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RateLimiter 底层实现?如何限流的?

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Guava RateLimiter基于令牌桶算法,我们只需要告诉RateLimiter系统限制的QPS是多少,那么RateLimiter将以这个速度往桶里面放入令牌,然后请求的时候,通过tryAcquire()方法向RateLimiter获取许可(令牌)

1 前言

本文不是一个RateLimiter的详细分析,仅仅是概要分析。

2 令牌桶算法

一说到RateLimiter,必然要是说的令牌桶,它的大致逻辑如下:

3 按图实现

令牌桶的图,网上到处可见,按图实现也非常简单,无非是定时添加令牌桶,并提供一个获取令牌的函数,博主实现了一遍代码如下:

public class MyRateLimiter {

    //令牌桶
    BlockingQueue<Integer>TOKEN_BUCKET=new LinkedBlockingDeque<>(5);
    public static void main(String[] args) {
        MyRateLimiter myRateLimiter=new MyRateLimiter();
        myRateLimiter.addTokenFixedRate();
       for(int i=0;i<10;i++){
                myRateLimiter.acqurie();
                System.out.println("第几次执行i:" + i + ",执行时间为:" + System.currentTimeMillis());
        }
    }

   /**
    * 定时添加令牌
    */
    public void addTokenFixedRate(){
        ScheduledExecutorService scheduledExecutorService= Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
        scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(()->{
                    boolean suc=TOKEN_BUCKET.offer(1);
                    if(!suc){
                        System.out.println("令牌桶满了丢弃");
                    }
        },0,200,TimeUnit.MILLISECONDS);
    }

    public void acqurie(){
        while (TOKEN_BUCKET.poll()==null){};
    }
}

测试结果如下,基本满足要求:

RateLimiter概要实现

我一开始是按照自己实现的逻辑,去查看Guava的RateLimiter的源码的,结果发现RateLimiter根本没有集合充当桶,核心是记录了下一令牌产生的时间与现存令牌数,并动态更新它们。

概要逻辑图如下:

按照这个图看核心代码就比较容易了,摘录核心代码如下:

@CanIgnoreReturnValue
public double acquire(int permits) {
  long microsToWait = reserve(permits);
  stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);
  return 1.0 * microsToWait / SECONDS.toMicros(1L);
}

//Reserve 一路向下能查到如下代码 reserveEarliestAvailable
final long reserveEarliestAvailable(int requiredPermits, long nowMicros) {
    resync(nowMicros);
    long returnValue = nextFreeTicketMicros;
 // 现存令牌可以提供的令牌数
    double storedPermitsToSpend = min(requiredPermits, this.storedPermits);
 //需要刷新的令牌数
    double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend;
 //等待时间=需要刷新的令牌数*固定间隔+存储许可等待时间
    long waitMicros =
        storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend)
            + (long) (freshPermits * stableIntervalMicros);
 //下次令牌生产时间=本次令牌生产时间+等待时间
    this.nextFreeTicketMicros = LongMath.saturatedAdd(nextFreeTicketMicros, waitMicros);
    this.storedPermits -= storedPermitsToSpend;
    return returnValue;
}

4 总结

 RateLimiter根本没有集合充当桶,核心是记录了下一令牌产生的时间与现存令牌数,并动态更新它们。


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