从今天开始，我们就进入案例分析模块了。 这个模块我们将分析四个经典的开源框架，看看它们是如何处理并发问题的，通过这四个案例的学习，相信你会对如何解决并发问题有个更深入的认识。
首先我们来看看Guava RateLimiter是如何解决高并发场景下的限流问题的。Guava是Google开源的Java类库，提供了一个工具类RateLimiter。我们先来看看RateLimiter的使用，让你对限流有个感官的印象。假设我们有一个线程池，它每秒只能处理两个任务，如果提交的任务过快，可能导致系统不稳定，这个时候就需要用到限流。
在下面的示例代码中，我们创建了一个流速为2个请求/秒的限流器，这里的流速该怎么理解呢？直观地看，2个请求/秒指的是每秒最多允许2个请求通过限流器，其实在Guava中，流速还有更深一层的意思：是一种匀速的概念，2个请求/秒等价于1个请求/500毫秒。
在向线程池提交任务之前，调用 acquire() 方法就能起到限流的作用。通过示例代码的执行结果，任务提交到线程池的时间间隔基本上稳定在500毫秒。
//限流器流速：2个请求/秒
RateLimiter limiter =
RateLimiter.create(2.0);
//执行任务的线程池
ExecutorService es = Executors
.newFixedThreadPool(1);
//记录上一次执行时间
prev = System.nanoTime();
//测试执行20次
for (int i=0; i<20; i++){
//限流器限流
limiter.acquire();
//提交任务异步执行
es.execute(()->{
long cur=System.nanoTime();
//打印时间间隔：毫秒
System.out.println(
(cur-prev)/1000_000);
prev = cur;
});
}
输出结果：
...
500
499
499
500
499
经典限流算法：令牌桶算法
Guava的限流器使用上还是很简单的，那它是如何实现的呢？Guava采用的是令牌桶算法，其核心是要想通过限流器，必须拿到令牌。也就是说，只要我们能够限制发放令牌的速率，那么就能控制流速了。令牌桶算法的详细描述如下：
- 令牌以固定的速率添加到令牌桶中，假设限流的速率是 r/秒，则令牌每 1/r 秒会添加一个；
- 假设令牌桶的容量是 b ，如果令牌桶已满，则新的令牌会被丢弃；
- 请求能够通过限流器的前提是令牌桶中有令牌。
这个算法中，限流的速率 r 还是比较容易理解的，但令牌桶的容量 b 该怎么理解呢？b 其实是burst的简写，意义是限流器允许的最大突发流量。比如b=10，而且令牌桶中的令牌已满，此时限流器允许10个请求同时通过限流器，当然只是突发流量而已，这10个请求会带走10个令牌，所以后续的流量只能按照速率 r 通过限流器。
令牌桶这个算法，如何用Java实现呢？很可能你的直觉会告诉你生产者-消费者模式：一个生产者线程定时向阻塞队列中添加令牌，而试图通过限流器的线程则作为消费者线程，只有从阻塞队列中获取到令牌，才允许通过限流器。
这个算法看上去非常完美，而且实现起来非常简单，如果并发量不大，这个实现并没有什么问题。可实际情况却是使用限流的场景大部分都是高并发场景，而且系统压力已经临近极限了，此时这个实现就有问题了。问题就出在定时器上，在高并发场景下，当系统压力已经临近极限的时候，定时器的精度误差会非常大，同时定时器本身会创建调度线程，也会对系统的性能产生影响。
那还有什么好的实现方式呢？当然有，Guava的实现就没有使用定时器，下面我们就来看看它是如何实现的。
Guava如何实现令牌桶算法
Guava实现令牌桶算法，用了一个很简单的办法，其关键是记录并动态计算下一令牌发放的时间。下面我们以一个最简单的场景来介绍该算法的执行过程。假设令牌桶的容量为 b=1，限流速率 r = 1个请求/秒，如下图所示，如果当前令牌桶中没有令牌，下一个令牌的发放时间是在第3秒，而在第2秒的时候有一个线程T1请求令牌，此时该如何处理呢？
对于这个请求令牌的线程而言，很显然需要等待1秒，因为1秒以后（第3秒）它就能拿到令牌了。此时需要注意的是，下一个令牌发放的时间也要增加1秒，为什么呢？因为第3秒发放的令牌已经被线程T1预占了。处理之后如下图所示。
假设T1在预占了第3秒的令牌之后，马上又有一个线程T2请求令牌，如下图所示。
很显然，由于下一个令牌产生的时间是第4秒，所以线程T2要等待两秒的时间，才能获取到令牌，同时由于T2预占了第4秒的令牌，所以下一令牌产生时间还要增加1秒，完全处理之后，如下图所示。
上面线程T1、T2都是在下一令牌产生时间之前请求令牌，如果线程在下一令牌产生时间之后请求令牌会如何呢？假设在线程T1请求令牌之后的5秒，也就是第7秒，线程T3请求令牌，如下图所示。
由于在第5秒已经产生了一个令牌，所以此时线程T3可以直接拿到令牌，而无需等待。在第7秒，实际上限流器能够产生3个令牌，第5、6、7秒各产生一个令牌。由于我们假设令牌桶的容量是1，所以第6、7秒产生的令牌就丢弃了，其实等价地你也可以认为是保留的第7秒的令牌，丢弃的第5、6秒的令牌，也就是说第7秒的令牌被线程T3占有了，于是下一令牌的的产生时间应该是第8秒，如下图所示。
