以做到一定的控制： 通过 acquire() 获取一个许可，如果没有就等待，而 release() 释放一个许可 。当然在具体使用的业务场景中，要考虑既然都要限流了，是否线程池的配置合理！

RateLimiter的两种模式: SmoothBursty（稳定模式） &  SmoothWarmingUp（渐进模式） 。

• 线程安全的，在核心方法中使用synchronized 加锁来控制并发。
  
• 构造参数里有一个SleepingStopwatch，实际上是TimeUnit.sleep来控制当前请求的阻塞时长。
• 并发请求时，当令牌第一次不够时确定下一次的阻塞时间，下一次才会真正阻塞！！

成员变量

• storedPermits：  当前存储令牌数
• maxPermits： 最大存储令牌数， 应对突然的高并发
• stableIntervalMicros：生成单个令牌需要时间。 eg. 比如说是每秒5个，那间隔时间200ms
• nextFreeTicketMicros ：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

实现原理

以SmoothBursty 为例：

1. 在初始化（create）时：
   1. 初始化SleepingStopwatch，
   2. 确定好每个令牌在每秒生成的间隔时间stableIntervalMicros，
   3. 确定好令牌最大数量（maxPermits）（SmoothBursty 模式下默认是1s的量），
   4. 确定好下一个令牌可供给时间（nextFreeTicketMicros）<初始化值等于构建raterLimiter时的TimeMicros>。
2. 每次acquire时：
   1. 比较请求时间比此时的nextFreeTicketMicros大， 计算这段时间间隔内会生成的令牌，(不超过最大值)，确定此时的令牌总量storedPermits； 并更新nextFreeTicketMicros 为当前请求时间
      
   2. 计算所需要的令牌是否充足
      
      1. 注意： 这里返回的returnValue是此时的nextFreeTicketMicros，（如果当前请求时间 小于 此时的nextFreeTicketMicros，那这个nextFreeTicketMicros是上一个请求处理得到的值）！！
      2. 如果充足，则直接处理令牌总量 storedPermits = 原storedPermits  - 需求量requiredPermits
      3. 如果不充足，
         1. 更新nextFreeTicketMicros 的值为 原 nextFreeTicketMicros  + 生成差额令牌需要的时间；
         2. 更新令牌总量 storedPermits = 0；
   3. 依靠SleepingStopwatch来休眠（实际上是TimeUnit.sleep）指定时长。
      

SmoothWarmingUp

• 冷启动时会以一个比较大的速率慢慢到平均速率，然后趋于平均速率（梯形下降到平均速率）。 
• warmupPeriod * TimeUnit 越大，上升速率越平滑。

最大数则是由初始化时预热时长warmupPeriod 除以间隔时间stableIntervalMicros的值，初始化时预热令牌！

1. doSetRate： 在设置初始值时不同。
   
2. 处理等待时间的计算规则上不同：
   

• 稳定模式SmoothBursty ： 
  waitMicros = 差额 * 间隔时长 。
  调用时将允许一定时间的突发，取决于： 上一次访问距当前访问时间内生成的不超过最大容量的令牌数；
• 渐进模式SmoothWarmingUp：
  waitMicros  =  差额 * 间隔时长 + 对slope的处理。即使差额为0，也需要与slope进行计算，会产生一个浮动值。
  冷启动时会以一个比较大的速率慢慢到平均速率，然后趋于平均速率。
  

