限流
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单机限流

  1. Guava RateKimiter(google开源)
    示例代码:

    import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
    public static void main(String[] args) {
    // 每秒限流5个请求
    RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5.0);
    while (true) {
        if (limiter.tryAcquire()) {
            // 处理请求
        } else {
            // 超过流量限制,需要做何处理
        }
    }
    }

    分布式限流

    使用redission自带的限流器rateLimiteer

    @Resource
    RedissonClient redissonClient;
    
    public void doLimit(String key){
        RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(key);
        rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL,2,1, RateIntervalUnit.SECONDS);
        boolean b = rateLimiter.tryAcquire(2);
        if(!b){
            throw new BusinessException(ErrorCode.TO_MANY_REQUEST);
        }
    }

算法

  1. 固定窗口计数限流算法:最简单的限流算法之一,它将请求或事件的到达速率限制在固定的窗口内。例如,每秒最多允许处理 10 个请求。这个算法的问题在于它无法平滑处理请求,因为在窗口边界可能会出现瞬间的高负载。
  2. 滑动窗口计数限流算法:这种算法改进了固定窗口算法,使用滑动窗口来平滑处理请求。窗口内的请求计数按照时间的流逝而衰减,从而减少了窗口边界的尖峰负载。
  3. 令牌桶算法:令牌桶算法使用令牌桶来控制请求速率。令牌以固定的速率被添加到令牌桶中,每个请求需要从令牌桶中获取一个令牌才能被处理。如果令牌桶中没有足够的令牌,请求将被延迟或拒绝。这种算法平滑控制了请求速率,并且可以处理突发请求。
  4. 漏桶算法:漏桶算法以恒定的速率漏水,当请求到达时,会尝试向漏桶中添加请求,如果漏桶已满,则请求被拒绝。漏桶算法可以平滑请求,但不能处理突发请求。
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Source: github.com/k4yt3x/flowerhd
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