首先我們來看看 Guava RateLimiter 是如何解決高併發場景下的限流問題的。Guava 是 Google 開源的 Java 類庫，提供了一個工具類 RateLimiter。我們先來看看 RateLimiter 的使用，讓你對限流有個感官的印象。假設我們有一個執行緒池，它每秒只能處理兩個任務，如果提交的任務過快，可能導致系統不穩定，這個時候就需要用到限流。

在下面的示例程式碼中，我們建立了一個流速為 2 個請求 / 秒的限流器，這裡的流速該怎麼理解呢？直觀地看，2 個請求 / 秒指的是每秒最多允許 2 個請求通過限流器，其實在 Guava 中，流速還有更深一層的意思：是一種勻速的概念，2 個請求 / 秒等價於 1 個請求 /500 毫秒。

在向執行緒池提交任務之前，呼叫 acquire() 方法就能起到限流的作用。通過示例程式碼的執行結果，任務提交到執行緒池的時間間隔基本上穩定在 500 毫秒。

//限流器流速：2個請求/秒
RateLimiter limiter = 
  RateLimiter.create(2.0);
//執行任務的執行緒池
ExecutorService es = Executors
  .newFixedThreadPool(1);
//記錄上一次執行時間
prev = System.nanoTime();
//測試執行20次
for (int i=0; i<20; i++){
  //限流器限流
  limiter.acquire();
  //提交任務非同步執行
  es.execute(()->{
    long cur=System.nanoTime();
    //列印時間間隔：毫秒
    System.out.println(
      (cur-prev)/1000_000);
    prev = cur;
  });
}

輸出結果：
...
500
499
499
500
499
 

經典限流演算法：令牌桶演算法

Guava 的限流器使用上還是很簡單的，那它是如何實現的呢？Guava 採用的是令牌桶演算法，其核心是要想通過限流器，必須拿到令牌。也就是說，只要我們能夠限制發放令牌的速率，那麼就能控制流速了。令牌桶演算法的詳細描述如下：

1. 令牌以固定的速率新增到令牌桶中，假設限流的速率是 r/ 秒，則令牌每 1/r 秒會新增一個；

2. 假設令牌桶的容量是 b ，如果令牌桶已滿，則新的令牌會被丟棄；

3. 請求能夠通過限流器的前提是令牌桶中有令牌。

這個演算法中，限流的速率 r 還是比較容易理解的，但令牌桶的容量 b 該怎麼理解呢？b 其實是 burst 的簡寫，意義是限流器允許的最大突發流量

比如 b=10，而且令牌桶中的令牌已滿，此時限流器允許 10 個請求同時通過限流器，當然只是突發流量而已，這 10 個請求會帶走 10 個令牌，所以後續的流量只能按照速率 r 通過限流器。

令牌桶這個演算法，如何用 Java 實現呢？很可能你的直覺會告訴你生產者 - 消費者模式：一個生產者執行緒定時向阻塞佇列中新增令牌，而試圖通過限流器的執行緒則作為消費者執行緒，只有從阻塞佇列中獲取到令牌，才允許通過限流器。

這個演算法看上去非常完美，而且實現起來非常簡單，如果併發量不大，這個實現並沒有什麼問題。可實際情況卻是使用限流的場景大部分都是高併發場景，而且系統壓力已經臨近極限了，此時這個實現就有問題了。問題就出在定時器上，在高併發場景下，當系統壓力已經臨近極限的時候，定時器的精度誤差會非常大，同時定時器本身會建立排程執行緒，也會對系統的效能產生影響。

那還有什麼好的實現方式呢？當然有，Guava 的實現就沒有使用定時器，下面我們就來看看它是如何實現的。

Guava 如何實現令牌桶演算法

Guava 實現令牌桶演算法，用了一個很簡單的辦法，其關鍵是記錄並動態計算下一令牌發放的時間。下面我們以一個最簡單的場景來介紹該演算法的執行過程。假設令牌桶的容量為 b=1，限流速率 r = 1 個請求 / 秒，如下圖所示，如果當前令牌桶中沒有令牌，下一個令牌的發放時間是在第 3 秒，而在第 2 秒的時候有一個執行緒 T1 請求令牌，此時該如何處理呢？

總結

經典的限流演算法有兩個，一個是令牌桶演算法（Token Bucket），另一個是漏桶演算法（Leaky Bucket）。令牌桶演算法是定時向令牌桶傳送令牌，請求能夠從令牌桶中拿到令牌，然後才能通過限流器；而漏桶演算法裡，請求就像水一樣注入漏桶，漏桶會按照一定的速率自動將水漏掉，只有漏桶裡還能注入水的時候，請求才能通過限流器。令牌桶演算法和漏桶演算法很像一個硬幣的正反面，所以你可以參考令牌桶演算法的實現來實現漏桶演算法。

上面我們介紹了 Guava 是如何實現令牌桶演算法的，我們的示例程式碼是對 Guava RateLimiter 的簡化，Guava RateLimiter 擴充套件了標準的令牌桶演算法，比如還能支援預熱功能。對於按需載入的快取來說，預熱後快取能支援 5 萬 TPS 的併發，但是在預熱前 5 萬 TPS 的併發直接就把快取擊垮了，所以如果需要給該快取限流，限流器也需要支援預熱功能，在初始階段，限制的流速 r 很小，但是動態增長的。預熱功能的實現非常複雜，Guava 構建了一個積分函式來解決這個問題，如果你感興趣，可以繼續深入研究。