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Java代碼實現(xiàn)四種限流算法詳細(xì)介紹

 更新時間:2024年05月20日 10:57:27   作者:Java雪荷  
本文主要介紹了Java代碼實現(xiàn)四種限流算法詳細(xì)介紹,包含固定窗口限流,滑動窗口限流,漏桶限流,令牌桶限流,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下

前言

上個月做了一個BI項目并且使用了限流算法,目的是為了限制用戶瘋狂調(diào)用AI生成接口造成財產(chǎn)損失,畢竟AI的調(diào)用是要馬內(nèi)的。這個篇文章會仔細(xì)探討介紹四種常見的限流算法及其Java代碼實現(xiàn)。

固定窗口限流

將單位時間內(nèi)作為一個時間窗口,同時維護(hù)一個計數(shù)器,記錄次時間窗口內(nèi)接收的請求次數(shù)。

  • 當(dāng)次數(shù)小于等于限流閾值,允許請求通過,并且計數(shù)器 +1
  • 當(dāng)次數(shù)大于限流閾值,不允許請求通過,計數(shù)器不變
  • 當(dāng)系統(tǒng)時間(當(dāng)前時間)超過時間窗口,計數(shù)器重置為0并且開始記錄新的窗口內(nèi)接收的請求次數(shù)

缺陷:定義時間窗口為1s,允許請求數(shù)量為3(請求閾值),說明1s內(nèi)只能接收并處理3個請求。然而如果0.8~0.9s來了三個請求,1.1~1.2s來了三個請求。雖然這6個請求都沒超過各自窗口的請求閾值,但是已經(jīng)違背了1s內(nèi)接收并處理3個請求了,因為在不到1s內(nèi)其接收了6個請求,存在臨界問題。

優(yōu)點:簡單易實現(xiàn)

缺點:

  • 有臨界問題(流量突刺)
  • 不適用于分布式系統(tǒng)

Java代碼實現(xiàn)

public class FixedWindowRateLimiter {
    private final int requestLimit; // 限流閾值
    private final long windowSize; // 時間窗口大?。ê撩耄?
    private int count; // 計數(shù)器
    private volatile long windowStart; // 時間窗口起始時間

    public FixedWindowRateLimiter(long windowSize, int requestLimit) {
        this.windowSize = windowSize;
        this.requestLimit = requestLimit;
        this.count = 0;
        this.windowStart = System.currentTimeMillis() / 1000;
    }

    public synchronized boolean tryAcquire() {
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        if (currentTime - windowStart > windowSize) { // 如果當(dāng)前時間已經(jīng)超出窗口時間,則重置窗口
            windowStart = currentTime;
            count = 0;
        }
        if (count < requestLimit) {
            count++; // 增加計數(shù)
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        FixedWindowRateLimiter fixedWindowRateLimiter = new FixedWindowRateLimiter(10, 2); // 時間窗口大小,請求閾值(請求限制)
        for (int i = 0;i < 10;i++) {
            boolean allowed = fixedWindowRateLimiter.tryAcquire();
            System.out.println("請求" + (i+1) + ":" + (allowed ? "被允許" : "被拒絕"));
        }
    }
}

結(jié)果:

滑動窗口限流

為了解決固定窗口限流的臨界問題,便有了滑動窗口限流算法。

滑動窗口將單位時間劃分n個小周期,通過計數(shù)器記錄每個小周期內(nèi)的請求次數(shù),每過0.2s后時間窗口就往后推移1小格即一個小周期(0.2s),那么最初的小周期就會被刪除,并且隨著時間的推移刪除已過期的小周期。

比如,將單位時間1s劃分5個小周期,每個小周期為0.2s。每個小周期內(nèi)的請求次數(shù)由各自且獨立的計數(shù)器記錄,統(tǒng)計5個小周期的計數(shù)器總和是否超過請求閾值,沒有就請求允許,否則請求被拒絕。起初滑動窗口是0~1s;當(dāng)過了0.2s后,0~0.2s這個小周期就會被刪除,同時滑動窗口后移0.2s(一個小周期),那么新的滑動窗口變?yōu)榱?.2~1.2s。

用上述固定窗口的臨界例子應(yīng)用到滑動窗口:0.8~0.9來了三個請求,這三個請求被允許了(此時滑動窗口是0~1.0s)。過了0.2s后,新的滑動窗口變?yōu)榱?.2~1.2s,當(dāng)1.1~1.2s來了三個請求,這三個請求就會被拒絕。因為此時新的5個小周期的計數(shù)器總和為3達(dá)到了請求閾值,所以.1~1.2s來的三個請求會被拒絕。

優(yōu)點:解決了固定限流算法的臨界(流量突刺)問題

缺點:

  • 相比固定限流難理解和實現(xiàn)
  • 不適用分布式系統(tǒng)
  • 超過請求閾值的請求直接被拒絕了,而不是丟棄,給用戶的體驗不好
  • 限流效果與劃分的小周期的數(shù)量有關(guān),但往往很難選取

Java實現(xiàn)

public class SlidingWindowRateLimiter {
    private final int windowSize;  // 時間窗口大小,單位為秒
    private final int requestLimit;  // 在時間窗口內(nèi)允許的最大請求數(shù)
    private final LinkedList<Long> timestamps;  // 存儲請求的時間戳

    public SlidingWindowRateLimiter(int windowSize, int requestLimit) {
        this.windowSize = windowSize;
        this.requestLimit = requestLimit;
        this.timestamps = new LinkedList<>();
    }

    public synchronized boolean allowRequest() {
        long currentTime = System.currentTimeMillis() / 1000;  // 獲取當(dāng)前時間戳(秒)

