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免费自助建站网站一览自助建站平台谷歌广告优化

news 2025/11/2 20:20:05

免费自助建站网站一览自助建站平台,谷歌广告优化,网站建设用细节取胜,从事网站开发方向背景近期在做调用第三方系统接口的业务场景时，经常会出现接口超时的问题，跟第三方系统一番扯皮后发现原来是他们做了限流，限制了我们一秒钟只能请求2次，所以需要我们自己做好限流，控制我们的请求频率。令牌桶算法&a…

背景
近期在做调用第三方系统接口的业务场景时，经常会出现接口超时的问题，跟第三方系统一番扯皮后发现原来是他们做了限流，限制了我们一秒钟只能请求2次，所以需要我们自己做好限流，控制我们的请求频率。

令牌桶算法（Token Bucket Algorithm）是一种常用的流量控制和限流算法，广泛用于网络传输、API 限流、系统资源管理等场景中。它通过一个“桶”来模拟请求的处理能力，并以固定的速率往桶中放入令牌（token），只有拿到令牌的请求才能被处理。

🧠 基本原理

令牌桶算法的核心思想是：

桶中可以存放一定数量的“令牌”。
系统以固定速率往桶中添加令牌（比如每秒添加10个令牌）。
当有请求到来时，必须从桶中取出一个令牌，如果桶中没有令牌，则请求被拒绝或等待。
桶有容量上限，超过容量的令牌会被丢弃。

这样就可以限制请求的平均速率，同时允许一定程度的突发流量（因为桶中可以存储令牌）。

🔍 特点

特性	描述
平均速率限制	可以限制请求的平均速率
支持突发流量	如果桶中有积压的令牌，可以在短时间内处理大量请求
实现简单	逻辑清晰，容易实现
非阻塞	可以选择是否等待令牌

📦 示例说明

假设我们有一个令牌桶：

容量为 10 个令牌；
每秒添加 2 个令牌；
请求需要获取令牌才能执行。

场景举例：

正常情况：每秒最多处理 2 个请求；
空闲后突发：如果前几秒没有请求，桶里积累了多个令牌，这时可以处理突发的多个请求；
超出限制：当请求速度过快，桶中没有令牌时，后续请求将被拒绝。

💻 Java 实现示例

下面是两个简单的 Java 实现

非阻塞，获取不到令牌就直接拒绝：

import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;public class TokenBucket {// 每秒生成的令牌数private final long capacity;// 桶的最大容量private final long rate;// 当前令牌数量private AtomicLong tokens = new AtomicLong(0);// 上一次补充令牌的时间private long lastRefillTime = System.currentTimeMillis();public TokenBucket(long rate, long capacity) {this.rate = rate;this.capacity = capacity;this.tokens.set(capacity); // 初始填满}/*** 尝试获取一个令牌*/public synchronized boolean tryConsume() {refill();if (tokens.get() > 0) {tokens.decrementAndGet();return true;}return false;}/*** 根据时间差补充令牌*/private void refill() {long now = System.currentTimeMillis();long timeElapsed = now - lastRefillTime;// 计算应该补充的令牌数long tokensToAdd = (timeElapsed * rate) / 1000; // 毫秒转秒if (tokensToAdd > 0) {lastRefillTime = now;long newTokens = Math.min(tokens.get() + tokensToAdd, capacity);tokens.set(newTokens);}}public static void main(String[] args) throws InterruptedException {TokenBucket bucket = new TokenBucket(2, 5); // 每秒2个令牌，最多存5个for (int i = 0; i < 10; i++) {if (bucket.tryConsume()) {System.out.println("Request " + (i + 1) + " processed.");} else {System.out.println("Request " + (i + 1) + " rejected.");}Thread.sleep(200); // 模拟请求频率}}
}

阻塞，获取不到令牌就等待执行：

package org.ffjy.lld.ffcrm.common;import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;
import java.util.concurrent.locks.Condition;
import java.util.concurrent.locks.Lock;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import java.util.concurrent.TimeUnit;public class TokenBucket {// 桶的最大容量private final long capacity;// 每秒生成的令牌数private final long rate;// 当前令牌数量private AtomicLong tokens = new AtomicLong(0);// 上一次补充令牌的时间private long lastRefillTime = System.currentTimeMillis();// 使用锁和条件变量实现等待机制private final Lock lock = new ReentrantLock();private final Condition notEmpty = lock.newCondition();public TokenBucket(long rate, long capacity) {this.rate = rate;this.capacity = capacity;this.tokens.set(capacity); // 初始填满}/*** 获取一个令牌，如果没有令牌则等待*/public void acquire() throws InterruptedException {lock.lock();try {while (true) {refill();if (tokens.get() > 0) {tokens.decrementAndGet();return;}// 计算需要等待的时间（毫秒）long now = System.currentTimeMillis();long timeUntilRefill = 1000 / rate; // 下一次补充令牌的时间间隔long waitTime = Math.max(0, lastRefillTime + timeUntilRefill - now);// 等待直到有新的令牌补充或超时notEmpty.await(waitTime, TimeUnit.MILLISECONDS);}} finally {lock.unlock();}}/*** 根据时间差补充令牌*/private void refill() {long now = System.currentTimeMillis();long timeElapsed = now - lastRefillTime;// 计算应该补充的令牌数long tokensToAdd = (timeElapsed * rate) / 1000; // 毫秒转秒if (tokensToAdd > 0) {lastRefillTime = now;long newTokens = Math.min(tokens.get() + tokensToAdd, capacity);tokens.set(newTokens);// 唤醒所有等待线程notEmpty.signalAll();}}public static void main(String[] args) throws InterruptedException {TokenBucket bucket = new TokenBucket(2, 5); // 每秒2个令牌，最多存5个for (int i = 0; i < 10; i++) {bucket.acquire();System.out.println("Request " + (i + 1) + " processed.");}}
}

⚙️ 与漏桶算法的区别（Guava 的 `RateLimiter` 使用的是平滑化的令牌桶）

对比项	令牌桶	漏桶
控制方式	控制请求是否能拿取令牌	控制请求流出的速度
流量特性	允许突发流量	强制平滑输出
实现复杂度	简单	较复杂
应用场景	API限流、网络带宽控制	需要严格控制输出速率的系统