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Google出品的限流术RateLimiter

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JavaQ
发布2018-04-04 17:17:43
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发布2018-04-04 17:17:43
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文章被收录于专栏:JavaQ

限流

通过对某一时间窗口内的请求数进行限制,保持系统的可用性和稳定性,防止因流量暴增而导致的系统运行缓慢或宕机。常用的限流算法有令牌桶和和漏桶,而Google开源项目Guava中的RateLimiter使用的就是令牌桶控制算法。

令牌桶算法

有一个固定容量用于存储令牌的桶,按照设定的频率向桶中放入令牌,过程如下图所示。

过程描述如下:

  • 如果设定每秒向桶中放入5个令牌,则将会以每200毫秒的固定速率向桶中放入一个令牌;
  • 桶中最多存放n个令牌,如果桶满了,则新放入的令牌将会被丢弃;
  • 当一个m字节的数据包到达时,将会使用m个令牌,然后将该数据包发出;
  • 如果桶中可用令牌数小于k,则该数据包将需要等待或丢弃。

RateLimiter

RateLimiter实现的令牌桶算法,不仅可以应对正常流量的限速,而且可以处理突发暴增的请求,实现平滑限流。RateLimiter方法摘要如下。

修饰符和类型

方法和描述

double

acquire()从RateLimiter获取一个令牌,该方法会被阻塞直到获取到令牌

double

acquire(int permits)从RateLimiter获取指定数量令牌,该方法会被阻塞直到获取到指定数量令牌

static RateLimiter

create(double permitsPerSecond)根据指定的吞吐量(permitsPerSecond)创建RateLimiter,permitsPerSecond指每秒可执行的数量,也指每秒放入的令牌数

static RateLimiter

create(double permitsPerSecond, long warmupPeriod, TimeUnit unit)根据指定的吞吐量(permitsPerSecond)和预热期(warmupPeriod)来创建RateLimiter,permitsPerSecond指每秒可执行的数量,也指每秒放入的令牌数 ,在这段预热时间内,RateLimiter每秒加入的令牌数会平稳地增长直到预热期结束时达到其最大速率。

double

getRate()返回RateLimiter设置的固定频率,该频率指每秒加入的令牌数

void

setRate(double permitsPerSecond)设置RateLimite的固定频率

boolean

tryAcquire()尝试立即获取令牌,获取不到返回false,获取到返回true

boolean

tryAcquire(int permits)尝试立即获取permits个令牌,获取不到返回false,获取到返回true

boolean

tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit)在以unit为时间单位的timeout时间范围内,尝试获取permits个令牌,获取不到返回false,获取到返回true

boolean

tryAcquire(long timeout, TimeUnit unit)在以unit为时间单位的timeout时间范围内,尝试获取1个令牌,获取不到返回false,获取到返回true

应用

场景:向第三方服务发送多笔查询请求,如果是单线程发送请求,效率很慢;如果使用多线程发送,第三方服务处理能力有限,直接返回失败。

方案:使用RateLimiter限制发送请求的频率,假设第三方服务每秒可处理5笔请求,示例代码如下。

List<String> queryNos = newArrayList("1", "2", "3", "4", "5", "6", "7"); RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5); ExecutorService executorService = Executors.newFixedThreadPool(5); for (final String queryNo : queryNos) { limiter.acquire(); executorService.submit(new Runnable() { public void run() { //...发送请求 System.out.println(queryNo + ":" + Calendar.getInstance().getTimeInMillis()); } }); }

结果输出如下:

1:1499333845323

2:1499333845505

3:1499333845704

4:1499333845904

5:1499333846105

6:1499333846304

7:1499333846504

可以看到每个请求间隔差不多200毫秒,实现了限流。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享自微信公众号。
原始发表:2017-07-06,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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