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利用 Google Guava 的令牌桶限流实现数据处理限流控制

news 2025/7/26 12:04:19

一、令牌桶限流机制原理

二、场景设计与目标

三、核心实现代码（Java）

1. 完整代码实现

四、运行效果分析

五、应用建议

在高吞吐数据处理场景中，如何限制数据处理速率、保护系统资源、防止下游服务过载是系统设计中重要的环节。本文将介绍一种简单实用的限流方式 —— 基于 Google Guava 的令牌桶限流机制（Token Bucket），并通过实际代码演示如何将其应用于数据处理任务中。

一、令牌桶限流机制原理

令牌桶算法（Token Bucket）是一种常见的流量控制算法。其基本原理如下：

系统按照固定速率（如每秒 5 个）往桶中放入令牌；
每次处理数据前，需要从桶中取出一个令牌；
若桶中有令牌，则允许处理数据；
若桶中无令牌，当前请求会被阻塞或丢弃（根据实现策略）；
桶容量可设定为最大突发请求数，支持短时间突发。

在 Google 的 Guava 库中，RateLimiter 类就实现了一个基于令牌桶的限流器，它适用于：

接口请求限速；
后台批处理速率控制；
防止后端系统过载等场景。

二、场景设计与目标

我们构建一个数据处理系统，包含以下三个核心组件：

数据生成器线程：以较高频率（每秒 2 条）不断将数据放入队列。
数据处理器线程：通过 RateLimiter 每秒只允许处理 1 条数据。
监控线程：每隔 2 秒打印队列中积压的数据数量，观测限流效果。

三、核心实现代码（Java）

使用 Guava 31+，Maven 依赖如下：

<dependency><groupId>com.google.guava</groupId><artifactId>guava</artifactId><version>31.1-jre</version>
</dependency>

1. 完整代码实现

package google;

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

import java.util.concurrent.BlockingQueue;
import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;

public class TokenBucketDataProcessor {
// 每秒最多处理5个数据private static final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(1);
// 模拟数据管道private static final BlockingQueue<String> queue = new LinkedBlockingQueue<>();
public static void main(String[] args) {
// 线程1：数据生成线程，每秒生成2条数据Thread producer = new Thread(() -> {int i = 0;while (true) {try {Thread.sleep(500); // 每100ms生成1条数据 -> 每秒10条String data = "data-" + (i++);queue.put(data);System.out.println("[Producer] Generated: " + data);} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}}});
// 线程2：数据处理线程，受RateLimiter限流影响Thread consumer = new Thread(() -> {while (true) {try {rateLimiter.acquire(1); // 阻塞直到拿到令牌String data = queue.take(); // 取数据System.out.println("[Consumer] Processed: " + data);} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}}});
// 线程3：监控线程，每2秒输出积压情况Thread monitor = new Thread(() -> {while (true) {try {Thread.sleep(2000);System.out.println("[Monitor] Queue size: " + queue.size());} catch (InterruptedException e) {Thread.currentThread().interrupt();}}});
producer.start();consumer.start();monitor.setDaemon(true); // 守护线程monitor.start();}
}

四、运行效果分析

预期输出如下：

[Producer] Generated: data-0
[Consumer] Processed: data-0
[Producer] Generated: data-1
[Consumer] Processed: data-1
[Producer] Generated: data-2
[Consumer] Processed: data-2
[Monitor] Queue size: 0
[Producer] Generated: data-3
[Producer] Generated: data-4
[Consumer] Processed: data-3
[Producer] Generated: data-5
[Producer] Generated: data-6
[Consumer] Processed: data-4
[Monitor] Queue size: 2
[Producer] Generated: data-7
[Producer] Generated: data-8
[Consumer] Processed: data-5
[Producer] Generated: data-9
[Producer] Generated: data-10
[Consumer] Processed: data-6
[Monitor] Queue size: 4
[Producer] Generated: data-11
[Producer] Generated: data-12
[Consumer] Processed: data-7
[Producer] Generated: data-13
[Producer] Generated: data-14
[Consumer] Processed: data-8
[Monitor] Queue size: 6
... ...

从输出中可以看到：