1.Google限速神器——RateLimiter分享
2.Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析
3.限速神器RateLimiter源码解析

Google限速神器——RateLimiter分享

       在微服务架构中，限流限流限流组件是源码不可或缺的要素，它控制着同一时间访问服务的推荐并发量，对于系统稳定至关重要。代码Google的限流限流guava库提供了一款名为RateLimiter的限流工具。它与Semaphore不同，源码类库源码和jvm源码哪个重要Semaphore侧重于并发访问的推荐数量限制，而RateLimiter则是代码通过设置许可证速率来限制访问速率。默认情况下，限流限流许可证按照预设速率平稳分配，源码保证系统的推荐稳定运行。

       RateLimiter是代码线程安全的，但不保证公平性。限流限流虽然它没有直接的源码构造方法，但可以通过RateLimiter.create静态方法创建实例。推荐uip 源码使用环境要求JDK以上，这可能限制了其在某些场景中的实际应用。RateLimiter的实现机制基于stopwatch，通过调整阻塞时长来实现速率控制。

       一个简单的示例展示了如何限制线程执行速率，比如将每秒执行次数限制为2次。通过代码演示，我们观察到无论运行次数多少，线程执行间隔始终为ms，这是ms除以速率的结果。这表明RateLimiter能够有效控制执行速率。

       尽管RateLimiter可能不适用于所有生产环境，因其对JDK版本的高要求和可能的实验性质，但在学习和研究中，foobar 源码它提供了宝贵的资源。作为学习工具，RateLimiter的源码提供了深入理解限流原理的机会。然而，实际应用时需要权衡其限制和潜在风险。今天的内容到此为止，期待你对限流组件有更深的理解。晚安！

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Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析

       Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析

       在项目中引入Redisson限流器RRateLimiter，通过以下步骤实现限流功能。首先使用Redis命令将限流的配置信息保存在Redis中，具体代码如下：

       执行`hsetnx testRedissonRateLimiter rate `，设置限流次数为，`testRedissonRateLimiter`为自定义的nio 源码键名。

       执行`hsetnx testRedissonRateLimiter interval `，设置限流时间，单位为毫秒。

       执行`hsetnx testRedissonRateLimiter type 0`，设置限流类型，枚举值为RateType.OVERALL。

       将配置信息保存于Redis的HashMap结构中，使用`hsetnx`确保设置成功。然后判断是否超过限流次数。

       通过`getValueName()`方法获取限流配置，进一步调用`tryAcquire()`方法检查是否超过限流次数。Lua脚本返回`nil`代表未超过限流，若有值则已超过限流。`pttl`命令始终返回值，http代理源码即使用于不存在的键。

       使用`getConfig()`方法获取所有限流配置信息，执行`delete()`方法清除限流配置。值得注意的是，Redisson在删除限流配置时存在一个BUG，仅删除了`testRedissonRateLimiter`键，未清理`{ testRedissonRateLimiter}:value`键，影响判断请求是否超过限流次数。此问题于年2月日::被发现，Redisson版本为3..7。

       为了验证限流功能，调试时逐步执行代码，同时观察Redis服务器命令监控，确保限流功能按预期运行。

限速神器RateLimiter源码解析

       软件系统中一般有两种场景会用到限流：一是管理并发访问，控制多个请求同时执行的数量；二是控制数据生成或传输速率，避免过快消耗资源。常见的限流算法有漏桶算法、令牌桶算法等。本文将介绍谷歌Guava包中的限流组件RateLimiter，它基于令牌桶算法，通过控制令牌的生成和消费，实现对系统资源的合理分配。

       RateLimiter的实现简单，只需要引入guava jar，适用于各种场景。本文介绍的源码基于版本.1-jre。使用时，RateLimiter提供直观的示例，帮助用户快速上手。例如，控制任务列表的提交速率不超过每秒2个，或者以不超过5kb/s的速率产生数据流。

       RateLimiter的核心功能是限速，通过令牌桶算法实现。在使用时，系统会根据预先设定的速率生成令牌，并在请求时消费令牌。如果当前没有足够的令牌，系统会等待直至获取令牌。在等待期间，系统会记录等待时间，确保不会因为等待而损失性能。此外，RateLimiter还考虑了资源利用不足的场景，通过存储令牌（storedPermits）来提高系统的灵活性和效率。

       RateLimiter内部实现包括RateLimiter类和SmoothRateLimiter类。RateLimiter类是顶级类，提供创建RateLimiter的方法，以及获取令牌的接口。SmoothRateLimiter类是一个抽象类，提供了平滑限速器的功能。SmoothBursty类和SmoothWarmingUp类分别是平滑突发限速器和平滑预热限速器的实现，分别适用于突发和预热场景。

       获取令牌的主体流程涉及令牌的存储和更新。在平滑突发限速器中，令牌的存储和更新由一个核心方法实现，该方法通过计算令牌的剩余量和下次令牌发放的时间，确定请求的等待时间。平滑预热限速器则在此基础上进一步实现预热算法，以适应不同场景的性能需求。

       在使用RateLimiter时，主要关注获取令牌的方法，如accquire和tryAccquire。这些方法通过计算令牌的剩余量和下次令牌发放的时间，决定请求是否等待以及等待多长时间。在具体实现中，平滑突发限速器和预热限速器在令牌的管理策略上有所不同，平滑突发限速器的实现相对直观，而预热限速器则需要深入理解其背后的算法逻辑。

       总之，RateLimiter提供了一种简单而高效的限流机制，通过灵活的算法和接口设计，满足不同场景的需求。在使用过程中，需要注意RateLimiter的实现细节，如令牌的存储和更新策略，以及如何根据实际需求调整限流参数，以达到最佳的性能和资源利用效果。