服务限流算法：从令人头疼到信手拈来

前言

随着系统规模的扩大和用户量的增加，服务限流成为了一个非常重要的话题。一方面，系统需要能够处理大量的请求，不至于因为负载过高而崩溃；另一方面，又需要避免恶意攻击或者其他异常情况对系统造成影响。本文将介绍一些常见的服务限流算法，包括漏桶算法、令牌桶算法、计数器算法等，并提供Java实现示例，帮助读者更好地理解这些算法。

漏桶算法

算法原理

漏桶算法是一种最简单的限流算法。它的基本思想是，将请求看作是水流，服务则是下面的水桶。当请求进来时，先放到容量固定的漏桶中，然后以一定的速度流出。如果漏桶已经满了，那么新的请求就会被丢弃。这个速度可以是固定的，也可以是动态的，与具体实现有关。

漏桶算法可以有效平滑流量，控制请求处理的速度。

Java实现

public class LeakyBucket {private final int capacity; // 漏桶容量private final int ratePerSecond; // 水流出的速度（每秒）private int waterLevel = 0; // 桶中当前水位private long lastUpdateTime = System.currentTimeMillis(); // 上次更新时间public LeakyBucket(int capacity, int ratePerSecond) {this.capacity = capacity;this.ratePerSecond = ratePerSecond;}public synchronized boolean allowRequest() {// 计算时间差，更新漏桶中的水量long timePassed = System.currentTimeMillis() - lastUpdateTime;int waterDrained = (int) (timePassed / 1000 * ratePerSecond);waterLevel = Math.max(0, waterLevel - waterDrained);lastUpdateTime = System.currentTimeMillis();// 判断漏桶中的水量是否超过容量，如果超过则拒绝请求if (waterLevel >= capacity) {return false;} else {waterLevel++;return true;}}
}

漏桶算法的Java实现非常简单，只需要记录漏桶的容量和速度，并在处理请求时更新漏桶中的水位即可。在上述示例中，使用synchronized关键字确保线程安全。

令牌桶算法

算法原理

令牌桶算法也是一种常见的限流算法。它的基本思想是，系统以一定的速度生成令牌并放入桶中，请求需要从桶中取出令牌才能被处理。如果桶中没有令牌，则请求不能被处理。这个速度可以是固定的，也可以是动态的，与具体实现有关。

令牌桶算法可以控制请求处理的速率，同时还可以应对短时间内的请求突发。

Java实现

public class TokenBucket {private final int capacity; // 令牌桶容量private final int ratePerSecond; // 令牌生成速度（每秒）private int tokenCount = 0; // 桶中当前令牌数private long lastUpdateTime = System.currentTimeMillis(); // 上次更新时间public TokenBucket(int capacity, int ratePerSecond) {this.capacity = capacity;this.ratePerSecond = ratePerSecond;}public synchronized boolean allowRequest() {// 计算时间差，更新桶中的令牌数long timePassed = System.currentTimeMillis() - lastUpdateTime;int tokensToAdd = (int) (timePassed / 1000 * ratePerSecond);tokenCount = Math.min(capacity, tokenCount + tokensToAdd);lastUpdateTime = System.currentTimeMillis();// 判断令牌数是否足够，如果足够则允许请求if (tokenCount > 0) {tokenCount--;return true;} else {return false;}}
}

令牌桶算法的Java实现与漏桶算法类似，只需要记录令牌桶的容量和速度，并在处理请求时更新桶中的令牌数即可。在上述示例中，使用synchronized关键字确保线程安全。

计数器算法

算法原理

计数器算法是一种基于时间窗口的限流算法。它的基本思想是，用一个定长的时间窗口来统计请求次数，当请求次数超过阈值时，则拒绝新的请求。这个时间窗口可以是固定的，也可以是动态的，与具体实现有关。

Java实现

public class Counter {private final int maxRequests; // 时间窗口内最大请求数private final long timeWindowInMillis; // 时间窗口长度（毫秒）private final Queue<Long> requestTimes = new LinkedList<>(); // 请求时间队列public Counter(int maxRequests, long timeWindowInMillis) {this.maxRequests = maxRequests;this.timeWindowInMillis = timeWindowInMillis;}public synchronized boolean allowRequest() {// 移除过期的请求时间long currentTime = System.currentTimeMillis();while (!requestTimes.isEmpty() && requestTimes.peek() < currentTime - timeWindowInMillis) {requestTimes.poll();}// 判断请求数是否达到阈值if (requestTimes.size() < maxRequests) {requestTimes.offer(currentTime);return true;} else {return false;}}
}

计数器算法的Java实现需要使用一个队列来存储请求时间，并在处理请求时动态地移除过期的请求时间。在上述示例中，使用synchronized关键字确保线程安全。