通过上面简要地分析，你会发现，我们只需要记录一个下一令牌产生的时间，并动态更新它，就能够轻松完成限流功能。我们可以将上面的这个算法代码化，示例代码如下所示，依然假设令牌桶的容量是1。关键是reserve()方法，这个方法会为请求令牌的线程预分配令牌，同时返回该线程能够获取令牌的时间。其实现逻辑就是上面提到的：如果线程请求令牌的时间在下一令牌产生时间之后，那么该线程立刻就能够获取令牌；反之，如果请求时间在下一令牌产生时间之前，那么该线程是在下一令牌产生的时间获取令牌。由于此时下一令牌已经被该线程预占，所以下一令牌产生的时间需要加上1秒。
class SimpleLimiter {
//下一令牌产生时间
long next = System.nanoTime();
//发放令牌间隔：纳秒
long interval = 1000_000_000;
//预占令牌，返回能够获取令牌的时间
synchronized long reserve(long now){
//请求时间在下一令牌产生时间之后
//重新计算下一令牌产生时间
if (now > next){
//将下一令牌产生时间重置为当前时间
next = now;
}
//能够获取令牌的时间
long at=next;
//设置下一令牌产生时间
next += interval;
//返回线程需要等待的时间
return Math.max(at, 0L);
}
//申请令牌
void acquire() {
//申请令牌时的时间
long now = System.nanoTime();
//预占令牌
long at=reserve(now);
long waitTime=max(at-now, 0);
//按照条件等待
if(waitTime > 0) {
try {
TimeUnit.NANOSECONDS
.sleep(waitTime);
}catch(InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
}
}
}
如果令牌桶的容量大于1，又该如何处理呢？按照令牌桶算法，令牌要首先从令牌桶中出，所以我们需要按需计算令牌桶中的数量，当有线程请求令牌时，先从令牌桶中出。具体的代码实现如下所示。我们增加了一个resync()方法，在这个方法中，如果线程请求令牌的时间在下一令牌产生时间之后，会重新计算令牌桶中的令牌数，新产生的令牌的计算公式是：(now-next)/interval，你可对照上面的示意图来理解。reserve()方法中，则增加了先从令牌桶中出令牌的逻辑，不过需要注意的是，如果令牌是从令牌桶中出的，那么next就无需增加一个 interval 了。
class SimpleLimiter {
//当前令牌桶中的令牌数量
long storedPermits = 0;
//令牌桶的容量
long maxPermits = 3;
//下一令牌产生时间
long next = System.nanoTime();
//发放令牌间隔：纳秒
long interval = 1000_000_000;
//请求时间在下一令牌产生时间之后,则
// 1.重新计算令牌桶中的令牌数
// 2.将下一个令牌发放时间重置为当前时间
void resync(long now) {
if (now > next) {
//新产生的令牌数
long newPermits=(now-next)/interval;
//新令牌增加到令牌桶
storedPermits=min(maxPermits,
storedPermits + newPermits);
//将下一个令牌发放时间重置为当前时间
next = now;
}
}
//预占令牌，返回能够获取令牌的时间
synchronized long reserve(long now){
resync(now);
//能够获取令牌的时间
long at = next;
//令牌桶中能提供的令牌
long fb=min(1, storedPermits);
//令牌净需求：首先减掉令牌桶中的令牌
long nr = 1 - fb;
//重新计算下一令牌产生时间
next = next + nr*interval;
//重新计算令牌桶中的令牌
this.storedPermits -= fb;
return at;
}
//申请令牌
void acquire() {
//申请令牌时的时间
long now = System.nanoTime();
//预占令牌
long at=reserve(now);
long waitTime=max(at-now, 0);
//按照条件等待
if(waitTime > 0) {
try {
TimeUnit.NANOSECONDS
.sleep(waitTime);
}catch(InterruptedException e){
e.printStackTrace();
}
}
}
}
总结
经典的限流算法有两个，一个是令牌桶算法（Token Bucket），另一个是漏桶算法（Leaky Bucket）。令牌桶算法是定时向令牌桶发送令牌，请求能够从令牌桶中拿到令牌，然后才能通过限流器；而漏桶算法里，请求就像水一样注入漏桶，漏桶会按照一定的速率自动将水漏掉，只有漏桶里还能注入水的时候，请求才能通过限流器。令牌桶算法和漏桶算法很像一个硬币的正反面，所以你可以参考令牌桶算法的实现来实现漏桶算法。
