本文主要研究的是RateLimit-使用guava来做接口限流的相关内容，具体如下。

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一、问题描述

　　某天A君突然发现自己的接口请求量突然涨到之前的10倍，没多久该接口几乎不可使用，并引发连锁反应导致整个系统崩溃。如何应对这种情况呢？生活给了我们答案：比如老式电闸都安装了保险丝，一旦有人使用超大功率的设备，保险丝就会烧断以保护各个电器不被强电流给烧坏。同理我们的接口也需要安装上“保险丝”，以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪，当流量过大时，可以采取拒绝或者引流等机制。

二、常用的限流算法

常用的限流算法有两种：漏桶算法和令牌桶算法。

漏桶算法思路很简单，请求先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水请求过大会直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。

图1 漏桶算法示意图

对于很多应用场景来说，除了要求能够限制数据的平均传输速率外，还要求允许某种程度的突发传输。这时候漏桶算法可能就不合适了，令牌桶算法更为适合。如图2所示，令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。

图2 令牌桶算法示意图

三、限流工具类RateLimiter

　　google开源工具包guava提供了限流工具类RateLimiter，该类基于“令牌桶算法”，非常方便使用。该类的接口具体的使用请参考：RateLimiter使用实践。

RateLimiter 使用Demo

package ratelimite;
import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
public class RateLimiterDemo {
	public static void main(String[] args) {
		testNoRateLimiter();
		testWithRateLimiter();
	}
	public static void testNoRateLimiter() {
		long start = System.currentTimeMillis();
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			System.out.println("call execute.." + i);
		}
		long end = System.currentTimeMillis();
		System.out.println(end - start);
	}
	public static void testWithRateLimiter() {
		long start = System.currentTimeMillis();
		RateLimiter limiter = RateLimiter.create(10.0);
		// 每秒不超过10个任务被提交 
		for (int i = 0; i < 10; i++) {
			limiter.acquire();
			// 请求RateLimiter, 超过permits会被阻塞 
			System.out.println("call execute.." + i);
		}
		long end = System.currentTimeMillis();
		System.out.println(end - start);
	}
}

文章标题：RateLimit-使用guava来做接口限流代码示例-创新互联
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