6种限流方法之服务端令牌算法（结合guava工具包）

令牌算法

在令牌桶算法中有一个程序以某种恒定的速度生成令牌，并存入令牌桶中。每个请求必须先获取令牌才能执行，请求如果没有获取到令牌，可以选择等待，也可以放弃执行，如下图所示：

我们可以使用 Google 开源的 guava 包，很方便的实现令牌桶算法，首先在 pom.xml 添加 guava 引用，配置如下：

<dependency>

<groupId>com.google.guava</groupId>

<artifactId>guava</artifactId>

<version>28.2-jre</version>

</dependency>

具体实现代码如下：

package com.example.demo;

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;

import java.time.Instant;

/**

* 6种限流方法之服务端令牌算法

*

* @author www.jiagou1216.com

*/

public class RateLimiterDemo {

public static void main(String[] args) {

// 每秒产生 10 个令牌（每 100 ms 产生一个）

RateLimiter rt = RateLimiter.create(10);

for (int i = 0; i < 11; i++) {

new Thread(() -> {

// 获取 1 个令牌

rt.acquire();

System.out.println("正常执行方法，ts:" + Instant.now());

}).start();

}

以上程序的执行结果为：

6种限流方法之服务端令牌算法（结合guava工具包）

可以看到，令牌确实是每 100ms 产生一个，而 acquire() 方法为阻塞等待获取令牌，它可以接收一个 int 类型的参数，用于指定获取令牌的个数。替代方法还有 tryAcquire()，此方法在没有可用令牌时就会返回 false 这样就不会阻塞等待了。tryAcquire() 方法也可以设置超时时间，未超过最大等待时间会阻塞等待获取令牌，如果超过了最大等待时间仍然没有可用的令牌就会返回 false。

注意：

使用 google guava 实现的令牌算法属于程序级别的单机版限流方案，而上面使用 Redis-Cell 的是分布式的限流方案。

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6种限流方法之服务端令牌算法（结合guava工具包）

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