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前言
上一篇已经讲了限流算法中的漏桶算法，现在就讲一下令牌桶算法。
令牌桶算法
令牌桶算法(Token Bucket)和 漏桶算法效果一样但却是设计思路相反，且更加容易理解。不难发现他们就是一个通过有序的出水来控制请求速率，一个则通过有序的向桶内加入令牌控制请求速率和请求上限。
随着时间流逝，系统会按恒定1/QPS时间间隔(如果QPS=100,则间隔是10ms)往桶里加入Token(想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断的加水)，如果桶已经满了就不再加了。新请求来临时，会各自拿走一个Token，如果没有Token可拿了就阻塞或者拒绝服务。
令牌桶算法的另外一个好处是可以方便的改变接口请求速度，它是怎么实现的呢？
一旦我们需要提高速率，则按需提高放入桶中的令牌的速率即可。一般会定时(比如100毫秒)往桶中增加一定数量的令牌， 有些变种算法则会实时的计算应该增加的令牌的数量，非常的有效率。
引入pom.xml
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.google.guava/guava -->
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>28.0-jre</version>
</dependency>
private final static Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(GuavaLimiterTest.class);
/**
* 设置了初始 桶容量 = 5 + 速率 每秒5个令牌
*/
private RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5);
@Test
public void testLimiterCreate(){
while (true){
LOGGER.info("获取令牌={}",limiter.acquire());
}
}
#output
19:37:54.899 [main] INFO com.cases.guava.GuavaLimiterTest - 获取令牌=0.0
19:37:55.095 [main] INFO com.cases.guava.GuavaLimiterTest - 获取令牌=0.189775
19:37:55.296 [main] INFO com.cases.guava.GuavaLimiterTest - 获取令牌=0.197419
19:37:55.496 [main] INFO com.cases.guava.GuavaLimiterTest - 获取令牌=0.197053
19:37:55.694 [main] INFO com.cases.guava.GuavaLimiterTest - 获取令牌=0.197458
19:37:55.896 [main] INFO com.cases.guava.GuavaLimiterTest - 获取令牌=0.199117
19:37:56.098 [main] INFO com.cases.guava.GuavaLimiterTest - 获取令牌=0.197184
RateLimiter 是一个抽象类，SmoothRateLimiter 继承自 RateLimiter，不过 SmoothRateLimiter 仍然是一个抽象类，SmoothBursty 和 SmoothWarmingUp 才是具体的实现类。
含义：
stableIntervalMicros，稳定生成令牌的时间间隔（微秒），公式为：stableIntervalMicros = SECONDS.toMicros(1L) / permitsPerSecond。
maxBurstSeconds，能够存储多少秒生产的令牌，默认是``1``秒。
maxPermits，最大能够存储的令牌数，限流器随着时间推进，会不断的生产令牌，可以想象为有一个桶，用于存储产出过剩的令牌，但是桶有一个最大容量。计算公式：maxPermits = maxBurstSeconds * permitsPerSecond。
nextFreeTicketMicros，下个请求可以被授权令牌的时间（不管请求多少令牌），这个属性是实现当前请求的债务由下个请求来偿还机制的关键。
storedPermits，已存储的令牌，生产过剩的令牌会存储在桶内，但是小于等于maxPermits，这个值是SmoothBursty限流器能够应对突然爆发量请求的关键。生产令牌计算公式：newPermits = (nowMicros - nextFreeTicketMicros) / stableIntervalMicros。
请求令牌时序图（limiter.acquire()）
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