1.RocksDB RateLimiter解析与实践
2.逐行拆解Guava限流器RateLimiter
3.Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析
4.java锁之RateLimiter（限制访问速率）
5.限速神器RateLimiter源码解析
6.RateLimiter 限流底层原理解析

RocksDB RateLimiter解析与实践

       RocksDB的码分速率限制器主要基于令牌桶算法实现，用于控制数据的码分写入速率，包含五个关键参数。码分其核心原理是码分通过比较当前请求的流量大小与已允许分配的流量大小，决定是码分否允许数据写入。公平性参数（fairness）则决定不同请求的码分android结绳编程源码优先级，一般情况下，码分低优先级请求（如compact操作）获取令牌的码分概率较低，意味着flush操作将优先获取流量，码分以默认值为例，码分这意味着compact请求获取令牌的码分概率仅为flush请求的1/，从而优先限制compact操作的码分速率。以下是码分RateLimiter的工作流程：

       1. **基本限速原理**：RateLimiter基于令牌桶算法进行限速，每个周期可获得的码分令牌流量大小由当前已允许分配的流量大小决定。

       2. **流量分配选主**：RateLimiter通过将compact请求放入低优先级队列（queue_[Env::IO_LOW]），码分将flush请求放入高优先级队列（queue_[Env::IO_HIGH]），通过竞争获取唯一分配流量的权利，即选出当前周期的领导者（leader_）。

       3. **速率动态调整**：RateLimiter还包括一个自动调整功能（auto_tuned），默认为关闭状态，此时rate_bytes_per_sec为可通行的最高速率。启用此功能后，rate_bytes_per_sec变为最大速率，每个refill周期调整一次，根据过去个周期中因rate_bytes_per_sec耗尽而等待的次数比率调整速率。

       在工程实践中，为RocksDB添加限速支持非常简单，只需在Pegasus初始化时设置rocksdb的options，分配相应的RateLimiter实例。每个replica_server中的多个rocksdb实例共享一个RateLimiter实例。此外，Pegasus还提供了速率监控功能，帮助查看当前速率变化。

       通过模拟大流量写入场景，我们观察到在无限制的情况下，磁盘IO在某些时间段的使用率过高，导致写延迟出现尖峰现象。引入限速后，磁盘IO的使用率更为平稳，有效减少写延迟的波动，最终提高了QPS约5%。对于自动调整功能（auto_tuned），在开启后可减少磁盘IO的美妆算法源码毛刺现象，降低写延迟尖峰。然而，需要注意的是，当数据写入吞吐量过高而调整后的可通行速率过小，可能会导致write stall现象，尤其是在单条value较大时，建议根据实际情况评估是否启用自动调整功能，并设置较大的限速阈值。

       总结而言，RateLimiter通过控制compact操作的速率，有效优化了写延迟，减少磁盘IO的波动，从而提升了整体性能。针对compaction对线上业务的影响，未来将侧重研究compaction对日志写的影响，以进一步优化其对业务的影响。RocksDB的速率限制器提供了灵活的控制机制，能够根据实际需求调整写入速率，从而改善系统性能和稳定性。

逐行拆解Guava限流器RateLimiter

       在开发中，控制服务负载至关重要，Guava的RateLimiter提供了限流功能。它主要采用了令牌桶算法，通过设置每秒生成的令牌数来限制请求速率。这里有三种核心算法的概述：

       计数器法：简单粗暴，可能产生请求尖峰。通过滑动窗口细化，使用LinkedList存储每个毫秒的请求量，但占用内存。

       漏桶算法：稳定处理固定速率的请求，但无法应对突发流量。

       令牌桶算法：令牌生成固定速率，可处理突发流量，如Guava的RateLimiter，通过控制令牌生成和消耗实现限流。

       RateLimiter的实现原理更深入地涉及令牌桶操作，如包子铺的例子，每个包子（令牌）对应一次请求，后厨（令牌桶）按固定速率生成。Guava的RateLimiter有稳定和预热两种模式，前者可立即接收请求，后者则有预热过程。发邮件论文源码

       核心方法如acquire和tryAcquire决定何时获取令牌，计算等待时间涉及令牌生成和消耗的逻辑。预热限流器通过计算桶中已存在令牌的消耗时间来确保预热效果。

       总的来说，RateLimiter是通过控制令牌生成和消耗，以及精细的时间窗口划分，实现了灵活、稳定的请求限流。理解这些原理有助于在实际项目中更有效地使用Guava的RateLimiter。

Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析

       Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析

       在项目中引入Redisson限流器RRateLimiter，通过以下步骤实现限流功能。首先使用Redis命令将限流的配置信息保存在Redis中，具体代码如下：

       执行`hsetnx testRedissonRateLimiter rate `，设置限流次数为，`testRedissonRateLimiter`为自定义的键名。