上面我们介绍了Guava是如何实现令牌桶算法的，我们的示例代码是对Guava RateLimiter的简化，Guava RateLimiter扩展了标准的令牌桶算法，比如还能支持预热功能。对于按需加载的缓存来说，预热后缓存能支持5万TPS的并发，但是在预热前5万TPS的并发直接就把缓存击垮了，所以如果需要给该缓存限流，限流器也需要支持预热功能，在初始阶段，限制的流速 r 很小，但是动态增长的。预热功能的实现非常复杂，Guava构建了一个积分函数来解决这个问题，如果你感兴趣，可以继续深入研究。
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精选留言
2019-08-09 00:32:25
next 变量的意思是下一个令牌的生成时间，可以理解为当前线程请求的令牌的生成时刻，如第一张图所示：线程 T1 的令牌的生成时刻是第三秒。
线程 T 请求时，存在三种场景：
1. 桶里有剩余令牌。
2. 刚创建令牌，线程同时请求。
3. 桶里无剩余令牌。
场景 2 可以想象成线程请求的同时令牌刚好生成，没来得及放入桶内就被线程 T 拿走了。因此将场景 2 和场景 3 合并成一种情况，那就是桶里没令牌。即线程请求时，桶里可分为有令牌和没令牌。
“桶里没令牌”，线程 T 需要等待；需要等待则意味着 now(线程 T 请求时刻) 小于等于 next(线程 T 所需的令牌的生成时刻)。这里可以想象一下线程 T 在苦苦等待令牌生成的场景，只要线程 T 等待那么久之后，就会被放行。放行这一刻令牌同时生成，立马被线程拿走，令牌没放入桶里。对应到代码就是 resync 方法没有进入 if 语句内。
“桶里有令牌”，线程 T 不需要等待。说明线程 T 对应的令牌已经早早生成，已在桶内。代码就是：now > next（请求时刻大于对应令牌的生成时刻）。因此在分配令牌给线程之前，需要计算线程 T 迟到了多久，迟到的这段时间，有多少个令牌生成¹；然后放入桶内，满了则丢弃²；未来的线程的令牌在这个时刻已经生成放入桶内³（即 resync 方法的逻辑）。线程无需等待，所以不需要增加一个 interval 了。
角标分别对应 resync 方法内的代码：
¹: long newPermits=(now-next)/interval;
²: storedPermits=min(maxPermits,
storedPermits + newPermits);
³: next = now;
2019-06-18 20:36:21
首先肯定是计算令牌桶里面的令牌数量
然后取令牌桶中的令牌数量storedPermits 与当前的需要的令牌数量 1 做比较，大于等于 1，说明令牌桶至少有一个令牌，此时下一令牌的获取是不需要等待的，表现为 next 不需要变化；而当令牌桶中的令牌没有了即storedPermits等于 0 时，next 就会变化为下一个令牌的获取时间，注意 nr 的值变化
2019-12-13 07:08:40
2019-05-26 23:27:03
2019-05-26 13:04:24
2019-08-26 11:51:01
2019-06-04 22:24:56
next = next + nr*interval;
这行代码之后吧
2019-06-04 13:54:41
long nr = 1 - fb;
// 重新计算下一令牌产生时间
next = next + nr*interval;
// 重新计算令牌桶中的令牌
this.storedPermits -= fb;
老师这儿没有看懂，能不能解释一下？
2019-05-30 19:56:00
这是什么写法
2019-05-25 08:31:32
2020-04-22 17:19:58
2019-05-26 16:52:22
2020-10-14 15:44:56
2019-05-25 22:00:46
2021-08-30 17:27:45
RateLimiter的文档翻译，mark一下
2020-01-05 19:12:01
resync 方法中 //新产生的令牌数
long newPermits = (now - next) / interval; 这一步中，假如 now - next 为 1.9 秒，interval 为1秒，那么除法后，会将 0.9 秒丢弃，长期这种操作，会导致错误越来越多。我这边做了一个补偿操作：
long diff = (now - next) % interval;
// 将下一个令牌发放时间重置为当前时间
next = now - diff;
单元测试在 https://github.com/1996fanrui/fanrui-learning/blob/755cb85bfc84981ba3a0309cc4fee91035e7ee25/module-juc/src/test/java/com/dream/juc/ratelimiter/RateLimiterTest.java
虽然课程早就结束了，但还是非常期待老师的反馈。
2019-06-11 11:52:40
2019-05-25 10:22:57
// 新产生的令牌数
long newPermits=(now-next)/interval;
这句，不应该1秒生成桶的总容量吗？假设now为2，next为1。interval也为1。那么一个周期也就产生一个令牌啊？
2019-05-25 09:00:12
2021-07-15 15:02:27
生产者消费者和定时器的关系是什么？