令牌桶算法

Google Guava RateLimiter

<dependency>
	<groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>22.0</version>
</dependency>

1. 创建令牌：RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(5); //代表每秒钟生成5个令牌
2. 消费令牌：rateLimiter.acquire(1); //代表消耗一个令牌
3. 消费令牌：rateLimiter.tryAcquire(1); //尝试去获取，没有获取到就不等了
4. 等待时间：double waitTime = rateLimiter.acquire(1); //时间单位为秒

设计思想：

1. 令牌桶：有最大令牌上限
2. 令牌生成：以固定速率生成令牌，生成是匀速的
3. 令牌消费：令牌桶积累了大量的令牌，有大量请求来获取令牌，令牌足够时这些请求都将被通过
4. 预支消费：如果一次性被消耗的令牌数据量大于已有数量时，RateLimiter的策略是预支给你的，不够的先欠着，灯后续生成了足够的令牌后，再给下一个请求发放令牌

Guava对RateLimiter有两种实现方式：

1. SmoothBursty：平滑突发限流

2. SmoothWarmingUp：平滑预热限流

public static void main(String[] args) {
        //每秒创建5个令牌的平滑突发限流器
        RateLimiter burstyLimiter = RateLimiter.create(5);
        //每秒创建5个令牌的平滑预热限流器，预热时间2s
        RateLimiter warmingUpLimiter = RateLimiter.create(5, 2000, TimeUnit.MILLISECONDS);
        DecimalFormat df = new DecimalFormat("0.00");

        try {
            Thread.sleep(1000);
        } catch (InterruptedException e){
            e.printStackTrace();
        }

        System.out.println("稳定限流器：");
        IntStream.range(0, 10).forEach(a -> {
            double acquire = burstyLimiter.acquire();
            System.out.println("第" + a + "此请求等待时间：" + df.format(acquire));
        });

        System.out.println("预热限流器：");
        IntStream.range(0, 10).forEach(a -> {
            double acquire = warmingUpLimiter.acquire();
            System.out.println("第" + a + "此请求等待时间：" + df.format(acquire));
        });
    }

三个状态：

1. 初始（冷却）状态：storedPermits = maxPermits，

   设置令牌速率时初始化 : this.storedPermits = oldMaxPermits == 0.0 ? 0.0 : this.storedPermits * this.maxPermits / oldMaxPermits;

2. 预热过程：coldFactor * stableIntervalMicros >>> stableIntervalMicros, 耗时就是预热时间，请求等同QPS次数后完成预热

3. 临界状态：storedPermits <= thresholdPermits, 随着请求获取令牌，storedPermits会相应减少

三个过程：

1. 趋于稳定过程：storedPermits >> 0，随着请求涌入storedPermits从maxPermits减少到0的过程，就是预热，当storedPermits为0就是稳定状态
2. 稳定状态：storedPermits = 0，也就是系统已经完成预热，后续获取令牌的频率就是stableIntervalMicros
3. 冷却过程：storedPermits >> maxPermits，随着时间增加库存令牌会增长到最大令牌数，意味着这时没有请求获取令牌，系统开始冷却下来