        // 移除時間窗口之外的時間戳
        while (!timestamps.isEmpty() && timestamps.getFirst() <= currentTime - windowSize) {
            timestamps.removeFirst();
        }

        // 檢查當(dāng)前請求數(shù)是否超過限制
        if (timestamps.size() < requestLimit) {
            timestamps.addLast(currentTime);
            return true;  // 允許請求
        } else {
            return false;  // 請求超過限制
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        SlidingWindowRateLimiter rateLimiter = new SlidingWindowRateLimiter(10, 2);

        // 模擬請求
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            boolean allowed = rateLimiter.allowRequest();
            System.out.println("請求 " + (i + 1) + ": " + (allowed ? "被允許" : "被拒絕"));
        }
    }
}

結(jié)果:

漏桶限流

漏桶限流算法又算是解決了固定窗口限流和滑動窗口限流出現(xiàn)的請求被拒絕的問題,其對于超出請求閾值的請求會直接丟棄。

水(請求)以任意的速率流入桶內(nèi),以固定的速率從桶底流出(處理請求),如果水的流入速度大于流出速度(系統(tǒng)請求速度大于處理請求的速度),水就會溢出(即請求直接被丟棄)。

優(yōu)點:

  • 解決了請求被直接拒絕的問題
  • 一定程度上解決了臨界問題(流量突刺)

缺點:不能迅速處理一批請求(并發(fā)處理請求),因為水的流出速率是固定的(請求的處理速率是固定的,只能處理一個請求后再去處理下一個)

Java實現(xiàn):

package DataStructure.RateLimtAlgorithm;

import java.time.Instant;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

public class LeakyBucketRateLimiter {
    private final int capacity; // 桶的容量
    private final int rate; // 漏水速率,單位:請求/秒
    private AtomicLong water; // 當(dāng)前桶中的水量
    private Instant lastLeakTime; // 上一次漏水的時間點

    public LeakyBucketRateLimiter(int capacity, int rate) {
        this.capacity = capacity;
        this.rate = rate;
        this.water = new AtomicLong(0);
        this.lastLeakTime = Instant.now();
    }

    public synchronized boolean allowed() {
        leak(); // 漏水
        if (water.get() < capacity) {
            water.incrementAndGet();
            return true; // 桶未滿,允許請求通過
        } else {
            return false; // 桶已滿,拒絕請求
        }
    }

    private synchronized void leak() {
        Instant now = Instant.now();
        long interval = now.getEpochSecond() - lastLeakTime.getEpochSecond();
        long leakedWater = interval * rate; // 計算漏水的數(shù)量
        if (leakedWater > 0) {
            water.set(Math.max(0, water.get() - leakedWater)); // 更新桶中的水量
            lastLeakTime = now; // 更新上一次漏水的時間點
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        LeakyBucketRateLimiter leakyBucketRateLimiter = new LeakyBucketRateLimiter(5, 2); // 創(chuàng)建一個容量為10,速率為1個請求/秒的漏桶
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            boolean allowed = leakyBucketRateLimiter.allowed();
            System.out.println("請求 " + (i + 1) + ": " + (allowed ? "被允許" : "被拒絕"));
            try {
                Thread.sleep(100); // 模擬請求間隔
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

結(jié)果:

令牌桶限流

根據(jù)請求的數(shù)量多少,管理員勻速生成一批令牌。只有擁有令牌的請求才會被允許,否則就會被丟棄,不予通過。比如管理員生成了5個令牌,此時來了10個請求,那么拿到令牌的5個請求會被同時處理,另外5個請求就會被丟棄。

一般令牌桶限流可以通過Redisson限流器實現(xiàn),因此其適用于分布式系統(tǒng),當(dāng)然前面三種限流算也可用于分布式系統(tǒng)但是需要手動實現(xiàn)。既然令牌桶限流算法這么好,Redisson還幫我們實現(xiàn)了,所以一般我們都會選擇它,因為專業(yè) [doge]。

優(yōu)點:以上三種算法的所有優(yōu)點,并且支持并發(fā)處理請求。

缺點:

  • 不適合長時間限流
  • 對資源消耗高,依賴Redis實現(xiàn)
  • 不適用于突發(fā)性任務(wù)

Java實現(xiàn):

@Service
public class RedisLimiterManager {

    @Resource
    private RedissonClient redissonClient;

    /**
     * 限流操作
     *
     * @param key 區(qū)分不同的限流器,比如不同的用戶 id 應(yīng)該分別統(tǒng)計
     */
    public void doRateLimit(String key) {
        // 創(chuàng)建一個名稱為user_limiter的限流器,每秒最多訪問2次
        RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(key);
        rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 2, 1, RateIntervalUnit.SECONDS); // OVERALL類型:不管有多少臺服務(wù)器都是放在一起統(tǒng)計的,請求閾值,生成令牌的頻率
        // 每當(dāng)一個操作來了后,請求一個令牌
        boolean canOp = rateLimiter.tryAcquire(1);// 令牌請求數(shù),處理請求需消耗的令牌
        if (!canOp) {
            throw new BusinessException(ErrorCode.TOO_MANY_REQUEST);
        }
    }
}

@SpringBootTest
class RedisLimiterManagerTest {
    @Resource
    private RedisLimiterManager redisLimiterManager;

    @Test
    void doRateLimit() throws InterruptedException {
        String userId = "1";
        for (int i=0;i<10;i++) {
            redisLimiterManager.doRateLimit(userId);
            System.out.println("success");
        }
    }
}

結(jié)果:

參考來源:面試必備:4種經(jīng)典限流算法講解 - 掘金

到此這篇關(guān)于Java代碼實現(xiàn)四種限流算法詳細(xì)介紹的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java 限流算法內(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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