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  最近在写一个项目，需要控制用户使用系统的次数，以避免超支，比如给不同等级的用户分配不同的调用次数，防止用户过度使用系统造成破产。现在要做一个解决方案，就是限流，比如说限制单个用户在每秒只能使用一次，那这里我们怎么去思考这个限流的阈值是多少？多少合适呢？
  参考正常用户的使用，比如限制单个用户在每秒只能使用 1 次。
 

限流的算法

  限流的算法有很多，常用的有两个漏桶算法和令牌桶算法，接下来会讲一下这两个算法的用法。

漏桶算法

  它的原理很简单，可以认为就是注水漏水的过程。往漏桶中以任意速率流入水，以固定的速率流出水。当水超过桶的容量时，会被溢出，也就是被丢弃。因为桶容量是不变的，保证了整体的速率。

1.流入的水滴，可以看作是访问系统的请求，这个流入速率是不确定的。
2.桶的容量一般表示系统所能处理的请求数。
3.如果桶的容量满了，就达到限流的阀值，就会丢弃水滴（拒绝请求）
4.流出的水滴，是恒定过滤的，对应服务按照固定的速率处理请求。
伪代码如下：

 /*** 每秒处理数（出水率）*/private long rate;/***  当前剩余水量*/private long currentWater;/*** 最后刷新时间*/private long refreshTime;/*** 桶容量*/private long capacity;/*** 漏桶算法* @return*/boolean leakybucketLimitTryAcquire() {long currentTime = System.currentTimeMillis();  //获取系统当前时间long outWater = (currentTime - refreshTime) / 1000 * rate; //流出的水量 =(当前时间-上次刷新时间)* 出水率long currentWater = Math.max(0, currentWater - outWater); // 当前水量 = 之前的桶内水量-流出的水量refreshTime = currentTime; // 刷新时间// 当前剩余水量还是小于桶的容量，则请求放行if (currentWater < capacity) {currentWater++;return true;}// 当前剩余水量大于等于桶的容量，限流return false;}

没有办法迅速处理一批请求，面对突发流量的时候，漏桶算法还是循规蹈矩地处理请求，按照固定速率处理请求，这不是我们想要的结果。
 

令牌桶算法

  面对突发流量的时候，我们可以使用令牌桶算法限流。

令牌桶算法原理：
1.有一个令牌管理员，根据限流大小，定速往令牌桶里放令牌。
2.如果令牌数量满了，超过令牌桶容量的限制，那就丢弃。
3.系统在接受到一个用户请求时，都会先去令牌桶要一个令牌。如果拿到令牌，那么就处理这个请求的业务逻辑；
4.如果拿不到令牌，就直接拒绝这个请求。

伪代码如下：

   /*** 每秒处理数（放入令牌数量）*/private long putTokenRate;/*** 最后刷新时间*/private long refreshTime;/*** 令牌桶容量*/private long capacity;/*** 当前桶内令牌数*/private long currentToken = 0L;/*** 漏桶算法* @return*/boolean tokenBucketTryAcquire() {long currentTime = System.currentTimeMillis();  //获取系统当前时间long generateToken = (currentTime - refreshTime) / 1000 * putTokenRate; //生成的令牌 =(当前时间-上次刷新时间)* 放入令牌的速率currentToken = Math.min(capacity, generateToken + currentToken); // 当前令牌数量 = 之前的桶内令牌数量+放入的令牌数量refreshTime = currentTime; // 刷新时间//桶里面还有令牌，请求正常处理if (currentToken > 0) {currentToken--; //令牌数量-1return true;}return false;}

如果令牌发放的策略正确，这个系统即不会被拖垮，也能提高机器的利用率。Guava的RateLimiter限流组件，就是基于令牌桶算法实现的
 

限流粒度

1.针对某个方法限流，即单位时间内最多允许同时 XX 个操作使用这个方法
2.针对某个用户限流，比如单个用户单位时间内最多执行 XX 次操作
3.针对某个用户 x 方法限流，比如单个用户单位时间内最多执行 XX 次这个方法
 

限流实现构思

1.本地限流(单机限流)

  每个服务器单独限流，一般适用于单体项目，就是你的项目只有一个服务器 。
  在 Java 中，有很多第三方库可以用来实现单机限流：Guava RateLimiter：这是谷歌 Guava 库提供的限流工具，可以对单位时间内的请求数量进行限制。

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;public static void main(String[] args) {// 每秒限流5个请求RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5.0);while (true) {if (limiter.tryAcquire()) {// 处理请求} else {// 超过流量限制，需要做何处理}}
}

 

2.分布式限流(多机限流)

  如果你的项目有多个服务器，比如微服务，那么建议使用分布式限流。
1.把用户的使用频率等数据放到一个集中的存储进行统计；
比如 Redis，这样无论用户的请求落到了哪台服务器，都以集中存储中的数据为准。
(Redisson – 是一个操作 Redis 的工具库)
2.在网关集中进行限流和统计（比如 Sentinel、Spring Cloud Gateway）

//redission
import org.redisson.Redisson;
import org.redisson.api.RSemaphore;
import org.redisson.api.RedissonClient;public static void main(String[] args) {// 创建RedissonClientRedissonClient redisson = Redisson.create();// 获取限流器RSemaphore semaphore = redisson.getSemaphore("mySemaphore");// 尝试获取许可证boolean result = semaphore.tryAcquire();if (result) {// 处理请求} else {// 超过流量限制，需要做何处理}
}

 

Redisson 限流实现

  Redisson 内置了一个限流工具类，可以帮助你利用 Redis 来存储、来统计。

1.先引入依赖

<dependency><groupId>org.redisson</groupId><artifactId>redisson</artifactId><version>3.21.3</version>
</dependency>

2.创建 RedissonConfig 配置类，用于初始化 RedissonClient 对象单例；

application.yml文件

RedissonConfig 配置类

@Configuration
@ConfigurationProperties(prefix = "spring.redis")
@Data
public class RedissonConfig {private Integer database;private String host;private Integer port;private String password;@Beanpublic RedissonClient redissonClient() {Config config = new Config();config.useSingleServer().setDatabase(database).setAddress("redis://" + host + ":" + port);RedissonClient redisson = Redisson.create(config);return redisson;}
}

3.编写 RedisLimiterManager

  Manager是专门提供 RedisLimiter 限流基础服务的(提供了通用的能力，可以放到任何一个项目里)。

@Service
public class RedisLimiterManager {@Resourceprivate RedissonClient redissonClient;/*** 限流操作** @param key 区分不同的限流器，比如不同的用户 id 应该分别统计*/public void doRateLimit(String key) {RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(key);// 限流器的统计规则(每秒2个请求;连续的请求,最多只能有2个请求被允许通过)// RateType.OVERALL表示速率限制作用于整个令牌桶,即限制所有请求的速率rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 2, 1, RateIntervalUnit.SECONDS);// 每当一个操作来了后，请求一个令牌boolean canOp = rateLimiter.tryAcquire(1);// 如果没有令牌,还想执行操作,就抛出异常if (!canOp) {throw new BusinessException(ErrorCode.TOO_MANY_REQUEST);}}
}

之后进行一下测试即可。

4.在项目引用

伪代码，只需要引入RedisLimiterManager 类，直接在需要限流的地方加上即可，例如给用户加上限流，就是每个用户每秒只允许请求两次

@Resource
private RedisLimiterManager redisLimiterManager;User loginUser = userService.getLoginUser(request);
// 限流判断，每个用户一个限流器
redisLimiterManager.doRateLimit("user_" + loginUser.getId());

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