這篇文章我們主要是分析一下分布式限流的玩法。 因為限流也是乙個經典用法了。
隨著微服務的流行，服務和服務之間的穩定性變得越來越重要。快取、降級和限流是保護微服務系統執行穩定性的三大利器。
快取的目的是提公升系統訪問速度和增大系統能處理的容量，而降級是當服務出問題或者影響到核心流程的效能則需要暫時遮蔽掉，待高峰或者問題解決後再開啟，而有些場景並不能用快取和降級來解決，比如稀缺資源、資料庫的寫操作、頻繁的複雜查詢，因此需有一種手段來限制這些場景的請求量，即限流。
比如當我們設計了乙個函式，準備上線，這時候這個函式會消耗一些資源，處理上限是1秒服務3000個qps，但如果實際情況遇到高於3000的qps該如何解決呢？
所以限流的目的應當是通過對併發訪問/請求進行限速或者乙個時間視窗內的的請求進行限速來保護系統，一旦達到限制速率就可以拒絕服務、等待、降級。
學習如何去實現乙個分布式限流框架，首先，我們需要去了解最基本的兩種限流演算法。
微服務架構下的分布式限流方案全解析
令牌桶演算法和漏桶演算法效果一樣但方向相反的演算法，更加容易理解。隨著時間流逝，系統會按恆定1/qps時間間隔（如果qps=100，則間隔是10ms）往桶裡加入令牌（想象和漏洞漏水相反，有個水龍頭在不斷的加水），如果桶已經滿了就不再加了。新請求來臨時，會各自拿走乙個令牌，如果沒有令牌可拿了就阻塞或者拒絕服務。示意圖（**網路）如下：
微服務架構下的分布式限流方案全解析
漏桶演算法與令牌桶演算法的區別在於，漏桶演算法能夠強行限制資料的傳輸速率，令牌桶演算法能夠在限制資料的平均傳輸速率的同時還允許某種程度的突發情況。令牌桶還有乙個好處是可以方便的改變速度。一旦需要提高速率，則按需提高放入桶中的令牌的速率。所以，限流框架的核心演算法還是以令牌桶演算法為主。
已知上面講述的令牌桶演算法的原理，如何通過**實現？
本地限流的實現可以用long長整型作為令牌桶，為了達到無鎖，建議使用long的原子型別atomiclong，使用atomiclong的好處就是可以非常方便的對其進行cas加操作與cas減操作（也就是令牌桶令牌的放入與拿取），以避免執行緒的上下文切換的開銷，核心cas演算法如下：
private
boolean
tryacquirefailed()
l = bucket.
lon**alue()
;}return
false
;}
scheduledthreadexecutor.
scheduleatfixedrate((
)->
bucket.
set(rule.
getlimit()
), rule.
getinitialdelay()
, rule.
getperiod()
, rule.
getunit()
);
1.動態規則：比如限流的qps我們希望可以動態修改，限流的功能可以隨時開啟、關閉，限流的規則可以跟隨業務進行動態變更等。
2.集群限流：比如對spring cloud微服務架構中的某服務下的所有例項進行統一限流，以控制後續訪問資料庫的流量。
3.熔斷降級：比如在呼叫鏈路中某個資源出現不穩定狀態時（例如呼叫超時或異常比例公升高），對這個資源的呼叫進行限制，讓請求快速失敗，避免影響到其它的資源而導致級聯錯誤。
可選的其它幾個功能，諸如實時監控資料、閘道器流控、熱點引數限流、系統自適應限流、黑白名單控制、註解支援等，這些功能其實可以非常方便的進行擴充套件。
這裡就直接帖一下**就好了
/**
* 令牌桶演算法限流
* @author 田培融
*/@slf4j
@component
public class redisraterlimiter
// maxcount為主要判斷標誌
string maxcount = redistemplate.opsforvalue(
).get(maxcountkey)
; string currcount = redistemplate.opsforvalue(
).get(currcountkey)
; // 初始
if(strutil.isblank(maxcount))
else
if(strutil.isnotblank(maxcount)
&&strutil.isnotblank(currcount))
}else
} catch (exception e)
return null;
}}
使用案例：
string token = redisraterlimiter.
acquiretoken
("upload:"
+ipinfoutil.
getipaddr
(request),1
,300000l);if
(strutil.
isblank
(token)
)
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