RateLimiter的使用

RateLimiter 是 Google Guava 库提供的基于令牌桶算法的限流工具，用于控制资源访问速率（如 API 调用、数据库查询等），防止系统过载。其核心原理、特性及用法如下：

‌一、核心原理：令牌桶算法‌

1. ‌令牌生成‌

   • 系统以固定速率（如每秒 5 个）向桶内添加令牌，桶容量有上限（默认 1 秒的令牌量）。
   • 令牌不足时，请求需阻塞等待或直接被拒绝。

2. ‌突发处理‌

   • 允许瞬时消耗桶内所有存储令牌（突发流量），后续请求按固定速率平滑处理。
   • 支持“预支令牌”：当请求超过当前令牌数时，可预支未来令牌，但后续请求需等待偿还预支时间。

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‌二、核心特性‌

1. ‌平滑突发限流（SmoothBursty） ‌

   • 默认模式，允许短时间突发请求，长期平均速率不超过设定值（如 QPS=10）。

2. ‌平滑预热限流（SmoothWarmingUp） ‌

   • 系统启动时逐步增加令牌生成速率（预热期），避免冷启动流量冲击。
   • 预热期结束后，速率稳定至设定值。

3. ‌非阻塞尝试‌

   • tryAcquire() 方法支持非阻塞获取令牌，立即返回成功/失败状态。

4. ‌线程安全‌

   • 设计为多线程环境安全使用，无需额外同步。

三、基础用法（Java 示例）

‌1. 添加 Maven 依赖

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>31.0.1-jre</version>
</dependency>

2.创建与使用

// 创建每秒允许 2 个请求的限流器
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(2.0); 

for (int i = 1; i <= 10; i++) {
    // 阻塞获取令牌
    limiter.acquire(); 
    System.out.println("处理请求: " + i); 
}

3.非阻塞尝试

if (limiter.tryAcquire()) { // 立即返回布尔值
    // 执行业务逻辑
} else {
    // 触发降级策略（如返回错误码）
}

‌四、适用场景‌

‌场景‌	‌作用‌
‌API 限流‌	保护后端服务免受恶意高频请求攻击。
‌数据库访问控制‌	防止数据库连接池耗尽或过载。
‌微服务熔断降级‌	结合服务隔离策略，避免雪崩效应。
‌资源下载限速‌	控制客户端下载带宽占用。

五、进阶配置‌

1. ‌预热模式

// 预热期 5 秒，逐步提升至 QPS=10
RateLimiter.create(10, 5, TimeUnit.SECONDS); 

2. ‌桶容量调整‌

   • 通过 SmoothBursty 构造参数调整桶大小（默认存 1 秒的令牌量）。

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‌六、实现注意项‌

• ‌无需后台线程‌：通过时间差动态计算可用令牌数（如间隔 200ms 生成 1 个令牌）。
• ‌状态参数‌：桶内令牌数（storedPermits）和下次可分配时间戳（nextFreeTicketMicros）。
• ‌替代方案‌：漏桶算法（如 Nginx）适用于严格平滑流量，但灵活性低于令牌桶。

⚠️ 提示：单机限流推荐 Guava，分布式场景需结合 Redis 或 Sentinel 等中间件实现集群限流。