       执行`hsetnx testRedissonRateLimiter interval `，设置限流时间，单位为毫秒。

       执行`hsetnx testRedissonRateLimiter type 0`，设置限流类型，枚举值为RateType.OVERALL。

       将配置信息保存于Redis的HashMap结构中，使用`hsetnx`确保设置成功。然后判断是否超过限流次数。

       通过`getValueName()`方法获取限流配置，进一步调用`tryAcquire()`方法检查是否超过限流次数。Lua脚本返回`nil`代表未超过限流，若有值则已超过限流。`pttl`命令始终返回值，即使用于不存在的键。

       使用`getConfig()`方法获取所有限流配置信息，执行`delete()`方法清除限流配置。值得注意的是，Redisson在删除限流配置时存在一个BUG，仅删除了`testRedissonRateLimiter`键，未清理`{ testRedissonRateLimiter}:value`键，影响判断请求是否超过限流次数。此问题于年2月日::被发现，Redisson版本为3..7。

       为了验证限流功能，调试时逐步执行代码，同时观察Redis服务器命令监控，三轴点胶机源码确保限流功能按预期运行。

java锁之RateLimiter（限制访问速率）

       限流器在编程世界中扮演着控制访问速率的重任，特别在处理大量请求或流量时，保证系统稳定和资源高效利用至关重要。以短信群发为例，当需要发送数百万条消息时，如何确保服务接口不过载成为关键。RateLimiter正是这样的工具，用于限制对物理资源或逻辑资源的访问速率。

       与Semaphore不同，RateLimiter通过设置许可证的分配速率来控制访问。默认情况下，许可证以每秒特定数量的速率分配，单位时间内资源的使用得到平滑控制，以避免过载。为应对高峰流量，RateLimiter还支持预热期，在此期间分配速率逐渐增长至稳定值。

       Guava库中的RateLimiter实现基于令牌桶算法，提供简单且灵活的限流功能，能根据系统实际情况调整生成令牌的速度。应用广泛，如防抢购限流、限制接口访问频率、控制网络流量等。

       引入依赖是RateLimiter应用的第一步。接着，实际操作中，通过调用tryAcquire方法，可以控制程序每秒最多运行3个线程。该方法允许在不超过指定时间（以毫秒为单位）内获取许可，超出时间则返回false，确保了操作的即时性和效率。

       在代码实战中，限制接口请求为每2秒一次。若同时有个线程请求，理论上应在秒内处理完所有请求。然而，rateLimiter.tryAcquire方法在秒内无法获取到令牌，则会立即抛出异常，导致请求被拒绝，体现了RateLimiter对访问速率的舞侠Ol源码严格控制。

       总之，RateLimiter通过灵活的配置，实现了对访问速率的有效管理，为系统稳定运行提供了坚实保障。在设计高并发、高流量的应用场景时，引入限流器技术，可以显著提升系统的抗压能力和用户体验，确保资源分配合理，避免因流量过大导致的服务崩溃。

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。

RateLimiter 限流底层原理解析

       了解 RateLimiter 限流原理对于项目实践至关重要。在实际工作中，我在唯品会面试时遇到过相关问题，意识到自己对此的掌握不够深入，因此决定深入探讨。本文将重点讲解 RateLimiter 的限流算法原理、潜在问题以及在项目中的应用策略。

       Guava 提供的 RateLimiter 基于令牌桶算法运作，通过均匀生成令牌并要求每次请求持有令牌，无则需等待。它有两种主要实现：SmoothBursty 和 SmoothWarmingUp。SmoothBursty 按固定速率产生令牌，如每秒5个，而 SmoothWarmingUp 则在预热期内逐渐提升令牌生成速度，适合资源预热场景。

       RateLimiter 的“透支未来令牌”特性允许在令牌不足时欠下债务，即下一次请求时再偿还。然而，这可能导致后续请求等待时间增加，尤其在并发量逐渐上升时。解决策略是使用 tryAcquire 方法检测是否可获取令牌，若不足则考虑拒绝请求，避免透支过度。

       为了保证线程安全，RateLimiter 使用了单例模式和锁机制。在高并发情况下，预热对服务可用性至关重要，避免重启后资源未初始化导致的故障。限流器的设计也考虑了这种场景，提供了预热效果的 SmoothWarmingUp 限流器。

       尽管 RateLimiter 是线程安全的，但仍存在缺点：随着并发量增加，透支未来令牌可能导致后续请求等待时间延长。解决方法是采用策略拒绝过度请求，确保系统稳定。常用的限流算法还有漏桶算法，但令牌桶算法更适应突发流量，并且性能更高。

       在项目中，可以利用 AOP（面向切面编程）结合 RateLimiter 实现限流，既能减少代码侵入，又能利用 SpringBoot starter 提高便利性。两种方法各有优缺点，但都提供了灵活的限流控制。

