38 | 案例分析（一）：高性能限流器Guava RateLimiter

从今天开始，我们就进入案例分析模块了。 这个模块我们将分析四个经典的开源框架，看看它们是如何处理并发问题的，通过这四个案例的学习，相信你会对如何解决并发问题有个更深入的认识。

首先我们来看看Guava RateLimiter是如何解决高并发场景下的限流问题的。Guava是Google开源的Java类库，提供了一个工具类RateLimiter。我们先来看看RateLimiter的使用，让你对限流有个感官的印象。假设我们有一个线程池，它每秒只能处理两个任务，如果提交的任务过快，可能导致系统不稳定，这个时候就需要用到限流。

在下面的示例代码中，我们创建了一个流速为2个请求/秒的限流器，这里的流速该怎么理解呢？直观地看，2个请求/秒指的是每秒最多允许2个请求通过限流器，其实在Guava中，流速还有更深一层的意思：是一种匀速的概念，2个请求/秒等价于1个请求/500毫秒。

在向线程池提交任务之前，调用 acquire() 方法就能起到限流的作用。通过示例代码的执行结果，任务提交到线程池的时间间隔基本上稳定在500毫秒。

//限流器流速：2个请求/秒
    RateLimiter limiter = 
      RateLimiter.create(2.0);
    //执行任务的线程池
    ExecutorService es = Executors
      .newFixedThreadPool(1);
    //记录上一次执行时间
    prev = System.nanoTime();
    //测试执行20次
    for (int i=0; i<20; i++){
      //限流器限流
      limiter.acquire();
      //提交任务异步执行
      es.execute(()->{
        long cur=System.nanoTime();
        //打印时间间隔：毫秒
        System.out.println(
          (cur-prev)/1000_000);
        prev = cur;
      });
    }
    
    输出结果：
    ...
    500
    499
    499
    500
    499

经典限流算法：令牌桶算法

Guava的限流器使用上还是很简单的，那它是如何实现的呢？Guava采用的是令牌桶算法，其核心是要想通过限流器，必须拿到令牌。也就是说，只要我们能够限制发放令牌的速率，那么就能控制流速了。令牌桶算法的详细描述如下：

1. 令牌以固定的速率添加到令牌桶中，假设限流的速率是 r/秒，则令牌每 1/r 秒会添加一个；
2. 假设令牌桶的容量是 b ，如果令牌桶已满，则新的令牌会被丢弃；
3. 请求能够通过限流器的前提是令牌桶中有令牌。

这个算法中，限流的速率 r 还是比较容易理解的，但令牌桶的容量 b 该怎么理解呢？b 其实是burst的简写，意义是限流器允许的最大突发流量。比如b=10，而且令牌桶中的令牌已满，此时限流器允许10个请求同时通过限流器，当然只是突发流量而已，这10个请求会带走10个令牌，所以后续的流量只能按照速率 r 通过限流器。

令牌桶这个算法，如何用Java实现呢？很可能你的直觉会告诉你生产者-消费者模式：一个生产者线程定时向阻塞队列中添加令牌，而试图通过限流器的线程则作为消费者线程，只有从阻塞队列中获取到令牌，才允许通过限流器。

这个算法看上去非常完美，而且实现起来非常简单，如果并发量不大，这个实现并没有什么问题。可实际情况却是使用限流的场景大部分都是高并发场景，而且系统压力已经临近极限了，此时这个实现就有问题了。问题就出在定时器上，在高并发场景下，当系统压力已经临近极限的时候，定时器的精度误差会非常大，同时定时器本身会创建调度线程，也会对系统的性能产生影响。

那还有什么好的实现方式呢？当然有，Guava的实现就没有使用定时器，下面我们就来看看它是如何实现的。

Guava如何实现令牌桶算法

Guava实现令牌桶算法，用了一个很简单的办法，其关键是记录并动态计算下一令牌发放的时间。下面我们以一个最简单的场景来介绍该算法的执行过程。假设令牌桶的容量为 b=1，限流速率 r = 1个请求/秒，如下图所示，如果当前令牌桶中没有令牌，下一个令牌的发放时间是在第3秒，而在第2秒的时候有一个线程T1请求令牌，此时该如何处理呢？

线程T1请求令牌示意图

对于这个请求令牌的线程而言，很显然需要等待1秒，因为1秒以后（第3秒）它就能拿到令牌了。此时需要注意的是，下一个令牌发放的时间也要增加1秒，为什么呢？因为第3秒发放的令牌已经被线程T1预占了。处理之后如下图所示。

线程T1请求结束示意图

假设T1在预占了第3秒的令牌之后，马上又有一个线程T2请求令牌，如下图所示。

线程T2请求令牌示意图

很显然，由于下一个令牌产生的时间是第4秒，所以线程T2要等待两秒的时间，才能获取到令牌，同时由于T2预占了第4秒的令牌，所以下一令牌产生时间还要增加1秒，完全处理之后，如下图所示。

线程T2请求结束示意图

上面线程T1、T2都是在下一令牌产生时间之前请求令牌，如果线程在下一令牌产生时间之后请求令牌会如何呢？假设在线程T1请求令牌之后的5秒，也就是第7秒，线程T3请求令牌，如下图所示。

线程T3请求令牌示意图

由于在第5秒已经产生了一个令牌，所以此时线程T3可以直接拿到令牌，而无需等待。在第7秒，实际上限流器能够产生3个令牌，第5、6、7秒各产生一个令牌。由于我们假设令牌桶的容量是1，所以第6、7秒产生的令牌就丢弃了，其实等价地你也可以认为是保留的第7秒的令牌，丢弃的第5、6秒的令牌，也就是说第7秒的令牌被线程T3占有了，于是下一令牌的的产生时间应该是第8秒，如下图所示。

