Java限流算法及代码实现详解：从简单计数器到令牌桶与漏桶119

在高并发场景下，为了保护后端服务避免被压垮，限流是必不可少的一环。Java提供了多种实现限流的方法，从简单的计数器到复杂的令牌桶和漏桶算法，选择合适的算法取决于具体的应用场景和性能要求。本文将深入探讨几种常见的Java限流算法，并提供相应的代码示例，帮助读者理解和应用这些技术。

1. 计数器限流 (简单计数器)

这是最简单的限流方式，通过计数器记录一段时间内的请求数量。如果请求数量超过预设的阈值，则直接拒绝请求。这种方法实现简单，但不够精确，容易出现突发流量导致服务崩溃的情况。例如，在一个时间窗口内允许100个请求，超过则拒绝。```java
import ;
public class CounterLimiter {
private final int limit;
private final long timeWindowMillis;
private final AtomicInteger counter = new AtomicInteger(0);
private long lastResetTime = ();
public CounterLimiter(int limit, long timeWindowMillis) {
= limit;
= timeWindowMillis;
}
public boolean allow() {
long currentTime = ();
if (currentTime - lastResetTime > timeWindowMillis) {
(0);
lastResetTime = currentTime;
}
return () = 0) {
return true;
}
return false;
} finally {
();
}
}
}
```

这段代码使用`ReentrantLock`保证线程安全。`rate`表示每毫秒添加的令牌数量，`capacity`表示桶的容量。

3. 漏桶算法

漏桶算法与令牌桶算法类似，但它以固定的速率释放请求。请求首先进入漏桶，然后以恒定的速率从漏桶中流出。如果漏桶已满，则新的请求被拒绝。漏桶算法可以更好地控制系统的输出速率，防止突发流量对系统造成冲击。```java
import ;
import ;
import ;
public class LeakyBucketLimiter {
private final BlockingQueue queue;
private final long drainIntervalMillis;
public LeakyBucketLimiter(int capacity, long drainIntervalMillis) {
= new LinkedBlockingQueue(capacity);
= drainIntervalMillis;
// Start a background thread to drain the queue periodically
new Thread(() -> {
while (true) {
try {
(drainIntervalMillis, );
} catch (InterruptedException e) {
().interrupt();
}
}
}).start();
}
public boolean allow() {
return (new Object());
}
}
```

这段代码使用`LinkedBlockingQueue`作为漏桶，`drainIntervalMillis`表示每隔多长时间释放一个请求。

4. Guava RateLimiter

Guava库提供了一个方便易用的RateLimiter类，可以简化限流的实现。它内部实现了令牌桶算法，使用起来非常简单。```java
import ;
public class GuavaRateLimiter {
private final RateLimiter limiter;
public GuavaRateLimiter(double permitsPerSecond) {
= (permitsPerSecond);
}
public boolean allow() {
return ();
}
}
```

这段代码使用`(permitsPerSecond)`创建RateLimiter实例，`permitsPerSecond`表示每秒允许的请求数。`tryAcquire()`方法尝试获取一个令牌，如果成功则返回`true`，否则返回`false`。

选择合适的限流算法需要根据实际情况进行权衡。简单计数器适合对性能要求不高，对精度要求不高的场景；令牌桶算法适合处理突发流量；漏桶算法适合控制系统的输出速率；Guava RateLimiter则提供了方便易用的实现。在实际应用中，还可以结合多种限流算法，例如先用计数器进行粗粒度限流，再用令牌桶算法进行精细化控制。

记住，限流只是保护后端服务的一种手段，还需要结合其他的策略，例如降级、熔断等，才能构建一个健壮的分布式系统。

2025-06-02

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