一探究竟：Java实现系统限流的多样方案

Java 限流：保障系统高可用性的利器

内容模块：

令牌桶算法：稳定的流量控制

令牌桶算法就好比一个装满水的桶，水滴以恒定的速率流入，就像请求以固定的速度进入系统。当请求到来时，系统会从桶中取出一个水滴（令牌），如果没有水滴，则拒绝请求，实现限流。

代码示例：

// 令牌桶容量为 1000 个，每秒添加 1000 个水滴
TokenBucket tokenBucket = new TokenBucket(1000, 1000);

// 请求到来
if (tokenBucket.tryConsume()) {
    // 获取到令牌，允许请求
} else {
    // 未获取到令牌，限流
}

滑动窗口算法：动态调整限流阈值

滑动窗口算法就像一个动态的窗口，会根据时间推移而移动。窗口内的请求数被统计，如果超过阈值，则触发限流。

代码示例：

// 窗口大小为 10 秒，阈值为 1000 个请求
SlidingWindow slidingWindow = new SlidingWindow(10, 1000);

// 请求到来
slidingWindow.addRequest();

// 检查是否超载
if (slidingWindow.isOverloaded()) {
    // 超过阈值，限流
}

漏桶算法：丢弃多余请求

漏桶算法就像一个有洞的桶，请求以固定的速度流入，但当桶满时，多余的请求会被漏掉，也就是被丢弃，实现限流。

代码示例：

// 漏桶容量为 1000 个请求，每秒漏出 1000 个请求
LeakyBucket leakyBucket = new LeakyBucket(1000, 1000);

// 请求到来
if (leakyBucket.tryPut()) {
    // 放入桶中，允许请求
} else {
    // 桶满，请求被丢弃，限流
}

分布式限流：保障全局一致性

在分布式系统中，限流需要在多个节点上保持一致，分布式限流算法使用一致性算法（如 Redis）来实现全局限流。

代码示例：

// 分布式限流器使用 Redis 存储限流状态
DistributedRateLimiter distributedRateLimiter = new DistributedRateLimiter(redisClient, "my-rate-limiter", 1000);

// 请求到来
if (distributedRateLimiter.tryAcquire()) {
    // 获取令牌，允许请求
} else {
    // 未获取到令牌，限流
}

升华与启迪

限流技术不仅提供了实现系统限流的具体方案，更重要的是，它体现了一种系统性能优化和高可用性保障的设计思想。通过合理设置限流阈值，我们可以保障系统在面临高并发请求时也能保持稳定运行，避免系统崩溃或性能下降，从而提升用户体验和业务稳定性。

常见问题解答

Q1：如何选择合适的限流算法？
A1：选择算法要根据实际场景，令牌桶算法稳定性强，滑动窗口算法可动态调整，漏桶算法实现简单。

Q2：限流阈值如何确定？
A2：阈值应根据系统处理能力、业务需求和容错率综合考量。

Q3：分布式限流如何保障一致性？
A3：分布式限流使用一致性算法（如 Redis）来存储和同步限流状态，确保各个节点上的限流策略一致。

Q4：限流技术对系统性能有什么影响？
A4：限流会增加请求处理时间，需要权衡限流带来的好处和性能损失。

Q5：限流技术在哪些场景下应用？
A5：限流技术广泛应用于高并发系统、API 接口保护、分布式微服务等场景。