1.Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析
2.限速神器RateLimiter源码解析
3.RateLimiter 限流底层原理解析

Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析

       Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析

       在项目中引入Redisson限流器RRateLimiter，限流限流通过以下步骤实现限流功能。源码首先使用Redis命令将限流的代码配置信息保存在Redis中，具体代码如下：

       执行`hsetnx testRedissonRateLimiter rate `，限流限流设置限流次数为，源码`testRedissonRateLimiter`为自定义的代码棋牌支付平台源码键名。

       执行`hsetnx testRedissonRateLimiter interval `，限流限流设置限流时间，源码单位为毫秒。代码

       执行`hsetnx testRedissonRateLimiter type 0`，限流限流设置限流类型，源码枚举值为RateType.OVERALL。代码

       将配置信息保存于Redis的限流限流HashMap结构中，使用`hsetnx`确保设置成功。源码然后判断是代码java爱心源码多大否超过限流次数。

       通过`getValueName()`方法获取限流配置，进一步调用`tryAcquire()`方法检查是否超过限流次数。Lua脚本返回`nil`代表未超过限流，若有值则已超过限流。`pttl`命令始终返回值，即使用于不存在的键。

       使用`getConfig()`方法获取所有限流配置信息，执行`delete()`方法清除限流配置。值得注意的是，Redisson在删除限流配置时存在一个BUG，仅删除了`testRedissonRateLimiter`键，未清理`{ testRedissonRateLimiter}:value`键，影响判断请求是否超过限流次数。此问题于年2月日::被发现，td engine源码解析Redisson版本为3..7。

       为了验证限流功能，调试时逐步执行代码，同时观察Redis服务器命令监控，确保限流功能按预期运行。

限速神器RateLimiter源码解析

       软件系统中一般有两种场景会用到限流：一是管理并发访问，控制多个请求同时执行的数量；二是控制数据生成或传输速率，避免过快消耗资源。常见的限流算法有漏桶算法、令牌桶算法等。本文将介绍谷歌Guava包中的限流组件RateLimiter，它基于令牌桶算法，通过控制令牌的生成和消费，实现对系统资源的直播系统源码网站合理分配。

       RateLimiter的实现简单，只需要引入guava jar，适用于各种场景。本文介绍的源码基于版本.1-jre。使用时，RateLimiter提供直观的示例，帮助用户快速上手。例如，控制任务列表的提交速率不超过每秒2个，或者以不超过5kb/s的速率产生数据流。

       RateLimiter的核心功能是限速，通过令牌桶算法实现。在使用时，系统会根据预先设定的投诉曝光源码速率生成令牌，并在请求时消费令牌。如果当前没有足够的令牌，系统会等待直至获取令牌。在等待期间，系统会记录等待时间，确保不会因为等待而损失性能。此外，RateLimiter还考虑了资源利用不足的场景，通过存储令牌（storedPermits）来提高系统的灵活性和效率。

       RateLimiter内部实现包括RateLimiter类和SmoothRateLimiter类。RateLimiter类是顶级类，提供创建RateLimiter的方法，以及获取令牌的接口。SmoothRateLimiter类是一个抽象类，提供了平滑限速器的功能。SmoothBursty类和SmoothWarmingUp类分别是平滑突发限速器和平滑预热限速器的实现，分别适用于突发和预热场景。

       获取令牌的主体流程涉及令牌的存储和更新。在平滑突发限速器中，令牌的存储和更新由一个核心方法实现，该方法通过计算令牌的剩余量和下次令牌发放的时间，确定请求的等待时间。平滑预热限速器则在此基础上进一步实现预热算法，以适应不同场景的性能需求。

       在使用RateLimiter时，主要关注获取令牌的方法，如accquire和tryAccquire。这些方法通过计算令牌的剩余量和下次令牌发放的时间，决定请求是否等待以及等待多长时间。在具体实现中，平滑突发限速器和预热限速器在令牌的管理策略上有所不同，平滑突发限速器的实现相对直观，而预热限速器则需要深入理解其背后的算法逻辑。

       总之，RateLimiter提供了一种简单而高效的限流机制，通过灵活的算法和接口设计，满足不同场景的需求。在使用过程中，需要注意RateLimiter的实现细节，如令牌的存储和更新策略，以及如何根据实际需求调整限流参数，以达到最佳的性能和资源利用效果。

RateLimiter 限流底层原理解析

       学习RateLimiter限流器原理的重要性在于项目中的实际应用。面试官提问时的尴尬经历促使作者深入研究。本文重点解析其限流算法原理、问题及在项目中的使用方式，而非源码。

       限流原理

       RateLimiter基于Google Guava的令牌桶算法，持续均匀产生令牌，消费时需持有令牌，无则需等待。核心是区分SmoothBursty和SmoothWarmingUp两种类型。

       常用API与示例

       SmoothBursty限流器如一秒生成5令牌，即使一次请求超过桶中令牌，可透支未来令牌，但会导致后续请求等待时间增加。如通过RateLimiter.create(2)创建，初始可获取超过限值的令牌，但后续会有所延迟。

       SmoothWarmingUp预热机制

       SmoothWarmingUp限流器有预热期，资源逐渐达到指定速度，适用于资源懒加载等场景，有助于降低重启后服务压力。

       预热在高并发中的重要性

       预热对于高并发场景至关重要，避免因资源未初始化而引发服务故障，比如线程池和数据库缓存等问题。

       线程安全与设计模式

       RateLimiter是线程安全的，通过synchronized和双重检测单例模式确保多线程安全。

       缺陷与优化

       RateLimiter的透支未来令牌设计可能导致请求等待时间延长，需采用拒绝策略控制请求量，避免过度透支。

       限流算法比较

       漏桶算法与令牌桶算法各有优缺点，漏桶算法可能抛弃突发请求，而令牌桶算法如RateLimiter能处理突发流量，但需避免持续高并发导致的延迟。

       项目使用

       项目中可采用AOP方式结合Guava实现限流，通过SpringBoot starter简化配置，减少对代码的侵入性。