1. 关于RateLimiter
RateLimiter是Guava库中提供的一个限流器工具类，用于控制对某个资源的访问速率。它可以帮助我们在高并发的场景下，有效地控制系统的资源消耗，避免系统被过多的请求拖垮。在本文中，我们将对RateLimiter的原理、使用方法以及源码进行介绍和分析，以便读者更好地理解和使用这一工具。
2. RateLimiter的原理
RateLimiter的原理基于令牌桶算法，该算法是一种用于控制流量的经典算法。它的基本思想是，系统以恒定的速率往桶里放入令牌，而访问者则以自己需要的速率从桶中取出令牌。当桶中的令牌数量不足时，访问者需要等待，直到桶中有足够的令牌为止。
RateLimiter在实现上，维护了一个双向队列，用于存储未来的令牌发放时间。当一个请求到来时，RateLimiter会根据当前时间和队列中的令牌发放时间，计算出需要等待的时间。如果等待时间为0，则表示可以立即获取令牌；否则，需要等待相应的时间后才能获取令牌。
3. RateLimiter的使用方法
在Guava库中，使用RateLimiter非常简单。首先，我们需要引入Guava库的依赖：
<dependency>
<groupId>com.google.guava</groupId>
<artifactId>guava</artifactId>
<version>版本号</version>
</dependency>然后，我们可以通过RateLimiter.create(double permitsPerSecond)方法来创建一个RateLimiter实例，其中permitsPerSecond表示每秒允许的访问速率。例如，我们可以创建一个每秒允许10个访问的RateLimiter：
RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10.0);接下来，我们可以使用acquire()方法来获取令牌，该方法会根据当前的令牌发放速率进行限流。例如：
rateLimiter.acquire();此外，RateLimiter还提供了tryAcquire()方法，用于尝试获取令牌而不阻塞线程。例如：
if (rateLimiter.tryAcquire()) {
// 获取到令牌，执行相应的操作
} else {
// 未获取到令牌，执行相应的处理
}通过上述方法，我们可以轻松地在代码中实现对某个资源的访问速率控制。
4. 源码分析
接下来，我们将通过源码分析来深入理解RateLimiter的实现原理。在Guava库的源码中，RateLimiter的实现位于com.google.common.util.concurrent包中。
4.1 RateLimiter的构造方法
RateLimiter类的构造方法如下所示：
private RateLimiter(SleepingStopwatch stopwatch) {
this.stopwatch = Preconditions.checkNotNull(stopwatch);
}在构造方法中，RateLimiter接受一个SleepingStopwatch类型的参数stopwatch。SleepingStopwatch是Guava库中的一个工具类，用于计时和等待。
4.2 RateLimiter.create方法
RateLimiter类提供了一个静态工厂方法create，用于创建RateLimiter实例。其源码如下：
public static RateLimiter create(double permitsPerSecond) {
return create(SleepingStopwatch.createFromSystemTimer(), permitsPerSecond);
}
@VisibleForTesting
static RateLimiter create(SleepingStopwatch stopwatch, double permitsPerSecond) {
RateLimiter rateLimiter = new SmoothRateLimiter.SmoothBursty(stopwatch, 1.0 /* maxBurstSeconds */);
rateLimiter.setRate(permitsPerSecond);
return rateLimiter;
}在create方法中，首先通过SleepingStopwatch.createFromSystemTimer()创建了一个SleepingStopwatch实例，然后调用了create方法的重载版本，传入了stopwatch和permitsPerSecond参数。在重载的create方法中，创建了一个SmoothRateLimiter.SmoothBursty实例，并设置了许可的速率。SmoothRateLimiter.SmoothBursty是RateLimiter的内部类，用于实现限流器的具体逻辑。
4.3 SmoothRateLimiter.SmoothBursty类
SmoothRateLimiter.SmoothBursty类是RateLimiter的内部类，用于实现令牌桶算法的具体逻辑。其定义如下：
static final class SmoothBursty extends SmoothRateLimiter {
final double maxBurstSeconds;
SmoothBursty(SleepingStopwatch stopwatch, double maxBurstSeconds) {
super(stopwatch);
this.maxBurstSeconds = maxBurstSeconds;
}
@Override
void doSetRate(double permitsPerSecond, double stableIntervalMicros) {
double oldMaxPermits = this.maxPermits;
this.maxPermits = maxBurstSeconds * permitsPerSecond;
if (oldMaxPermits == Double.POSITIVE_INFINITY) {
// if we don't special-case this, we would get 0 / 0
storedPermits = 0.0;
} else {
storedPermits = (oldMaxPermits == 0.0)
? 0.0 // initial state
: storedPermits * this.maxPermits / oldMaxPermits;
}
}
}在SmoothRateLimiter.SmoothBursty类中，我们可以看到它继承自SmoothRateLimiter，并且定义了一个maxBurstSeconds属性，用于表示最大的突发许可数。在doSetRate方法中，它根据传入的permitsPerSecond和stableIntervalMicros参数计算出最大的许可数，并更新了storedPermits属性的值。
4.4 RateLimiter.acquire方法
RateLimiter类提供了acquire方法，用于获取令牌。其源码如下：
public double acquire() {
return acquire(1);
}
public double acquire(int permits) {
long microsToWait = reserve(permits);
stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);
return 1.0 * microsToWait / TimeUnit.SECONDS.toMicros(1L);
}在acquire方法中，首先调用了reserve方法来预留许可，然后通过stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly方法来等待相应的时间。最后返回了等待时间的秒数。
4.5 RateLimiter.tryAcquire方法
RateLimiter类还提供了tryAcquire方法，用于尝试获取令牌而不阻塞线程。其源码如下：
public boolean tryAcquire() {
return tryAcquire(1, 0, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
public boolean tryAcquire(int permits) {
return tryAcquire(permits, 0, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
public boolean tryAcquire(long timeout, TimeUnit unit) {
return tryAcquire(1, timeout, unit);
}
public boolean tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit) {
long timeoutMicros = Math.max(unit.toMicros(timeout), 0);
checkPermits(permits);
long microsToWait;
synchronized (mutex) {
long nowMicros = stopwatch.readMicros();
if (canAcquire(nowMicros, timeoutMicros)) {
microsToWait = reserveAndGetWaitLength(permits, nowMicros);
} else {
return false;
}
}
stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);
return true;
}在tryAcquire方法中，根据传入的参数计算了等待的超时时间，并通过canAcquire方法判断是否可以获取许可。如果可以获取许可，则调用reserveAndGetWaitLength方法来预留许可并返回等待的时间。最后通过stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly方法来等待相应的时间，并返回true表示获取许可成功。
通过上述源码分析，我们可以深入了解RateLimiter的实现原理和具体逻辑。在实际使用中，我们可以根据业务需求合理地配置RateLimiter的速率，从而达到对资源的有效控制和管理。
5.总结
在本文中，我们详细介绍了Guava库中的RateLimiter限流器，包括其原理、使用方法以及源码分析。通过仔细阅读RateLimiter的源码，我们可以更好地理解其内部实现和工作原理，从而更好地使用和调优这一工具。
RateLimiter作为Guava库中的一个重要工具类，可以帮助我们在高并发的场景下，有效地控制系统的资源消耗，避免系统被过多的请求拖垮。通过合理地配置RateLimiter的速率，我们可以在一定程度上保护系统免受过载的影响，提升系统的稳定性和可靠性。希望本文能够帮助读者更好地理解和使用RateLimiter，从而在实际项目中发挥其作用。
