coding++:高并发解决方案限流技术---漏桶算法限流--demo
1、漏桶算法
漏桶作为计量工具(The Leaky Bucket Algorithm as a Meter)时,可以用于流量整形(Traffic Shaping)和流量控制(TrafficPolicing),漏桶算法的描述如下:
一个固定容量的漏桶,按照常量固定速率流出水滴;
如果桶是空的,则不需流出水滴;
可以以任意速率流入水滴到漏桶;
如果流入水滴超出了桶的容量,则流入的水滴溢出了(被丢弃),而漏桶容量是不变的。
2、
,
3、桶的容量代表最大并发量,如果桶满了,则请求被丢弃
固定速率流出
随意速率流入,流入代表请求,如果流入速率很快,将桶装满,则溢出的请求被放弃,以达到限流的效果。
4、java 代码 漏桶类
package com.aiyuesheng.utils; import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; import lombok.Getter;
import lombok.Setter; /**
*
* @author caich5 可以把水滴看成请求
*/
@Setter
@Getter
public class LeakyBucket {
// 桶的容量
private int capacity = 100;
// 木桶剩余的水滴的量(初始化的时候的空的桶)
private AtomicInteger water = new AtomicInteger(0);
// 水滴的流出的速率 每1000毫秒流出1滴
private int leakRate;
// 第一次请求之后,木桶在这个时间点开始漏水
private long leakTimeStamp; public LeakyBucket(int leakRate) {
this.leakRate = leakRate;
} public boolean acquire() {
// 如果是空桶,就当前时间作为桶开是漏出的时间
if (water.get() == 0) {
leakTimeStamp = System.currentTimeMillis();
water.addAndGet(1);
return capacity == 0 ? false : true;
}
// 先执行漏水,计算剩余水量
int waterLeft = water.get() - ((int) ((System.currentTimeMillis() - leakTimeStamp) / 1000)) * leakRate;
water.set(Math.max(0, waterLeft));
// 重新更新leakTimeStamp
leakTimeStamp = System.currentTimeMillis();
// 尝试加水,并且水还未满
if ((water.get()) < capacity) {
water.addAndGet(1);
return true;
} else {
// 水满,拒绝加水
return false;
}
}
}
实现:
package com.aiyuesheng.controller; import java.util.concurrent.TimeUnit; import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import com.aiyuesheng.hystrix.OrderHystrixCommand;
import com.aiyuesheng.service.OrderService;
import com.aiyuesheng.utils.LeakyBucket;
import com.aiyuesheng.utils.LimitService;
import com.alibaba.fastjson.JSONObject;
import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter; @RestController
public class Index {
//漏桶:水滴的漏出速率是每秒 1 滴
private LeakyBucket leakyBucket = new LeakyBucket(1); @Autowired
private OrderService orderService;
//漏桶限流
@RequestMapping("/searchCustomerInfoByLeakyBucket")
public Object searchCustomerInfoByLeakyBucket() {
// 1.限流判断
boolean acquire = leakyBucket.acquire();
if (!acquire) {
System.out.println("稍后再试!");
return "稍后再试!";
}
// 2.如果没有达到限流的要求,直接调用接口查询
System.out.println(orderService.searchCustomerInfo());
return orderService.searchCustomerInfo();
} }
漏桶算法与令牌桶算法区别
主要区别在于“漏桶算法”能够强行限制数据的传输速率,
而“令牌桶算法”在能够限制数据的平均传输速率外,还允许某种程度的突发传输。在“令牌桶算法”中,只要令牌桶中存在令牌,那么就允许突发地传输数据直到达到用户配置的门限,因此它适合于具有突发特性的流量
引文:https://www.cnblogs.com/pickKnow/p/11253005.html
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