Resilience4j与Guava在功能定位、设计理念、适用场景等方面存在显著差异，以下是详细比较：
一、功能定位
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Resilience4j：是一个轻量级的容错框架，专为Java 8及以上版本设计，灵感来源于Netflix的Hystrix，但更加简洁、模块化，且与函数式编程结合紧密。它提供了断路器（Circuit Breaker）、限流器（Rate Limiter）、重试（Retry）、超时（Time Limiter）、舱壁（Bulkhead）等核心功能，可独立使用或组合，适合微服务架构中的容错处理。
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Guava：是Google开源的一个Java核心库，提供了许多实用的工具和API，包括集合、缓存、并发编程、字符串处理、I/O操作等。其中，RateLimiter用于实现速率限制，是Guava在限流方面的一个工具，但并非其主要功能。
二、设计理念
- Resilience4j：采用模块化设计，每个功能都是一个独立的模块，可以根据实际需求选择所需模块。它支持函数式编程，利用Java 8的函数式编程特性，提供更简洁的API。此外，Resilience4j还提供了丰富的监控功能，可以集成到Prometheus、Grafana等监控工具中。
- Guava：旨在提供高效、优化的工具，支持类型推断和最佳实践，减少编码错误。它提供了丰富的集合操作和实用工具类，如Multiset、Multimap、Immutable Collections等，以及函数式编程的支持。Guava的设计理念是减少繁琐的样板代码，提供更简洁的编程接口。
三、限流功能比较
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Resilience4j的RateLimiter：
- 算法：基于令牌桶算法或滑动窗口算法（具体实现可能因版本而异）。
- 配置：提供了丰富的配置选项，如每周期的请求次数、周期的刷新时间、请求的超时设置等。
- 监控：提供了丰富的监控功能，可以集成到Prometheus、Grafana等监控工具中。
- 适用场景：适合需要复杂配置和性能监控的场景，如微服务架构中的服务调用限流。
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Guava的RateLimiter：
- 算法：基于令牌桶算法。
- 配置：配置相对简单，主要通过创建RateLimiter实例时指定每秒允许的请求数（permitsPerSecond）来控制速率。虽然也支持动态调整速率，但配置选项相对较少。
- 监控：不提供内置的监控功能。
- 适用场景：适合基本的速率限制需求，如单机应用中的API请求限流。
四、其他功能比较
- Resilience4j：除了限流功能外，还提供了断路器、重试、超时、舱壁等核心功能，这些功能在微服务架构中非常有用，可以提高系统的可用性和容错能力。
- Guava：虽然也提供了一些与并发编程相关的工具类，如ListenableFuture等，但这些功能并不如Resilience4j那样全面和专门化。Guava的主要优势在于其丰富的集合操作和实用工具类。
五、社区活跃度与维护情况
- Resilience4j：作为一个开源项目，Resilience4j拥有活跃的社区和持续的维护更新。它不断引入新的功能和改进，以满足不断变化的需求。
- Guava：同样是一个开源项目，Guava也拥有庞大的用户群体和活跃的社区。然而，由于其功能广泛且稳定，更新频率可能相对较低，但每次更新都会带来重要的改进和修复。