超详细的Guava RateLimiter限流原理解析

       限流是确保高并发系统稳定性的三大工具之一，其余两个为缓存和降级。限流常应用于多个场景，如秒杀抢购，以保护系统和下游系统免受巨大流量的冲击。

       限流的目的在于通过限速处理并发访问或请求，以保护系统。当达到限制速率时，系统可以拒绝服务或进行流量整形。

       常见的限流方法和场景包括：限制总并发数（如数据库连接池、线程池）、限制瞬时并发数（如nginx的limitconn模块，Java的Semaphore）、限制时间窗口内的平均速率（如Guava的RateLimiter、nginx的limitreq模块）。此外，还可以根据网络连接数、网络流量、CPU或内存负载等来限流。

       例如，若要限制方法被调用的并发数不超过（同一时间并发数），可以使用信号量Semaphore实现。但若要限制方法在一段时间内平均被调用次数不超过，则需要使用RateLimiter。

       接下来，我们来讲解两个与限流相关的算法：漏桶算法和令牌桶算法。

       漏桶算法类似于一个漏斗，进来的水量代表访问流量，出去的水量代表系统处理请求。当访问流量过大时，漏斗中会积水，若水太多，则会溢出。

       漏桶算法通常依赖于队列，请求到达时，如果队列未满则直接放入队列，然后有一个处理器按照固定频率从队列头取出请求进行处理。如果请求量大，队列会满，新来的请求则会被抛弃。

       令牌桶算法则是一个存放固定容量令牌的桶，按照固定速率向桶里添加令牌。桶中存放的令牌数有最大上限，超出后会被丢弃或拒绝。当流量或网络请求到达时，每个请求都要获取一个令牌，如果获取到，则直接处理，并删除一个令牌。如果获取不到，该请求会被限流，要么直接丢弃，要么在缓冲区等待。

       Guava的RateLimiter提供了令牌桶算法实现，包括平滑突发限流（SmoothBursty）和平滑预热限流（SmoothWarmingUp）。

       RateLimiter的类图展示了RateLimiter是入口类，提供了两套工厂方法来创建出两个子类，这符合《Effective Java》中用静态工厂方法代替构造函数的建议。

       使用RateLimiter的静态方法创建一个限流器，设置每秒放置的令牌数为5个。返回的RateLimiter对象可以保证1秒内不会给超过5个令牌，并以固定速率进行放置，达到平滑输出的效果。

       RateLimiter使用令牌桶算法，会进行令牌的累积。如果获取令牌的频率较低，则不会导致等待，直接获取令牌。

       RateLimiter可以应对突发流量。在没有足够令牌发放时，采用滞后处理的方式，即前一个请求获取令牌所需等待的时间由下一次请求来承受。

       RateLimiter的SmoothWarmingUp是带有预热期的平滑限流，它会启动后有一段预热期，逐步将分发频率提升到配置的速率。

       RateLimiter的原理是每次调用acquire时用当前时间和nextFreeTicketMicros进行比较，根据二者的间隔和添加单位令牌的时间间隔stableIntervalMicros来刷新存储令牌数storedPermits。然后acquire会进行休眠，直到nextFreeTicketMicros。

       RateLimiter的reserveEarliestAvailable是刷新令牌数和下次获取令牌时间nextFreeTicketMicros的关键函数。它有三个步骤：一是调用resync函数增加令牌数，二是计算预支付令牌所需额外等待的时间，三是更新下次获取令牌时间nextFreeTicketMicros和存储令牌数storedPermits。

       RateLimiter的SmoothWarmingUp实现预热缓冲的关键在于其分发令牌的速率会随时间和令牌数而改变，速率会先慢后快。

       RateLimiter只能用于单机的限流，如果想要集群限流，则需要引入redis或阿里开源的sentinel中间件。

Google限速神器——RateLimiter分享

       在微服务架构中，限流组件是不可或缺的要素，它控制着同一时间访问服务的并发量，对于系统稳定至关重要。Google的guava库提供了一款名为RateLimiter的限流工具。它与Semaphore不同，Semaphore侧重于并发访问的数量限制，而RateLimiter则是通过设置许可证速率来限制访问速率。默认情况下，许可证按照预设速率平稳分配，保证系统的稳定运行。

       RateLimiter是线程安全的，但不保证公平性。虽然它没有直接的构造方法，但可以通过RateLimiter.create静态方法创建实例。使用环境要求JDK以上，这可能限制了其在某些场景中的实际应用。RateLimiter的实现机制基于stopwatch，通过调整阻塞时长来实现速率控制。

       一个简单的示例展示了如何限制线程执行速率，比如将每秒执行次数限制为2次。通过代码演示，我们观察到无论运行次数多少，线程执行间隔始终为ms，这是ms除以速率的结果。这表明RateLimiter能够有效控制执行速率。

       尽管RateLimiter可能不适用于所有生产环境，因其对JDK版本的高要求和可能的实验性质，但在学习和研究中，它提供了宝贵的资源。作为学习工具，RateLimiter的源码提供了深入理解限流原理的机会。然而，实际应用时需要权衡其限制和潜在风险。今天的内容到此为止，期待你对限流组件有更深的理解。晚安！

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