基于Redission 实现限流1-令牌桶算法

概述:

限流是一种常用的系统保护技术，其本质是控制进入系统的请求速率，以确保系统的稳定性和可靠性。限流可以防止系统因为超负荷的请求而崩溃，从而保证系统对正常请求的响应能力。限流的原理基于流量控制理论，可以通过多种算法实现，包括但不限于以下几种：限流是一种控制网络流量或服务请求速率的技术，以防止系统超载并确保服务的可用性和稳定性。

常见的限流算法：

固定窗口算法（Fixed Window Counter）:
- 也称为计数器算法。
- 将时间分割成固定长度的窗口，每个窗口内都有一个独立的计数器。
- 在每个窗口期间，系统跟踪请求的数量，并在达到预设的限制时拒绝额外的请求。
- 缺点是在窗口切换时可能出现两倍于限制的请求被允许的情况（窗口临界问题）。
滑动窗口日志算法（Sliding Window Log）:
- 记录每个请求的时间戳。
- 当新请求到来时，移除超出当前时间窗口的所有请求记录，然后检查剩余记录的数量。
- 如果请求数量小于限制，则允许新请求并记录其时间戳；如果超过限制，则拒绝。
- 较固定窗口算法更平滑，但需要存储更多的数据。
滑动窗口计数器算法（Sliding Window Counter）:
- 结合了固定窗口和滑动窗口日志的特点。
- 使用多个计数器来代表不同的时间段，并根据当前时间计算出一个加权总计数。
- 这种方法提供了比固定窗口更平滑的限流，但实现起来比较复杂。
漏桶算法（Leaky Bucket）:
- 将请求想象为流入桶中的水，桶以固定速率漏水（处理请求）。
- 如果桶满了（达到容量限制），新流入的水（请求）会被丢弃。
- 无论输入流量如何变化，输出流量始终保持恒定。
令牌桶算法（Token Bucket）:
- 与漏桶算法类似，但更灵活。
- 令牌（token）以固定速率放入桶中，每个请求需要消耗一个令牌才能被处理。
- 如果桶中有足够的令牌，请求立即被处理；如果没有，请求可以等待令牌或被拒绝。
- 允许突发流量直到令牌耗尽，然后恢复到固定速率。
自适应限流（Adaptive Throttling）:
- 根据系统的当前性能指标（如响应时间、队列长度等）动态调整限流阈值。
- 在系统负载较低时放宽限制，在负载较高时加强限流。
- 这种方法需要复杂的监控和调整机制。

具体实现限流的方法有很多，可以在不同的层次上进行，例如应用层、网络层、数据库层等。

常见的限流实现方式：

中间件/服务网关限流: 使用如 Nginx、Apache、Zuul、Spring Cloud Gateway 等中间件或服务网关提供的限流功能。
负载均衡器限流: 在负载均衡器层面设置限流规则，例如 AWS ELB、F5 等。
编程语言或框架提供的限流库: 如 Guava RateLimiter、Resilience4j、Sentinel 等。
自定义限流组件: 根据业务需求自己实现限流逻辑。

令牌桶算法实现：

本文将重点介绍基于Redission 实现令牌桶算法

源码：

java 复制代码

import org.redisson.api.RRateLimiter;
import org.redisson.api.RateIntervalUnit;
import org.redisson.api.RateType;
import org.redisson.api.RedissonClient;

/**
 * @Author derek_smart
 * @Date 202/5/12 8:01
 * @Description 实现基于令牌桶算法的限流器
 * <p>
 */
public class RedissonTokenBucketRateLimiter {
    private final RRateLimiter rateLimiter;

    public RedissonTokenBucketRateLimiter(RedissonClient redissonClient, String name, int rate, int rateInterval) {
        // 获取或创建一个名为 name 的 RRateLimiter 对象
        rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(name);

        // 初始化 RRateLimiter 配置
        // 设置每 rateInterval 时间单位生成 rate 个令牌
        rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, rate, rateInterval, RateIntervalUnit.SECONDS);
    }

    public boolean tryAcquire() {
        // 尝试获取一个令牌，如果获取成功则返回 true，否则返回 false
        return rateLimiter.tryAcquire();
    }

    public boolean tryAcquire(int permits) {
        // 尝试获取指定数量的令牌，如果获取成功则返回 true，否则返回 false
        return rateLimiter.tryAcquire(permits);
    }

    public void acquire() throws InterruptedException {
        // 阻塞直到获取一个令牌
        rateLimiter.acquire();
    }

    public void acquire(int permits) throws InterruptedException {
        // 阻塞直到获取指定数量的令牌
        rateLimiter.acquire(permits);
    }
}

