一、限流基础知识介绍

为什么要限制电流？相信不用我多说。

比如周末去餐厅吃饭，但是人太多了，只能在前台取个号，号到我这里才能进餐厅。酒店没有限流怎么办？饭到了，大家都冲进去，酒店处理不了这么多人，很容易出事。酒店工作人员崩溃处理不了)

回到代码世界，情况也是如此。服务器可以处理的请求数量是有限的。如果请求的数量非常大，我们需要限制电流(要么让请求等待，要么丢弃它们)。

在代码领域，有两种常见的限流算法:

令牌桶算法

漏桶

1.1什么是漏桶？

举个例子，现在我有一个水桶，绿色的是我能装水的容量。如果我往桶里倒的水比我能装的多，桶就会溢出来(限流):

目前我们能知道的是:

水桶的容量是固定的(图中绿色的)。

如果超过桶的容量，就会溢出(要么等着，要么扔掉)。

好了，现在让我们在水桶上挖一个洞，这样水就可以从洞里流出来了:

水桶上的孔的大小是固定的，所以水从孔中流出的速度也是固定的。

所以综上所述，算法只需要两个参数:

腹部容积

漏水率

漏桶有两种实现方式:

不允许突然流动:如果流入速率大于流出速率，直接丢弃多余的水。举个例子，我的水桶容量可以装100L，但是我的水桶流出速率是10 L/s，此时，如果现在有100L/s的水进来，我就只让10 L的水进桶，其余的都受到限制。(请求的速度是有限的)

允许的突发流量情况:我的水桶能装100L。如果我的水桶现在是空，那100L的水都可以进我的水桶了。我会以10L/s的速度把水流出去，如果还有100L的水进来，那就只能限制了。

经过以上分析，我们知道:

漏桶可以平滑网络上的突发流量(因为漏水率是固定的)。

1.2什么是令牌桶算法？

现在我又多了一桶。这个桶不是用来装水的，而是用来装代币的:

代币会以一定的速度扔进桶里。例如，我在一秒钟内向桶里扔10个代币:

一个桶可以容纳的令牌数量有上限。比如我的桶最多只能装1000个代币。

每一个请求进来都到桶里去取一个令牌。

例如，如果我这一秒有1001个请求，我将转到桶并获得1001个令牌。这时，可能会出现两种情况:

桶里没有1001令牌，只有1000，所以没有得到令牌的请求只能被阻塞(等待)。

桶中有1001个令牌，所有请求都可以执行。

令牌桶算法支持网络上的突发流量。

* *漏桶和令牌桶的区别:* *从上面的例子可以看出，漏桶只能处理固定速率的请求，而令牌桶可以处理桶内令牌数最大的请求。

第二，限速器的使用

RateLimiter是番石榴的一个限流元件，在我们的系统中使用，使用起来非常方便。

介绍pom依赖关系:

它是基于令牌桶算法的，API非常简单。请参见下面的演示:

从结果中我们可以看到，每秒钟只能执行三个:

RateLimiter是一个单独的限流元件。如果是分布式应用，怎么办？

可以用Redis+lua实现。大致的Lua脚本代码如下:

Java代码如下:

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