6种限流方式，守卫系统资源的利器

后端

2022-12-08 15:29:25

限流策略：系统资源的守护天使

在互联网的世界里，系统资源就像孤立无援的小岛，时刻面临着汹涌的请求洪流的冲击。限流，犹如一道坚固的屏障，抵御过载，护卫资源，确保系统平稳运行。

限流策略：从理论到实践

限流策略，宛如指挥官的作战方略，决定着资源争夺的胜负。从理论到实践，六种限流策略各显神通，帮助系统从容应对资源挑战。

1. 漏桶算法：稳定匀速，从容应对

漏桶算法，如同一个蓄水池，以稳定恒定的速度释放请求，让系统从容应对，避免请求洪峰。

2. 令牌桶算法：平稳有序，控制速率

令牌桶算法，犹如一个发放号码牌的窗口，限制请求的并发数，让系统井然有序，避免资源争夺。

3. 滑动窗口算法：敏捷响应，实时动态

滑动窗口算法，犹如一个移动的窗口，实时监测请求速率，并动态调整速率，系统可迅速响应需求变化。

4. 计数器算法：简单粗暴，快速响应

计数器算法，如同锋利的刀刃，斩断过多的请求，确保系统不被拖垮，简单高效，快速响应。

5. 排队算法：公平公正，有序等待

排队算法，犹如一条有序的队伍，让请求依次排队，公平有序，不因拥挤而混乱，系统资源分配井然有序。

6. 拒绝服务算法：果断决绝，保护系统

拒绝服务算法，如同一面坚不可摧的盾牌，当系统负载超限时，果断拒绝请求，保护系统免受过载之苦。

限流实践：代码实战，守护系统资源

实践出真知，限流策略的成功离不开代码的加持。从理论到实践，代码示例犹如通往胜利的阶梯，助力系统资源的守护之战。

Java代码示例：

import java.util.concurrent.TimeUnit;

public class TokenBucket {
    private int capacity;
    private int tokens;
    private long lastUpdateTime;

    public TokenBucket(int capacity) {
        this.capacity = capacity;
        this.tokens = capacity;
        this.lastUpdateTime = System.currentTimeMillis();
    }

    public boolean tryAcquire() {
        long currentTime = System.currentTimeMillis();
        long elapsedTime = currentTime - lastUpdateTime;
        long tokensToAdd = elapsedTime / TimeUnit.MILLISECONDS.toMillis(100);
        tokens = Math.min(capacity, tokens + tokensToAdd);
        lastUpdateTime = currentTime;
        if (tokens > 0) {
            tokens--;
            return true;
        }
        return false;
    }
}