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1.RateLimiter 限流底层原理解析
2.ASP.NET Core中使用固定窗口限流
3.限速神器RateLimiter源码解析

RateLimiter 限流底层原理解析

       学习RateLimiter限流器原理的重要性在于项目中的实际应用。面试官提问时的源码原理源码原理尴尬经历促使作者深入研究。本文重点解析其限流算法原理、实现实现问题及在项目中的限流限流使用方式，而非源码。源码原理源码原理

       限流原理

       RateLimiter基于Google Guava的实现实现直播视频源码下载令牌桶算法，持续均匀产生令牌，限流限流消费时需持有令牌，源码原理源码原理无则需等待。实现实现核心是限流限流区分SmoothBursty和SmoothWarmingUp两种类型。

       常用API与示例

       SmoothBursty限流器如一秒生成5令牌，源码原理源码原理即使一次请求超过桶中令牌，实现实现可透支未来令牌，限流限流但会导致后续请求等待时间增加。源码原理源码原理如通过RateLimiter.create(2)创建，实现实现vga调度源码初始可获取超过限值的令牌，但后续会有所延迟。

       SmoothWarmingUp预热机制

       SmoothWarmingUp限流器有预热期，资源逐渐达到指定速度，适用于资源懒加载等场景，有助于降低重启后服务压力。

       预热在高并发中的重要性

       预热对于高并发场景至关重要，避免因资源未初始化而引发服务故障，比如线程池和数据库缓存等问题。

       线程安全与设计模式

       RateLimiter是线程安全的，通过synchronized和双重检测单例模式确保多线程安全。

       缺陷与优化

       RateLimiter的透支未来令牌设计可能导致请求等待时间延长，需采用拒绝策略控制请求量，避免过度透支。几张软件源码

       限流算法比较

       漏桶算法与令牌桶算法各有优缺点，漏桶算法可能抛弃突发请求，而令牌桶算法如RateLimiter能处理突发流量，但需避免持续高并发导致的延迟。

       项目使用

       项目中可采用AOP方式结合Guava实现限流，通过SpringBoot starter简化配置，减少对代码的侵入性。

ASP.NET Core中使用固定窗口限流

       在ASP.NET Core中，固定窗口限流是一种实用的策略，它基于计数器算法，通过设定单位时间内的阈值和计数值来控制请求流量。当计数值超过阈值时，会触发限流，然后在时间窗口结束时清零重计。wap网店源码以下是两种常见的实现方式：

       1. 进程内（内存）固定窗口算法：利用C#的MemoryCache或字典存储计数信息，每个限流目标关联一个计数值和过期时间。处理请求时，检查目标并更新计数，考虑到多线程，需确保读写操作的线程安全。这种方案适合单实例应用，但对于多实例环境，限流效果可能受实例间请求分布不均影响。

       2. 基于Redis的固定窗口算法：利用Redis作为KV存储，其自带过期机制。将限流目标和计数值存储为键值对，Redis的原子操作特性确保分布式环境下计数的准确性。FireflySoft.RateLimit库提供了集成这种限流策略到ASP.NET Core的熟读java源码方法，包括Nuget包安装和中间件配置。

       要应用FireflySoft.RateLimit，首先安装对应的Nuget包，然后在Startup中注册限流服务和规则。对于.NET Framework，需在Application_Start中注册一个RateLimitHandler。这个库具有轻量级和灵活性的特点，可以适应多种限流场景，且其源代码在Github开源，方便查阅。

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限速神器RateLimiter源码解析

       软件系统中一般有两种场景会用到限流：一是管理并发访问，控制多个请求同时执行的数量；二是控制数据生成或传输速率，避免过快消耗资源。常见的限流算法有漏桶算法、令牌桶算法等。本文将介绍谷歌Guava包中的限流组件RateLimiter，它基于令牌桶算法，通过控制令牌的生成和消费，实现对系统资源的合理分配。

       RateLimiter的实现简单，只需要引入guava jar，适用于各种场景。本文介绍的源码基于版本.1-jre。使用时，RateLimiter提供直观的示例，帮助用户快速上手。例如，控制任务列表的提交速率不超过每秒2个，或者以不超过5kb/s的速率产生数据流。

       RateLimiter的核心功能是限速，通过令牌桶算法实现。在使用时，系统会根据预先设定的速率生成令牌，并在请求时消费令牌。如果当前没有足够的令牌，系统会等待直至获取令牌。在等待期间，系统会记录等待时间，确保不会因为等待而损失性能。此外，RateLimiter还考虑了资源利用不足的场景，通过存储令牌（storedPermits）来提高系统的灵活性和效率。

       RateLimiter内部实现包括RateLimiter类和SmoothRateLimiter类。RateLimiter类是顶级类，提供创建RateLimiter的方法，以及获取令牌的接口。SmoothRateLimiter类是一个抽象类，提供了平滑限速器的功能。SmoothBursty类和SmoothWarmingUp类分别是平滑突发限速器和平滑预热限速器的实现，分别适用于突发和预热场景。

       获取令牌的主体流程涉及令牌的存储和更新。在平滑突发限速器中，令牌的存储和更新由一个核心方法实现，该方法通过计算令牌的剩余量和下次令牌发放的时间，确定请求的等待时间。平滑预热限速器则在此基础上进一步实现预热算法，以适应不同场景的性能需求。

       在使用RateLimiter时，主要关注获取令牌的方法，如accquire和tryAccquire。这些方法通过计算令牌的剩余量和下次令牌发放的时间，决定请求是否等待以及等待多长时间。在具体实现中，平滑突发限速器和预热限速器在令牌的管理策略上有所不同，平滑突发限速器的实现相对直观，而预热限速器则需要深入理解其背后的算法逻辑。

       总之，RateLimiter提供了一种简单而高效的限流机制，通过灵活的算法和接口设计，满足不同场景的需求。在使用过程中，需要注意RateLimiter的实现细节，如令牌的存储和更新策略，以及如何根据实际需求调整限流参数，以达到最佳的性能和资源利用效果。