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如果某个接口可能出现突发情况，比如“秒杀”活动，那么很有可能因为突然爆发的访问量造成系统奔溃，我们需要最这样的接口进行限流。
在上一篇“限流算法”中，我们简单提到了两种限流方式：
1）（令牌桶、漏桶算法）限速率，例如：每 5r/1s = 1r/200ms 即一个请求以200毫秒的速率来执行；
2）（计数器方式）限制总数、或者单位时间内的总数，例如：设定总并发数的阀值，单位时间总并发数的阀值。
一、限制总并发数
我们可以采用java提供的atomicLong类来实现
atomicLong在java.util.concurrent.atomic包下，它直接继承于number类，它是线程安全的。
我们将使用它来计数
public class AtomicDemo { // 计数 public static AtomicLong atomicLong = new AtomicLong(0L); // 最大请求数量 static int limit = 10; // 请求数量 static int reqAmonut = 15; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // 多线程并发模拟 final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1); for (int i = 1; i <= reqAmonut; i++) { final int t = i; new Thread(new Runnable() { public void run() { try { latch.await(); // 计数器加1，并判断最大请求数量 if (atomicLong.getAndIncrement() > limit) { System.out.println(t + "线程：限流了"); return; } System.out.println(t + "线程：业务处理"); // 休眠1秒钟，模拟业务处理 Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } finally { // 计数器减1 atomicLong.decrementAndGet(); } } }).start(); } latch.countDown(); } }
二、限制单位时间的总并发数
下面用谷歌的Guava依赖中的Cache（线程安全）来完成单位时间的并发数限制，
Guava需要引入依赖：
<dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>21.0</version> </dependency>
具体逻辑如下：
1）根据当前的的时间戳（秒）做key，请求计数的值做value；
2）每个请求都通过时间戳来获取计数值，并判断是否超过限制。（即，1秒内的请求数量是否超过阀值）
代码如下：
public class AtomicDemo2 { // 计数 public static AtomicLong atomicLong = new AtomicLong(0L); // 最大请求数量 static int limit = 10; // 请求数量 static int reqAmonut = 15; public static void main(String[] args) throws InterruptedException { // Guava的Cache来存储计数器 final LoadingCache<Long, AtomicLong> counter = CacheBuilder.newBuilder()
.expireAfterWrite(1, TimeUnit.SECONDS)
.build(new CacheLoader<Long, AtomicLong>(){ @Override public AtomicLong load(Long key) throws Exception { return new AtomicLong(0L); } }); // 多线程并发模拟 final CountDownLatch latch = new CountDownLatch(1); for (int i = 1; i <= reqAmonut; i++) { final int t = i; new Thread(new Runnable() { public void run() { try { latch.await(); long currentSeconds = System.currentTimeMillis()/1000; // 从缓存中取值，并计数器+1 if (counter.get(currentSeconds).getAndIncrement() > limit) { System.out.println(t + "线程：限流了"); return; } System.out.println(t + "线程：业务处理"); } catch (InterruptedException e) { e.printStackTrace(); } catch (ExecutionException e) { e.printStackTrace(); } } }).start(); } latch.countDown(); } }
三、限制接口的速率
以上两种以较为简单的计数器方式实现了限流，但是他们都只是限制了总数。也就是说，它们允许瞬间爆发的请求达到最大值，这有可能导致一些问题。
下面我们将使用Guava的 RateLimiter提供的令牌桶算法来实现限制速率，例如：1r/200ms
同样需要引入依赖：
<dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>21.0</version> </dependency>
示例代码：
public class GuavaDemo { // 每秒钟5个令牌 static RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5); public static void main(String[] args) throws InterruptedException { final RateLimiter limiter2 = RateLimiter.create(5); for (int i = 0; i < 20; i++) { System.out.println(i + "-" + limiter2.acquire()); } } }
说明：
1）RateLimiter.create(5)表示创建一个容量为5的令牌桶，并且每秒钟新增5个令牌，也就是每200毫秒新增1个令牌；
2）limiter2.acquire() 表示消费一个令牌，如果桶里面没有足够的令牌那么就进入等待。
输出：
0.0 0.197729 0.192975 ...
平均 1r/200ms的速率处理请求
RateLimiter允许突发超额，例如：
public class GuavaDemo { // 每秒钟5个令牌 static RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5); public static void main(String[] args) throws InterruptedException { final RateLimiter limiter2 = RateLimiter.create(5); System.out.println(limiter2.acquire(10)); System.out.println(limiter2.acquire()); System.out.println(limiter2.acquire()); System.out.println(limiter2.acquire()); System.out.println(limiter2.acquire()); System.out.println(limiter2.acquire()); System.out.println(limiter2.acquire()); } }
输出：
0.0
1.997777
0.194835
0.198466
0.195192
0.197448
0.196706
我们看到：
limiter2.acquire(10)
超额消费了10个令牌，而下一个消费需要等待超额消费的时间，所以等待了近2秒钟的时间，而后又开始匀速处理请求
由于上面的方式允许突发，很多人可能担心这种突发对于系统来说如果扛不住可能就造成崩溃。那针对这种情况，大家希望能够从慢速到匀速地平滑过渡。Guava当然也提供了这样的实现：
public class GuavaDemo { // 每秒钟5个令牌 static RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5); public static void main(String[] args) throws InterruptedException { final RateLimiter limiter2 = RateLimiter.create(5, 1, TimeUnit.SECONDS); System.out.println(limiter2.acquire()); System.out.println(limiter2.acquire()); System.out.println(limiter2.acquire()); System.out.println(limiter2.acquire()); System.out.println(limiter2.acquire()); System.out.println(limiter2.acquire()); System.out.println(limiter2.acquire()); } }
输出：
0.0 0.51798 0.353722 0.216954 0.195776 0.194903 0.194547
我们看到，速率从0.5慢慢地趋于0.2，平滑地过渡到了匀速状态。
RateLimter 还提供了tryAcquire()方法来判断是否有够的令牌，并即时返回结果，如：
public class GuavaDemo { public static void main(String[] args) throws InterruptedException { final RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5, 1, TimeUnit.SECONDS); for (int i = 0; i < 10; i++) { if (limiter.tryAcquire()) { System.out.println("处理业务"); }else{ System.out.println("限流了"); } } } }
输出：
处理业务
限流了
限流了
限流了
限流了
限流了
限流了
限流了
限流了
限流了
以上，就是单实例系统的应用级接口限流方式。
参考：
http://jinnianshilongnian.iteye.com/blog/2305117
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原文地址：https://www.cnblogs.com/lay2017/p/9062326.html
