服务限流作为分布式系统中保证系统稳定性的一个重要的手段，在我们的日常设计和开发中经常使用到。令牌桶算法是一种非常常用的限流算法，下图就描绘了令牌桶算法的基本过程。
- 处理请求前先到令牌桶中获取一个令牌
- 如果桶中没有令牌就表示需要限流，可以根据策略选择直接拒绝请求或者挂起一段时间。
- 如果拿到了令牌，表示不需要限流，放行请求，同时令牌桶中的令牌数要进行相应的扣减。
- 同时有一个独立的令牌生产器按照固定的速率网桶中添加令牌。
实现一个简易的令牌桶算法
首先定义一个令牌桶
然后通过线程池实现一个固定速率的令牌发生器。
最后实现获取令牌的方法
至此就完成了一个简单的基于令牌桶算法的限流器了，其实真的非常简单，就三个部分：1、令牌桶，2、令牌发生器，3、令牌获取接口。
接下来我们看看这个限流器可以如何使用。
当然在实际使用的时候可以通过aop或者filter的方式对一批接口进行统一处理
Guava中是如何使用令牌桶算法进行限流的
上面基于令牌桶算法实现的限流器是非常简单的设计，里面有很多细节可以进行优化。
- 使用到了线程池，显然不是一个高效的做法。
- 不管什么请求，以及当前负载情况，处理方式都是固定的，不够灵活。
- 所有的请求都是请求一个令牌，无法区分各个请求的限流权重。
接下来我们就分析一下Guava的限流器是如何优化这些细节的。
Guava中有两种限流器，SmoothBursty和SmoothWarmingUp，二者大部分内容都是一样的，只是在处理令牌发放速率算法上有一点区别。
Guava限流器的令牌生产机制
在Guava中令牌的生产过程是非常简易也是非常巧妙的，Guava只有在需要令牌的时候才会尝试去生产令牌。由于产生令牌的速率是固定的(每秒qps个)，那么只需要知道上一次生产令牌的时间，就能够知道当前需要再生产多少个令牌了，从而大大的优化了上面demo中的令牌生产过程。实现代码如下图：
Guava限流器的令牌获取机制
demo中的简易限流器每次只能拿一个令牌，这就导致限流器不够灵活。而Guava中的限流器可以传入一个需要获取的令牌数，业务可以根据实际情况出入，起到灵活区别每一个请求的限流权重的目的。
上面的demo实现的简易限流器使用的是先从桶中拿令牌，如果没有的话就不停的尝试一小段时间的方式来获取令牌的，这种方式会导致发生限流的时候所有的请求都会不停的重试，效率会比较低。其实还有另外一种更加高效的方式--赊账模式：先放行请求，然后扣除令牌，如果令牌不够了后续的请求就会停止发放令牌，直到重新生产了足够多的令牌。
Guava两种限流器的区别
两种限流器最大的区别就是生产令牌的机制有点区别。
SmoothBursty限流器是一种非常简单的限流器，是按照匀速生产令牌的，并没有什么特别。
SmoothWarmingUp是带有预热机制的限流器。在实际生产过程中会存在一种情况，当一个服务启动或者长时间没有使用的时候，qps能力会低很多，而在请求较多的时候qps能力会高很多(比如请求较多的时候，缓存命中率可能会比较高)，SmoothWarmingUp限流器就是专门用来应对这种情况的。这个限流器会在低负载的时候按照较慢的速率生成令牌，在高负载的时候按照较快的速率生成令牌，如下图所示：
Guava限流器如何使用
首先我们看看如何创建Guava限流器：
然后是获取令牌：
