RateLimiter类似于JDK的信号量Semphore,他用来限制对资源并发访问的线程数. RateLimiter limiter = RateLimiter.create(4.0); //每秒不超过4个任务被提交 limiter.acquire();  //请求RateLimiter, 超过permits会被阻塞 executor.submit(runnable); //提交任务也可以以非阻塞的形式来使用: If(limiter.tryAcquire()){ //未请求到limiter则立…

ListenableFuture顾名思义就是可以监听的Future,它是对java原生Future的扩展增强 RateLimiter类似于JDK的信号量Semphore,他用来限制对资源并发访问的线程数,本文介绍RateLimiter使用 Guava并发 ListenableFuture RateLimiter 目录[-] 概念 代码示例 Guava版本 源码:http://www.jinhusns.com/Products/Download/?type=xcj 概念 ListenableFut…

业务背景介绍 对于web应用的限流,光看标题,似乎过于抽象,难以理解,那我们还是以具体的某一个应用场景来引入这个话题吧. 在日常生活中,我们肯定收到过不少不少这样的短信,“双11约吗?,千款….”,“您有幸获得唱读卡,赶快戳链接…”.这种类型的短信是属于推广性质的短信.为什么我要说这个呢?听我慢慢道来. 一般而言,对于推广营销类短信,它们针对某一群体(譬如注册会员)进行定点推送,有时这个群体的成员量比较大,譬如京东的会员,可以达到千万级别.因此相应的,发送推广短信的量也会增大.然而,要完成这些短…

转载自并发编程网 – ifeve.com RateLimiter 从概念上来讲,速率限制器会在可配置的速率下分配许可证.如果必要的话,每个acquire() 会阻塞当前线程直到许可证可用后获取该许可证.一旦获取到许可证,不需要再释放许可证. 校对注:RateLimiter使用的是一种叫令牌桶的流控算法,RateLimiter会按照一定的频率往桶里扔令牌,线程拿到令牌才能执行,比如你希望自己的应用程序QPS不要超过1000,那么RateLimiter设置1000的速率后,就会每秒往桶里扔1000个…

超详细的Guava RateLimiter限流原理解析  mp.weixin.qq.com 点击上方“方志朋”,选择“置顶或者星标” 你的关注意义重大! 限流是保护高并发系统的三把利器之一,另外两个是缓存和降级.限流在很多场景中用来限制并发和请求量,比如说秒杀抢购,保护自身系统和下游系统不被巨型流量冲垮等.  限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务或进行流量整形.  常用的限流方式和场景有:限制总并发数(比如数据库连接…

前因:因为本系统中,有大数据高并发的场景.在向下游系统发送请求的时候,需要限流.否则会造成下游系统的堵塞. 实现方案1: Thread.sleep(ms). 优点:简单粗暴,一行代码搞定 缺点:有点low,万一线程被抢了,无法唤醒怎么办 实现方案2: Guava的RateLimiter类 优点:简单实用,满足简单业务场景的需求.2行代码就能搞定 缺点:功能还是比较简单,限流方案限定在秒级 实现方案3: RXJava的flowable 说明:比RateLimiter复杂,但是功能强大.还没仔细研究…

一背景 如何提高系统的稳定性,简单来说除了加机器外就是服务降级.限流.加机器就是常说的分布式,从整个架构的稳定性角度看,一般SOA每个接口的所能提供的单位时间服务能力是有上限.假如超过服务能力,一般会造成整个接口服务停顿,或者应用挂了,将延迟传递给服务调用方造成整个系统的服务能力丧失.要是对外的公开 API 接口服务,Rate limiting 应该是一个必备的功能,否极有可能被恶意调用导致服务宕掉,所以限流是必要的.这里本文就整理下常见的限流原理及方案.流量控制更专业的叫法是:流量整形(tra…

一.常见的限流算法 目前常用的限流算法有两个:漏桶算法和令牌桶算法. 1.漏桶算法 漏桶算法的原理比较简单,请求进入到漏桶中,漏桶以一定的速率漏水.当请求过多时,水直接溢出.可以看出,漏桶算法可以强制限制数据的传输速度. 2.令牌桶算法 令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌,如果有请求时,请求会从桶中取出令牌,如果能取到令牌,则可以继续完成请求,否则等待或者拒绝服务.这种算法可以应对突发程度的请求,因此比漏桶算法好. 在 Wikipedia 上,令牌桶算法是这么描述的: 每秒会有 r…

限流的一般思路: 1.随机丢弃一定规则的用户(迅速过滤掉90%的用户): 2.MQ削峰(比如设一个MQ可以容纳的最大消息量,达到这个量后MQ给予reject): 3.业务逻辑层使用RateLimiter进行限流: 4.最终可以承受的流量到达DB层. package ratelimiter; import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter; import org.springframework.stereotype.Component; i…

错误使用 在实现限流时,网上的各种文章基本都会提到Guava的RateLimiter,用于实现单机的限流,并给出类似的代码: public void method() { RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10); if(rateLimiter.tryAcquire()){ // do business ...... } } 可是上面的代码真的能限流吗? 首先,从代码逻辑角度来讲,方法在每次被调用是都new一个RateLimiter,不同请…