漏桶算法实现限流

漏桶算法实现限流的代码实现：

首先，需要添加以下依赖到pom.xml文件中：

<dependencies>
    <!-- Spring Web -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <!-- Google Guava -->
    <dependency>
        <groupId>com.google.guava</groupId>
        <artifactId>guava</artifactId>
        <version>29.0-jre</version>
    </dependency>
</dependencies>

然后，创建一个类 LeakyBucketRateLimiter，用于实现漏桶算法的限流逻辑：

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
import org.springframework.stereotype.Component;

@Component
public class LeakyBucketRateLimiter {
    private RateLimiter rateLimiter;  // Guava RateLimiter

    public LeakyBucketRateLimiter() {
        // 漏桶容量为10，每秒放行2个请求
        this.rateLimiter = RateLimiter.create(2.0);
    }

    public boolean tryAcquire() {
        return rateLimiter.tryAcquire();
    }
}

在上述示例中，使用Google Guava库中的 RateLimiter 类来实现漏桶算法的限流逻辑。漏桶容量为10，每秒放行2个请求。

然后，创建一个控制器类 MyController 来应用漏桶算法的限流策略：

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class MyController {
    @Autowired
    private LeakyBucketRateLimiter rateLimiter;

    @GetMapping("/myEndpoint")
    public String myEndpoint() {
        if (rateLimiter.tryAcquire()) {
            // 执行业务逻辑
            return "Hello, World!";
        } else {
            // 超过限流速率，拒绝请求
            return "Rate limit exceeded.";
        }
    }
}

在上述示例中，我们在 MyController 类中注入了 LeakyBucketRateLimiter 对象，然后在 myEndpoint() 方法中通过调用 tryAcquire() 方法来尝试获取请求许可。如果成功获取许可，就执行业务逻辑；否则，返回 “Rate limit exceeded.”。

现在，你可以运行Spring Boot应用程序，并发送请求到 /myEndpoint 路径。根据漏桶算法的限制，每秒将最多只能处理2个请求，超过限制的请求将被拒绝。

漏桶算法有以下特点

• 漏桶具有固定容量，出水速率是固定常量（流出请求）
• 如果桶是空的，则不需流出水滴
• 可以以任意速率流入水滴到漏桶（流入请求）
• 如果流入水滴超出了桶的容量，则流入的水滴溢出（新请求被拒绝）
• 漏桶限制的是常量流出速率（即流出速率是一个固定常量值），所以最大的速率就是出水的速率，不能出现突发流量。