Java 限流实现 动态令牌

在分布式系统中，限流是一种常见的手段，用于保护系统免受高并发访问的影响。其中，动态令牌是一种基于令牌桶算法的限流策略，可以根据系统的实际负载情况动态调整令牌产生速率，从而更好地应对不同场景下的流量控制需求。

令牌桶算法简介

令牌桶算法是一种经典的限流算法，其基本思想是系统会以固定速率往桶中放入令牌，而每个请求在执行前需要获取一个令牌，如果令牌桶中无可用令牌，则请求需要等待或被拒绝。通过调整令牌产生速率和桶的容量，可以实现不同维度的限流效果。

动态令牌实现

动态令牌算法在令牌桶算法的基础上进行了一些改进，使得令牌产生速率可以根据系统实际情况进行动态调整。下面我们通过一个简单的Java代码示例来演示如何实现动态令牌限流。

代码示例

首先，我们定义一个 DynamicTokenBucket 类，该类继承自 TokenBucket 类，用于实现动态令牌限流的逻辑。

import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class DynamicTokenBucket extends TokenBucket {

    private static final long DEFAULT_RATE = 100; // 默认令牌产生速率

    private ReentrantLock lock = new ReentrantLock(); // 锁对象

    public DynamicTokenBucket(long capacity, long rate) {
        super(capacity, rate);
    }

    public DynamicTokenBucket(long capacity) {
        super(capacity, DEFAULT_RATE);
    }

    @Override
    public boolean tryAcquire() {
        lock.lock();
        try {
            refill(); // 产生令牌
            return super.tryAcquire();
        } finally {
            lock.unlock();
        }
    }

    private void refill() {
        // 省略动态调整令牌产生速率的逻辑，根据系统负载情况调整 rate 的值
    }
}

上面代码中，DynamicTokenBucket 类继承自 TokenBucket 类，重写了 tryAcquire 方法，加入了令牌产生速率动态调整的逻辑。

接着，我们定义一个 TokenBucketFilter 类，用于在请求处理之前进行令牌限流的判断。

public class TokenBucketFilter {

    private DynamicTokenBucket tokenBucket;

    public TokenBucketFilter(DynamicTokenBucket tokenBucket) {
        this.tokenBucket = tokenBucket;
    }

    public boolean filter() {
        return tokenBucket.tryAcquire();
    }
}

在 TokenBucketFilter 类中，我们接收一个 DynamicTokenBucket 对象，并在 filter 方法中调用 tryAcquire 方法进行令牌限流的判断。

关系图

下面是 DynamicTokenBucket 类和 TokenBucketFilter 类之间的关系图：

erDiagram
    TokenBucket ||..o|> DynamicTokenBucket : inheritance
    TokenBucketFilter -- TokenBucket : composition

表格

下面是 TokenBucket 类中的字段和方法的总结：

Field Description
capacity 令牌桶容量
rate 令牌产生速率
tokens 当前令牌数量
lastRefillTime 上次令牌产生时间
Method Description
tryAcquire() 尝试获取令牌
refill() 产生令牌

结尾

通过上述代码示例，我们展示了如何在Java中实现动态令牌限流的逻辑。动态令牌算法可以根据系统负载情况灵活调整令牌产生速率，从而更好地适应不同场景下的流量控制需求。在实际应用中