6种限流方法之服务端令牌算法

在令牌桶算法中有一个程序以某种恒定的速度生成令牌，并存入令牌桶中。每个请求必须先获取令牌才能执行，请求如果没有获取到令牌，可以选择等待，也可以放弃执行，如下图所示：

我们可以使用 Google 开源的 guava 包，很方便的实现令牌桶算法，首先在 pom.xml 添加 guava 引用，配置如下：

com.google.guava guava 28.2-jre

具体实现代码如下：

package com.example.demo; import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter; import java.time.Instant; /** * 6种限流方法之服务端令牌算法 * * @author www.jiagou1216.com */public class RateLimiterDemo { public static void main(String[] args) { // 每秒产生 10 个令牌（每 100 ms 产生一个令牌） RateLimiter rt = RateLimiter.create(10); for (int i = 0; i < 11; i++) { new Thread(() -> { // 获取 1 个令牌 rt.acquire(); System.out.println("正常执行方法，ts:" + Instant.now()); }).start(); } }}

以上程序的执行结果为：

可以看到，令牌确实是每 100ms 产生一个，而 acquire() 方法为阻塞等待获取令牌，它可以接收一个 int 类型的参数，用于指定获取令牌的个数。替代方法还有 tryAcquire()，此方法在没有可用令牌时就会返回 false 这样就不会阻塞等待了。tryAcquire() 方法也可以设置超时时间，未超过最大等待时间会阻塞等待获取令牌，如果超过了最大等待时间仍然没有可用的令牌就会返回 false。

注意：

使用 google guava 实现的令牌算法属于程序级别的单机版限流方案，而上面使用 Redis-Cell 的是分布式的限流方案。

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