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Java 中实现请求
限流的方法和工具
在
Java 中，可以通过多种方法和工具来实现请求
限流功能。以下是常见的几种方式及其特点：
#### 1. 使用 Guava 的 `RateLimiter` 类
Guava 提供了一个成熟的
限流工具——`RateLimiter`，它通过令牌桶算法实现了速率限制的功能。以下是一个简单的示例代码[^1]：
```
java
import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
public class TokenBucketDemo {
private final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10); // 每秒最多发放10个令牌
public void doRequest() {
if (rateLimiter.tryAcquire()) { // 尝试获取一个令牌
System.out.println("正常处理请求");
} else {
System.out.println("
限流");
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
TokenBucketDemo tokenBucketDemo = new TokenBucketDemo();
for (int i = 0; i < 20; i++) {
Thread.sleep(1000);
tokenBucketDemo.doRequest();
}
}
}
```
上述代码展示了如何利用 `RateLimiter` 来控制每秒钟的最大请求数量。需要注意的是，该工具适用于单机环境下的
限流场景[^3]。
为了引入 Guava 库，可以在项目的 Maven 配置文件中添加如下依赖项[^4]：
```xml
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>31.0.1
-jre</version>
</dependency>
```
---
#### 2. 基于 Redis 实现分布式
限流
对于分布式
系统而言，仅依靠单机版的 `RateLimiter` 是不够的。可以借助 Redis 这样的内存数据库来实现跨节点的
限流逻辑。常用的算法有滑动窗口计数器、漏桶算法以及令牌桶算法等。
以下是一段基于 Redis 和令牌桶算法的伪代码示例：
```
java
import redis.clients.jedis.Jedis;
public class DistributedRateLimiter {
private Jedis jedis;
private String keyPrefix = "ratelimit:";
public boolean tryAcquire(String resource, int maxTokensPerSecond) {
String key = keyPrefix + resource;
long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis();
double tokensAvailable = jedis.get(key); // 获取当前剩余令牌数量
if (tokensAvailable >= 1) {
jedis.decrByFloat(key, 1); // 减少一个令牌
return true;
} else {
return false;
}
}
}
```
此方案能够很好地支持高并发访问，并且具备良好的扩展性和性能表现[^2]。
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#### 3. Spring Cloud Gateway 内置
限流组件
如果项目采用了微服务架构并集成了 Spring Cloud，则可以直接使用其内置的支持模块完成 API 层面的流量管理任务。例如，在网关层配置 Nacos 或者 Sentinel 插件即可轻松达成目标。
具体操作步骤可参考官方文档说明链接地址待
补充。
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### 总结
综上所述，针对不同规模的应用程序可以选择合适的策略来进行有效的资源保护措施。如果是小型应用或者内部调用的话，那么采用本地化的解决方案会更加简便高效；而当面对复杂的生产环境下多实例部署的需求时，则应该考虑结合外部存储介质如Redis构建全局一致性的防护机制。
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