背景
在說限流方案之前我們需要知道在什麼樣的場景下需要限流，以前我們都是應用部署在單臺機器上，但是隨着流量的增大單臺服務已經扛不住壓力了，所以就變成了新的的集羣部署，將流量壓力分擔到多臺機器上，來提高吞吐量，但是互聯網企業嘛，在一些節日或者特殊的日子裏會搞一些搶購的活動，這個併發壓力可能是平時的很多倍吧，按照正常的思路來說我們增加機器橫向擴展吧，可是平時的話流量沒有這麼大，購買這些機器其實是非常浪費的，而且我們的搶購只是流量大，但是實際的有效流量是很少的，所以限流方案出來了，guava的工具類中RateLimiter就提供了這樣的功能，下面來看下幾種限流方案。
一、限流方案
1、計數器方式
採用AtomicInteger:
使用AomicInteger來進行統計當前正在併發執行的次數，如果超過域值就簡單粗暴的直接響應給用戶，說明系統繁忙，請稍後再試或其它跟業務相關的信息。
弊端：使用 AomicInteger 簡單粗暴超過域值就拒絕請求，可能只是瞬時的請求量高，也會拒絕請求。
採用令牌Semaphore:
使用Semaphore信號量來控制併發執行的次數，如果超過域值信號量，則進入阻塞隊列中排隊等待獲取信號量進行執行。如果阻塞隊列中排隊的請求過多超出系統處理能力，則可以在拒絕請求。
相對Atomic優點：如果是瞬時的高併發，可以使請求在阻塞隊列中排隊，而不是馬上拒絕請求，從而達到一個流量削峯的目的。
採用ThreadPoolExecutor java線程池:
固定線程池大小,超出固定先線程池和最大的線程數,拒絕線程請求;
2、令牌桶方式
令牌桶算法是網絡流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中最常使用的一種算法。先有一個木桶，系統按照固定速度，往桶裏加入Token，如果桶已經滿了就不再添加。當有請求到來時，會各自拿走一個Token，取到Token 才能繼續進行請求處理，沒有Token 就拒絕服務。
這裏如果一段時間沒有請求時，桶內就會積累一些Token，下次一旦有突發流量，只要Token 足夠，也能一次處理，所以令牌桶算法的特點是允許突發流量。
我們看一個例子，看看令牌桶如何允許突發流量，假如令牌則按照每秒5 個的速度放入令牌桶，桶中最多存放20 個令牌，那系統可以支持兩種類型的請求流量，一種是允許持續的每秒處理5 個請求，第二種是每隔4 秒，等桶中20 個令牌攢滿後，就可以處理一次有20 個請求的突發情況。
令牌桶的方案設計:
使用guava提供工具庫裏的RateLimiter類(內部採用令牌捅算法實現)進行限流
3、漏桶算法
一個固定容量的漏桶，按照常量固定速率流出水滴;
先想象有一個木桶，新請求就像水滴一樣，不斷地滴進來，水滴進來的速度是不確定的，有時會快一點，有時會慢一點，同時桶底下有個洞，可以按照固定的速度把水漏走，如果水進來的速度比漏走的快，桶就會滿了，桶滿了水就會漫出來，對應的就是拒絕請求。
漏桶算法的主要特點是可以平滑網絡上的突發流量，請求可以被整形成穩定的流量。
二、實現（令牌通方式）
1、代碼
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5);
long start = System.currentTimeMillis();
System.out.println("start:"+start);
for (int i = 0; i <20 ; i++) {
Thread.sleep(10);
boolean getToken =limiter.tryAcquire();
if (getToken){
System.out.println("獲取了令牌====="+(i+1));
}
}
long end = System.currentTimeMillis();
System.out.println("end:"+end);
System.out.println("花費時間："+(end-start)+"毫秒");
RateLimiter limiter1 = RateLimiter.create(1);
System.out.println(limiter1.acquire(10));
System.out.println(limiter1.acquire());
System.out.println(limiter1.acquire());
System.out.println(limiter1.acquire());
System.out.println(limiter1.acquire());
System.out.println(limiter1.acquire());
System.out.println(limiter1.acquire());
System.out.println(limiter1.acquire());
System.out.println(limiter1.acquire());
}
2、結果
start:1575013943433
獲取了令牌=====1
獲取了令牌=====19
end:1575013943652
花費時間：219毫秒
0.0
9.998836
0.99797
1.000141
0.998961
0.99968
0.999161
0.999291
Disconnected from the target VM, address: '127.0.0.1:62636', transport: 'socket'
0.999234
Process finished with exit code 0
