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Java算法學(xué)習(xí)教程-帶你了解限流算法

更新時間:2019-09-24 09:48:13 來源:動力節(jié)點 瀏覽2724次



  大部分時候,一個系統(tǒng)的能力是有限的,一些對外提供的接口需要做限流控制,不然在請求突增的時候,會導(dǎo)致系統(tǒng)直接崩潰;所以當(dāng)流量請求超過規(guī)定的數(shù)值,我們就要對請求進行引流或拒絕。


  說到限流,那就要提到限流算法,常用的有【漏桶算法】和【令牌桶算法】兩種限流算法。


  漏桶算法


  漏桶算法,顧名思義,漏桶可以儲水,只有一個固定大小的出口;漏桶算法中,可以把一個隊列看做是漏斗,如果隊列(漏桶)滿了,那么數(shù)據(jù)包(水)就被被丟棄。漏桶算法可以控制數(shù)量的輸出速度,平滑突發(fā)流量,最終實現(xiàn)“提供穩(wěn)定的輸出”。

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  令牌桶算法


  如果把漏斗算法是看做是限制出水的速度,那么令牌通算法就是在進水的時候就做了限制。


  令牌通算法的原理,是以一個恒定的速度往桶里放入請求,如果請求需要被處理,則需要先獲得一個令牌,當(dāng)桶里沒有令牌可取的時候,則拒絕繼續(xù)放入請求。


  Guava包中的RateLimiter,是令牌桶算法的解決方案之一,Google出品,用起來非常的簡單,推薦看看源碼。

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  動態(tài)使用漏桶算法和令牌桶算法


  我們曾經(jīng)有個項目用到了令牌桶算法,就是使用的Guava包中的RateLimiter,但是我們增加了一些改進:


  令牌桶中令牌的數(shù)量,初始設(shè)置一個較低的值,比如10,表示每秒最多發(fā)送10次請求。


  監(jiān)控對方應(yīng)用的資源使用情況。


  當(dāng)對方應(yīng)用CPU/內(nèi)存等數(shù)值,處在一個較低的值時,動態(tài)增加令牌數(shù)量。(監(jiān)控程序調(diào)用系統(tǒng)的一個接口,修改令牌的數(shù)量為當(dāng)前的兩倍,即10個變成20個)


  當(dāng)對方應(yīng)用CPU/內(nèi)存等數(shù)值,處在一個較高的值時,動態(tài)降低令牌的數(shù)量。


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