模式验证

SmoothBursty允许一定程度的突发

package com.noob;import java.lang.reflect.Field;import java.math.BigDecimal;import java.math.RoundingMode;import java.util.concurrent.TimeUnit;import com.google.common.base.Stopwatch;import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;public class RateLimiterTest {	public static void main(String args[]) throws Exception {		RateLimiterWrapper limiter = new RateLimiterWrapper(				RateLimiter.create(2));		limiter.acquire();		limiter.acquire();		limiter.acquire();		limiter.acquire();		System.out.println("Thread.sleep 2s");		try {			Thread.sleep(2000L);		} catch (InterruptedException e) {			e.printStackTrace();		}		limiter.acquire();		limiter.acquire();		limiter.acquire();		limiter.acquire();	}	static class RateLimiterWrapper {		private RateLimiter limiter;		private Stopwatch stopwatch;		private String simpleName;		private Field storedPermits;		private Field nextFreeTicketMicros;		public RateLimiterWrapper(RateLimiter limiter) throws Exception {			this.limiter = limiter;			Class
     clas = limiter.getClass();			simpleName = clas.getSimpleName();			storedPermits = clas.getSuperclass().getDeclaredField(					"storedPermits");			storedPermits.setAccessible(true);			nextFreeTicketMicros = clas.getSuperclass().getDeclaredField(					"nextFreeTicketMicros");			nextFreeTicketMicros.setAccessible(true);			Field stopwatchField = clas.getSuperclass().getSuperclass()					.getDeclaredField("stopwatch");			stopwatchField.setAccessible(true);			Object sleepingStopwatch = stopwatchField.get(limiter);			Field stopwatchFiled = (sleepingStopwatch.getClass()					.getDeclaredField("stopwatch"));			stopwatchFiled.setAccessible(true);			stopwatch = (Stopwatch) stopwatchFiled.get(sleepingStopwatch);			System.out					.println(String							.format("%s -> 初始化阶段:  init-storedPermits: %s, init-nextFreeTicketMicros: %s",									simpleName, 									storedPermits.get(limiter),									nextFreeTicketMicros.get(limiter)));		}		long readMicros() {			return stopwatch.elapsed(TimeUnit.MICROSECONDS);		}		double acquire() throws Exception {			long reqTimeMirco = readMicros();			Object beforeStoredPermits = storedPermits.get(this.limiter);			Object beforeNextFreeTicketMicros = nextFreeTicketMicros					.get(this.limiter);			double waitMirco = this.limiter.acquire();			Object afterStoredPermits = storedPermits.get(this.limiter);			Object afterNextFreeTicketMicros = nextFreeTicketMicros					.get(this.limiter);			System.out					.println(String							.format("reqTimeMirco: %s, before-storedPermits: %s, before-nextFreeTicketMicros: %s, waitSeconds: %ss, after-storedPermits: %s, after-nextFreeTicketMicros: %s",									reqTimeMirco, convert(beforeStoredPermits),									beforeNextFreeTicketMicros,									convert(waitMirco),									convert(afterStoredPermits),									afterNextFreeTicketMicros));			return waitMirco;		}	}	public static BigDecimal convert(Object o) {		return new BigDecimal(String.valueOf(o)).setScale(4,				RoundingMode.HALF_UP);	}}

执行结果：

此处可以看到设置的桶容量为2（即允许的突发量），这是因为SmoothBursty中有一个参数：最大突发秒数（maxBurstSeconds）默认值是1s，突发量（桶容量）=速率*maxBurstSeconds，所以本示例 桶容量（突发量）为2。

我们发现： 在线程等待后，是第四个请求才开始有等待！

处理过程：

1. 在resync方法中：
   因为 请求时间reqTimeMirco >  before-nextFreeTicketMicros， 所以计算得出：
   1. 截止到此次请求时间点令牌总数 = 原剩余令牌数 + 能够生成的令牌数 （reqTimeMirco - before-nextFreeTicketMicros） /  单个令牌生成时间stableIntervalMicros )， 不超过maxPermits。
   2. nextFreeTicketMicros 被替换成了reqTimeMirco。
2.  在reserveEarliestAvailable方法中： 接着更新  nextFreeTicketMicros = before-nextFreeTicketMicros  + 差额令牌数 ( 需求量 - 令牌总数） * 单个令牌生成时间stableIntervalMicro

所以按这个逻辑：

此时的stableIntervalMicros = 500000；

1. 第一次请求中：

   1. 虽然 before-nextFreeTicketMicros = 745，但在reserveEarliestAvailable方法中返回的 nextFreeTicketMicros 的值就是reqTimeMirco值19298 ，所以与请求时间比较获得的等待时间waitSeconds = 0s。

   2. 差额令牌时间 = （需求量 1 - （请求时间 19298 - 原令牌可供时间 745）/ 单个令牌生成时间 500000） * 单个令牌生成时间 500000  = 481447;  所以更新之后的nextFreeTicketMicros  = 481447+ 19298 =500745 ！

2. 第二次请求:

   1. reqTimeMirco  < before-nextFreeTicketMicros，所以不计算能够生成令牌数量。 直接比较等待时间 waitSeconds  = 500745 - 21164= 479581= 0.4796s;

   2. 更新之后的nextFreeTicketMicros  = 500745 + 1 * 500000 = 1000745 ！

SmoothWarmingUp 速率平滑

因为SmoothBursty允许一定程度的突发，会有人担心如果允许这种突发，假设突然间来了很大的流量，那么系统很可能扛不住这种突发。因此需要一种平滑速率的限流工具，从而系统冷启动后慢慢的趋于平均固定速率（即刚开始速率小一些，然后慢慢趋于我们设置的固定速率）

public static void main(String args[]) throws Exception {		RateLimiterWrapper limiter = new RateLimiterWrapper(RateLimiter.create(				5, 1, TimeUnit.SECONDS));		limiter.acquire();		limiter.acquire();		limiter.acquire();		limiter.acquire();		limiter.acquire();		limiter.acquire();		limiter.acquire();	}

执行结果：

RateLimiterWrapper limiter = new RateLimiterWrapper(RateLimiter.create(5, 3, TimeUnit.SECONDS));

执行结果：

常用限流算法

漏桶算法

思路： 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。（类似于队列，控制出队速率）

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

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。