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Java漏桶算法的簡單代碼實例

 更新時間:2024年01月18日 10:26:42   作者:岸河  
這篇文章主要介紹了Java漏桶算法的簡單代碼實例,漏桶算法的意義在于能夠平滑請求,不給下游服務(wù)造成過大壓力,特別適用于突發(fā)流量或者定時任務(wù)拉取大量數(shù)據(jù)時,需要處理大量數(shù)據(jù)或者請求的場景,需要的朋友可以參考下

Java漏桶算法

漏桶算法的意義在于能夠平滑請求,不給下游服務(wù)造成過大壓力,特別適用于突發(fā)流量或者定時任務(wù)拉取大量數(shù)據(jù)時,需要處理大量數(shù)據(jù)或者請求的場景。

使用單線程的for循環(huán)太慢,使用線程池仍無法避免一瞬間會發(fā)起很多請求,我們需要的是勻速的請求第三方。

拿定時任務(wù)補(bǔ)償數(shù)據(jù)來說,每隔一分鐘拉取100條數(shù)據(jù),希望下游服務(wù)能在1分鐘之內(nèi)將這些數(shù)據(jù)處理掉就行,如果使用線程池,可能1秒鐘之內(nèi)就將20條數(shù)據(jù)發(fā)出去了,即使使用的線程數(shù)比較少,在一瞬間也會有多個請求發(fā)出,我們希望每間隔一定時間,發(fā)出一個請求,讓下游服務(wù)勻速消化,即希望控制勻速的QPS。

@FunctionalInterface
public interface Callback<Task> {
    void process(Task task) throws InterruptedException;
}
/**
 * <p>簡單漏桶算法實現(xiàn)</p>
 */
public class LeakyBucketHandler<T> {
	// 漏水速率 /s(TPS/QPS)
	private Integer rate;
	private long lastTime = System.currentTimeMillis();
	private final int capacity;
	// 最大并發(fā)量(桶最大容量)
	private final ArrayBlockingQueue<T> queue;
	// init
	public LeakyBucketHandler(Integer rate, int capacity) {
		this.rate = rate;
		this.capacity = capacity;
		this.queue = new ArrayBlockingQueue<T>(capacity);
	}
	public LeakyBucketHandler(int capacity) {
		this.capacity = capacity;
		this.queue = new ArrayBlockingQueue<T>(capacity);
	}
	public boolean acquire(T b) {
		if (queue.size() > capacity) {
			return false;
		} else {
			queue.offer(b);
			return true;
		}
	}
	public synchronized void consume(Callback<T> callBack) throws InterruptedException {
		if (rate == null || rate < 1) {
			throw new IllegalArgumentException("rate value is" + rate);
		}
		while (queue.size() > 0) {
			long now = System.currentTimeMillis();
			if ((now-lastTime) > 1000/rate) {
				T t = queue.poll();
				System.out.println("interval-" + (now - lastTime + "-ms"));;
				lastTime = now;
				callBack.process(t);
				System.out.println("bucket size is " + queue.size());
			} else {
				Thread.sleep(1);
			}
		}
	}
	public Integer getQueueSize(){
		return queue.size();
	}
}
public class Demo {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        // 獲取任務(wù)隊列
        List<String> taskList = getTaskList();
        LeakyBucketHandler<String> leakyBucket = new LeakyBucketHandler<>(5, taskList.size());
        for (String s : taskList) {
            leakyBucket.acquire(s);
        }
        System.out.println("leakyBucket.getQueueSize()="+leakyBucket.getQueueSize());
        leakyBucket.consume(task -> {
            CompletableFuture.runAsync(()->{
                System.out.println("消費(fèi)桶中對象---"+task+"開始");
                try {
                    // 模擬業(yè)務(wù)耗時
                    Thread.sleep(200);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            });
        });
    }
    // 一般從數(shù)據(jù)庫或其他數(shù)據(jù)源拉取數(shù)據(jù),這里mock一下
    private static List<String> getTaskList() {
        List<String> list = new ArrayList<>();
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            list.add(i + "");
        }
        return list;
    }
}

到此這篇關(guān)于Java漏桶算法的簡單代碼實例的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java漏桶算法內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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