1.RateLimiter 限流底层原理解析

RateLimiter 限流底层原理解析

       学习RateLimiter限流器原理的码解重要性在于项目中的实际应用。面试官提问时的码解尴尬经历促使作者深入研究。本文重点解析其限流算法原理、码解问题及在项目中的码解使用方式，而非源码。码解vlc 源码分析3.0.6

       限流原理

       RateLimiter基于Google Guava的码解android 客服系统源码令牌桶算法，持续均匀产生令牌，码解消费时需持有令牌，码解无则需等待。码解核心是码解区分SmoothBursty和SmoothWarmingUp两种类型。

       常用API与示例

       SmoothBursty限流器如一秒生成5令牌，码解即使一次请求超过桶中令牌，码解可透支未来令牌，码解spring4.2.5源码但会导致后续请求等待时间增加。码解如通过RateLimiter.create(2)创建，码解初始可获取超过限值的令牌，但后续会有所延迟。tomcat jsp显示源码

       SmoothWarmingUp预热机制

       SmoothWarmingUp限流器有预热期，资源逐渐达到指定速度，适用于资源懒加载等场景，有助于降低重启后服务压力。cocos打砖块源码

       预热在高并发中的重要性

       预热对于高并发场景至关重要，避免因资源未初始化而引发服务故障，比如线程池和数据库缓存等问题。

       线程安全与设计模式

       RateLimiter是线程安全的，通过synchronized和双重检测单例模式确保多线程安全。

       缺陷与优化

       RateLimiter的透支未来令牌设计可能导致请求等待时间延长，需采用拒绝策略控制请求量，避免过度透支。

       限流算法比较

       漏桶算法与令牌桶算法各有优缺点，漏桶算法可能抛弃突发请求，而令牌桶算法如RateLimiter能处理突发流量，但需避免持续高并发导致的延迟。

       项目使用

       项目中可采用AOP方式结合Guava实现限流，通过SpringBoot starter简化配置，减少对代码的侵入性。