设计简洁、强大：Java实现速率限制

后端

2023-09-13 06:52:38

速率限制：在高并发系统中保持控制

在现代软件开发中，我们经常需要处理高并发系统，即同时处理大量用户请求的情况。这些请求的涌入可能会给服务器带来巨大压力，甚至导致系统崩溃或服务中断。为了应对这一挑战，速率限制 技术应运而生。

什么是速率限制？

速率限制是指通过某种机制来控制和管理用户请求的速率，防止系统因过载而崩溃。换句话说，它就像交通灯一样，限制同时进入系统处理的请求数量。

速率限制算法

有很多不同的速率限制算法，但最常用的两种是：

令牌桶算法 ：这个算法就像一个装满令牌的桶。每个请求需要一个令牌才能被处理。如果桶中没有令牌，则请求会被拒绝。
滑动窗口算法 ：这个算法将速率限制想象成一个时间窗口。在这个窗口内，请求的数量不能超过某个限制。

Java实现速率限制

在Java中，我们可以使用两种算法实现速率限制：

令牌桶算法实现

// 令牌桶类
public class TokenBucket {

    private int maxCapacity; // 令牌桶的最大容量
    private int currentCapacity; // 令牌桶的当前容量
    private long refillInterval; // 补充令牌的时间间隔
    private long lastRefillTime; // 上一次补充令牌的时间

    // 构造函数
    public TokenBucket(int maxCapacity, long refillInterval) {
        this.maxCapacity = maxCapacity;
        this.currentCapacity = maxCapacity;
        this.refillInterval = refillInterval;
        this.lastRefillTime = System.currentTimeMillis();
    }

    // 尝试获取令牌
    public boolean tryAcquire() {
        // 检查是否需要补充令牌
        long now = System.currentTimeMillis();
        if (now - lastRefillTime >= refillInterval) {
            // 补充令牌
            currentCapacity = maxCapacity;
            lastRefillTime = now;
        }

        // 尝试获取令牌
        if (currentCapacity > 0) {
            currentCapacity--;
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }
}

滑动窗口算法实现

// 滑动窗口类
public class SlidingWindow {

    private int windowSize; // 滑动窗口的大小
    private long[] timestamps; // 窗口内请求的时间戳
    private int currentPosition; // 当前窗口位置

    // 构造函数
    public SlidingWindow(int windowSize) {
        this.windowSize = windowSize;
        this.timestamps = new long[windowSize];
        this.currentPosition = 0;
    }

    // 尝试获取令牌
    public boolean tryAcquire() {
        // 添加当前时间戳
        timestamps[currentPosition] = System.currentTimeMillis();

        // 计算窗口内请求的数量
        int count = 0;
        for (int i = 0; i < windowSize; i++) {
            if (timestamps[i] >= timestamps[currentPosition] - windowSize) {
                count++;
            }
        }

        // 检查请求数量是否超过限制
        if (count < windowSize) {
            currentPosition = (currentPosition + 1) % windowSize;
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }
}