线程T3请求结束示意图

通过上面简要地分析，你会发现，我们只需要记录一个下一令牌产生的时间，并动态更新它，就能够轻松完成限流功能。我们可以将上面的这个算法代码化，示例代码如下所示，依然假设令牌桶的容量是1。关键是reserve()方法，这个方法会为请求令牌的线程预分配令牌，同时返回该线程能够获取令牌的时间。其实现逻辑就是上面提到的：如果线程请求令牌的时间在下一令牌产生时间之后，那么该线程立刻就能够获取令牌；反之，如果请求时间在下一令牌产生时间之前，那么该线程是在下一令牌产生的时间获取令牌。由于此时下一令牌已经被该线程预占，所以下一令牌产生的时间需要加上1秒。

class SimpleLimiter {
      //下一令牌产生时间
      long next = System.nanoTime();
      //发放令牌间隔：纳秒
      long interval = 1000_000_000;
      //预占令牌，返回能够获取令牌的时间
      synchronized long reserve(long now){
        //请求时间在下一令牌产生时间之后
        //重新计算下一令牌产生时间
        if (now > next){
          //将下一令牌产生时间重置为当前时间
          next = now;
        }
        //能够获取令牌的时间
        long at=next;
        //设置下一令牌产生时间
        next += interval;
        //返回线程需要等待的时间
        return Math.max(at, 0L);
      }
      //申请令牌
      void acquire() {
        //申请令牌时的时间
        long now = System.nanoTime();
        //预占令牌
        long at=reserve(now);
        long waitTime=max(at-now, 0);
        //按照条件等待
        if(waitTime > 0) {
          try {
            TimeUnit.NANOSECONDS
              .sleep(waitTime);
          }catch(InterruptedException e){
            e.printStackTrace();
          }
        }
      }
    }

如果令牌桶的容量大于1，又该如何处理呢？按照令牌桶算法，令牌要首先从令牌桶中出，所以我们需要按需计算令牌桶中的数量，当有线程请求令牌时，先从令牌桶中出。具体的代码实现如下所示。我们增加了一个resync()方法，在这个方法中，如果线程请求令牌的时间在下一令牌产生时间之后，会重新计算令牌桶中的令牌数，新产生的令牌的计算公式是：(now-next)/interval，你可对照上面的示意图来理解。reserve()方法中，则增加了先从令牌桶中出令牌的逻辑，不过需要注意的是，如果令牌是从令牌桶中出的，那么next就无需增加一个 interval 了。

class SimpleLimiter {
      //当前令牌桶中的令牌数量
      long storedPermits = 0;
      //令牌桶的容量
      long maxPermits = 3;
      //下一令牌产生时间
      long next = System.nanoTime();
      //发放令牌间隔：纳秒
      long interval = 1000_000_000;
      
      //请求时间在下一令牌产生时间之后,则
      // 1.重新计算令牌桶中的令牌数
      // 2.将下一个令牌发放时间重置为当前时间
      void resync(long now) {
        if (now > next) {
          //新产生的令牌数
          long newPermits=(now-next)/interval;
          //新令牌增加到令牌桶
          storedPermits=min(maxPermits, 
            storedPermits + newPermits);
          //将下一个令牌发放时间重置为当前时间
          next = now;
        }
      }
      //预占令牌，返回能够获取令牌的时间
      synchronized long reserve(long now){
        resync(now);
        //能够获取令牌的时间
        long at = next;
        //令牌桶中能提供的令牌
        long fb=min(1, storedPermits);
        //令牌净需求：首先减掉令牌桶中的令牌
        long nr = 1 - fb;
        //重新计算下一令牌产生时间
        next = next + nr*interval;
        //重新计算令牌桶中的令牌
        this.storedPermits -= fb;
        return at;
      }
      //申请令牌
      void acquire() {
        //申请令牌时的时间
        long now = System.nanoTime();
        //预占令牌
        long at=reserve(now);
        long waitTime=max(at-now, 0);
        //按照条件等待
        if(waitTime > 0) {
          try {
            TimeUnit.NANOSECONDS
              .sleep(waitTime);
          }catch(InterruptedException e){
            e.printStackTrace();
          }
        }
      }
    }

总结

经典的限流算法有两个，一个是令牌桶算法（Token Bucket），另一个是漏桶算法（Leaky Bucket）。令牌桶算法是定时向令牌桶发送令牌，请求能够从令牌桶中拿到令牌，然后才能通过限流器；而漏桶算法里，请求就像水一样注入漏桶，漏桶会按照一定的速率自动将水漏掉，只有漏桶里还能注入水的时候，请求才能通过限流器。令牌桶算法和漏桶算法很像一个硬币的正反面，所以你可以参考令牌桶算法的实现来实现漏桶算法。

上面我们介绍了Guava是如何实现令牌桶算法的，我们的示例代码是对Guava RateLimiter的简化，Guava RateLimiter扩展了标准的令牌桶算法，比如还能支持预热功能。对于按需加载的缓存来说，预热后缓存能支持5万TPS的并发，但是在预热前5万TPS的并发直接就把缓存击垮了，所以如果需要给该缓存限流，限流器也需要支持预热功能，在初始阶段，限制的流速 r 很小，但是动态增长的。预热功能的实现非常复杂，Guava构建了一个积分函数来解决这个问题，如果你感兴趣，可以继续深入研究。

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