令牌桶、漏桶与计数器限流：Guava RateLimiter详解

在分布式系统中，高并发访问和资源管理是至关重要的，为了保障系统的稳定性和可用性，限流、缓存和降级策略被广泛应用。本文重点讨论了三种常见的限流算法：令牌桶算法、漏桶算法和计数器算法。 令牌桶算法，其核心是将请求比喻为令牌，系统以恒定速率生成令牌并放入桶中。每个请求需要先获取令牌才能被处理，如果没有令牌，可能会被排队、降级或拒绝。令牌桶算法强调的是平均速率控制，允许预消费，但后续请求可能因预消费而面临等待。其示意图直观地展示了这种动态调整的机制。 漏桶算法则是通过设定固定速率的“漏斗”，请求像水流一样流入，如果流入速度超过处理速度，请求会被拒绝。此算法旨在平滑突发流量，即使请求速率不均匀，也能保持稳定的处理速率。 计数器算法是最基础的限流方式，通过设定时间段内的请求数量上限，例如每分钟仅处理10个请求。这种算法简单易用，适用于对请求总量有明确限制的场景，如短信验证码获取。 Google的开源工具包Guava提供了RateLimiter类，它是令牌桶算法的具体实现。只需在项目中添加guava依赖，就能利用这个工具对并发请求进行限流，确保系统在面对突发流量时仍能维持稳定的服务质量。 这些限流算法的选择取决于实际需求，如对请求速率控制的精确度、是否允许预消费以及系统的复杂程度。理解并掌握这些算法有助于开发人员更好地设计和优化分布式系统中的流量管理和性能控制。