下面是该类及其方法的介绍：

类结构

私有成员 rateLimiter ：这是 RRateLimiter 类型的一个实例，它是 Redisson 提供的令牌桶限流器的具体实现。
构造函数 ：在构造函数中，通过 Redisson 客户端 redissonClient 创建或获取一个命名为 name 的 RRateLimiter 对象，并使用 trySetRate 方法初始化限流器的配置。

方法

tryAcquire() ：尝试从令牌桶中获取一个令牌。如果令牌桶中有可用的令牌，则返回 true，表示成功获取令牌；如果没有令牌可用，则返回 false，表示此时不能处理请求，达到限流效果。
tryAcquire(int permits) ：尝试从令牌桶中获取指定数量 permits 的令牌。如果可以获取到足够的令牌，则返回 true；如果令牌不足，则返回 false。
acquire() ：阻塞当前线程直到从令牌桶中获取到一个令牌。如果令牌桶中没有可用的令牌，当前线程将等待直到有令牌变得可用。
acquire(int permits) ：阻塞当前线程直到从令牌桶中获取到指定数量 permits 的令牌。如果令牌不足，当前线程将等待直到足够的令牌可用。

限流器配置

在构造函数中，trySetRate 方法用于设置限流器的关键参数：

RateType.OVERALL：指定限流器的类型。OVERALL 表示整体的限流策略，即不区分调用者，所有请求共享相同的令牌桶。
rate：表示每个 rateInterval 时间单位内生成的令牌数。
rateInterval：表示生成令牌的时间间隔。
RateIntervalUnit.SECONDS：表示时间间隔的单位是秒。

使用场景

此类可以用于控制对资源的访问速率，以避免过载或崩溃。例如，在 Web 应用程序中，可以使用它来限制对 API 端点的请求速率，或者在微服务架构中限制服务之间的调用速率。它特别适用于分布式系统，因为 Redisson 的 RRateLimiter 是基于 Redis 的，所以状态是跨多个实例共享的。

使用 RedissonTokenBucketRateLimiter 可以很容易地在 Java 应用程序中实现分布式限流，而不需要担心单点故障或复杂的并发场景。限流的实现通常需要考虑的因素包括请求的均匀性、突发性、系统的处理能力、业务的优先级等。正确配置和实施限流策略有助于提高系统的健壮性和服务的质量。

RedissonTokenBucketRateLimiter 总结

RedissonTokenBucketRateLimiter 是一个基于 Redisson 客户端库的限流器类，它实现了令牌桶算法。这个类提供了一种在 Java 应用程序中轻松实现分布式限流的方法。以下是该类的主要特点：

分布式限流：由于它基于 Redis，因此可以在多个应用实例之间共享限流状态，适合分布式系统。
高并发性 ：Redisson 本身支持高并发操作，因此 RedissonTokenBucketRateLimiter 可以在高并发环境下工作而不会丢失令牌。
灵活性：可以动态设置生成令牌的速率和间隔，适应不同的流量需求。
简单易用：提供了简洁的 API 来获取和释放令牌，使得集成和使用变得非常简单。
阻塞和非阻塞模式 ：支持非阻塞的 tryAcquire 方法和阻塞的 acquire 方法，以便于在不同的场景下使用。

使用 RedissonTokenBucketRateLimiter 时，需要注意的是：

应当确保限流器的配置（如速率和间隔）适合你的应用程序需求。
在分布式环境中，限流器的名字应该是全局唯一的。
应用程序关闭时，需要关闭 Redisson 客户端以释放资源。

Redission 实现限流令牌桶算法总结

Redisson 提供的 RRateLimiter 是一个基于 Redis 的限流组件，它实现了令牌桶算法，并且具有以下优点：

分布式和高可用 ：由于基于 Redis，它天然支持分布式环境，可以在系统的不同组件之间共享限流器。
持久化 ：令牌桶的状态存储在 Redis 中，这意味着即使应用程序重启，限流器的状态也不会丢失。
原子性 ：Redisson 通过使用 Redis 命令来保证操作的原子性，避免了并发环境下的竞态条件。
易于监控：可以使用 Redis 的监控工具来观察和调试限流器的状态和性能。

为了有效利用 Redisson 的 RRateLimiter应该：

对 Redis 的性能和可用性进行监控，因为它是限流器的关键依赖。
根据实际情况调整令牌发放速率和容量，以满足业务需求并防止资源过载。
在实现限流逻辑时，考虑合理的错误处理和失败重试策略。

总的来说，Redisson 的 RRateLimiter 提供了一个强大而灵活的限流解决方案，适合需要在分布式系统中实现限流的场景。通过 RedissonTokenBucketRateLimiter 类的封装，开发者可以更加便捷地在 Java 应用中集成和使用这一功能。