SpringBoot 中使用Guava实现单机令牌桶限流

SpringBoot项目中如何对接口进行限流，有哪些常见的限流算法，如何优雅的进行限流。

首先就让我们来看看为什么需要对接口进行限流？

为什么要进行限流？

因为互联网系统通常都要面对大并发大流量的请求，在突发情况下（最常见的场景就是秒杀、抢购），瞬时大流量会直接将系统打垮，无法对外提供服务。那为了防止出现这种情况最常见的解决方案之一就是限流，当请求达到一定的并发数或速率，就进行等待、排队、降级、拒绝服务等。

例如，12306购票系统，在面对高并发的情况下，就是采用了限流。在流量高峰期间经常会出现提示语；"当前排队人数较多，请稍后再试！"

什么是限流？有哪些限流算法？

限流是对某一时间窗口内的请求数进行限制，保持系统的可用性和稳定性，防止因流量暴增而导致的系统运行缓慢或宕机。

常见的限流算法有三种：

1. 计数器限流

计数器限流算法是最为简单粗暴的解决方案，主要用来限制总并发数，比如数据库连接池大小、线程池大小、接口访问并发数等都是使用计数器算法。

如：使用 AomicInteger 来进行统计当前正在并发执行的次数，如果超过域值就直接拒绝请求，提示系统繁忙。

2. 漏桶算法

漏桶算法思路很简单，我们把水比作是请求，漏桶比作是系统处理能力极限，水先进入到漏桶里，漏桶里的水按一定速率流出，当流出的速率小于流入的速率时，由于漏桶容量有限，后续进入的水直接溢出（拒绝请求），以此实现限流。

3. 令牌桶算法

令牌桶算法的原理也比较简单，我们可以理解成医院的挂号看病，只有拿到号以后才可以进行诊病。

系统会维护一个令牌（token）桶，以一个恒定的速度往桶里放入令牌（token），这时如果有请求进来想要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌（token），当桶里没有令牌（token）可取时，则该请求将被拒绝服务。令牌桶算法通过控制桶的容量、发放令牌的速率，来达到对请求的限制。

基于Guava工具类实现限流

Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLimiter，该类基于令牌桶算法实现流量限制，使用十分方便，而且十分高效，实现步骤如下：

第一步：引入guava依赖包

<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>30.1-jre</version>
</dependency>

复制代码

第二步：给接口加上限流逻辑

@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("/limit")
public class LimitController {
    /**
     * 限流策略 ：1秒钟2个请求
     */
    private final RateLimiter limiter = RateLimiter.create(2.0);

    private DateTimeFormatter dtf = DateTimeFormatter.ofPattern("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");

    @GetMapping("/test1")
    public String testLimiter() {
        //500毫秒内，没拿到令牌，就直接进入服务降级
        boolean tryAcquire = limiter.tryAcquire(500, TimeUnit.MILLISECONDS);

        if (!tryAcquire) {