rateLimiter.tryAcquire()){System.out.println("API请求过于频繁,请稍后再试。用户ID: "+userId);returnfalse;}// 这里可以执行实际的API请求逻辑System.out.println("API请求成功处理。用户ID: "+userId);returntrue;}// 模拟用户登录尝试publicstaticbooleantryLoginAttempt(String user...
常用的限流方式和场景有:限制总并发数(比如数据库连接池、线程池)、限制瞬时并发数(如nginx的limit_conn模块,用来限制瞬时并发连接数,Java的Semaphore也可以实现)、限制时间窗口内的平均速率(如Guava的RateLimiter、nginx的limit_req模块,限制每秒的平均速率);其他还有如限制远程接口调用速率、限制MQ的消费速率。另外...
//创建对象,并且赋值,permitsPerSecond这个是我们设置的qps,stopwatch这个相当于一个计时器,记录相对时间,类似于我上面图中的10ms,100ms等,下面传入的1.0就是一秒的意思,设置上速率就是一秒多少次 RateLimiter rateLimiter = new SmoothBursty(stopwatch, 1.0); rateLimiter.setRate(permitsPerSecond); return rateLim...
RateLimiter是预获取令牌模式,即:如果一次性被消耗掉大于已有数量的令牌,RateLimiter的策略是先满足你,不够的令牌数我先欠着,等后续生成了足够的令牌后,再给下一个请求发放令牌。 令牌桶通过记录下一次请求可发放令牌的时间点来确定是否接受下一个请求,以及下一个请求需要等待的时间。 下面我们从源码入手,来进一步了...
在《Java单机限流》中介绍了Guava限流的用法,这一章详细分析下原理。 整体思路 Guava的RateLimiter用的是令牌桶的算法,以一个恒定的速率往桶中放入令牌,请求到来后会从桶中拿走令牌,如果桶中的令牌数不够,则进入等待或直接失败。 实现其实很简单,但也很巧妙,它并没有持续去桶中尝试获取令牌,因为每次获取令牌都需...
在Guava库中,RateLimiter是一个非常有用的工具,可以用来实现速率限制。为了对每一个用户进行限流,我们需要为每个用户维护一个独立的RateLimiter实例。以下是如何实现这一点的详细步骤: 1. 理解Guava RateLimiter的工作原理 RateLimiter基于令牌桶算法(Token Bucket Algorithm)实现。该算法通过以恒定的速度向桶中添加令牌...
分析可知,针对不同的场景,需要对获取storedPermits做不同的处理,Ratelimiter的实现方式就是 storedPermitsToWaitTime 函数,它建立了从storedPermits中获取令牌和时间花销的模型函数,而衡量时间的花销就是通过对模型函数进行积分计算,比如原来存储了10个令牌,现在需要拿3个令牌,还剩余7个,那么所需要的时间花销就是该函数...
RateLimiter通过限制后面请求的等待时间,来支持一定程度的突发请求(预消费),在使用过程中需要注意这一点,具体实现原理后面再分析。 RateLimiter实现原理 Guava有两种限流模式,一种为稳定模式(SmoothBursty:令牌生成速度恒定),一种为渐进模式(SmoothWarmingUp:令牌生成速度缓慢提升直到维持在一个稳定值) 两种模式实现思路类似...
Guava RateLimiter 是基于令牌桶算法实现的限流工具。它允许用户以一定的速率执行操作,通过生成令牌来控制请求的速率。 RateLimiter 的工作原理 RateLimiter 维护一个令牌桶,以固定速率向桶中添加令牌。当请求到来时,如果桶中有令牌,请求会被立即处理,并从桶中移除一个令牌;如果没有令牌,请求会等待直到桶中有可用的令...