分布式环境下的限流策略：Redis RateLimiter与Guava Token Bucket

分布式环境下，为了应对高并发和保护系统稳定性，限流成为了一种必要的策略。本资源主要讨论了在分布式环境中如何实现限流，特别是针对服务商接口的访问限制，以避免超出服务商的服务上限导致的拒绝服务问题。文中提到了三种限流方案：Guava的RateLimiter、Token Bucket算法和Leaky Bucket算法，并具体介绍了使用Redis实现限流的方法。 首先，我们来看业务背景。在大规模的推广活动中，例如发送营销短信，可能会涉及到千万级别的用户群体。由于服务商接口的处理能力有限（例如400条/s），而业务方调用接口的速度无法预知，可能高达800/s或更高。在这种情况下，如果不限流，将可能导致服务商接口的超负荷，进而影响服务质量和数据丢失。此外，系统是分布式部署，所有节点都共享同一个服务商接口，因此需要在多个节点上实施一致的限流策略。 接下来，我们详细分析需求和设计： 1. 接口限流：由于业务方调用频率不可控，必须在业务层限制对服务商接口的调用，以确保接口的可用性。 针对这一需求，提出了三种限流方案： - 方案一：使用Guava的RateLimiter。RateLimiter基于令牌桶算法，可以预先设定每秒允许处理的请求数（如400）。在每次调用接口之前，尝试获取一个令牌，如果获取成功则执行短信发送逻辑，否则等待或放弃此次请求。 - 方案二：利用Java的DelayQueue实现延迟队列，通过设置延迟时间来控制请求的处理速度。虽然实现较为复杂，但可以实现限流效果。 - 方案三：基于Redis实现限流。利用Redis的原子操作特性，设置两个Key，一个用于计时，一个用于计数。每次请求到来时，计数器加1，如果在预设的时间内计数未超过阈值，则允许处理任务。这种方法可以实现分布式环境下的限流，因为多个节点可以共享Redis中的状态。 以上三种方案各有优缺点，Guava的RateLimiter实现简单，适用于大多数情况；DelayQueue提供了更灵活的控制，但实现较为复杂；Redis方案则适用于分布式环境，可以保证多节点间的一致性。 在实际应用中，可以根据系统的具体需求和资源状况选择合适的限流策略。例如，如果系统主要关注的是稳定性和一致性，Redis方案可能是最佳选择。而如果对性能有较高要求，且系统规模较小，Guava的RateLimiter可能更为合适。在设计限流方案时，还需要考虑系统的扩展性和可维护性，以便在未来的业务增长中能够灵活调整。