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Eureka的限流算法类RateLimiter是基于令牌桶算法来实现的,下面看一看令牌桶算法的原理:

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对于很多应用场景来说,除了要求能够限制数据的平均传输速率外,还要求允许某种程度的突发传输。这时候漏桶算法可能就不合适了,令牌桶算法更为适合。如图所示,令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌,而如果请求需要被处理,则需要先从桶里获取一个令牌,当桶里没有令牌可取时,则拒绝服务。

源码解读:

package com.lovnx.web;

import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicLong;

/**
* @Class RateLimiter 实现基于令牌桶算法,有两个参数:
* 
* @para burstSize - 允许作为突发事件进入系统的最大请求数
* @para averageRate - 预期的每秒请求数(新版本也支持使用分钟为单位)
* 
* @author lovnx
*/
public class RateLimiter {
//限流时间单位
private final long rateToMsConversion;
//当前可供消费的令牌数量
private final AtomicInteger consumedTokens = new AtomicInteger();
//上一次填充令牌的时间戳
private final AtomicLong lastRefillTime = new AtomicLong(0);

//限流时间单位可设置为TimeUnit.SECONDS,已废弃
@Deprecated
public RateLimiter() {
this(TimeUnit.SECONDS);
}

//限流时间单位可设置为TimeUnit.SECONDS或TimeUnit.MINUTES
public RateLimiter(TimeUnit averageRateUnit) {
switch (averageRateUnit) {
case SECONDS:
rateToMsConversion = 1000;
break;
case MINUTES:
rateToMsConversion = 60 * 1000;
break;
default:
throw new IllegalArgumentException("TimeUnit of " + averageRateUnit + " is not supported");
}
}

//这个方法默认传的当前系统时间戳
public boolean acquire(int burstSize, long averageRate) {
return acquire(burstSize, averageRate, System.currentTimeMillis());
}

public boolean acquire(int burstSize, long averageRate, long currentTimeMillis) {
//这里为了避免傻白甜将burstSize和averageRate设为负值而抛出异常
if (burstSize <= 0 || averageRate <= 0) {
return true;
}
//填充令牌
refillToken(burstSize, averageRate, currentTimeMillis);
//消费令牌成功与否
return consumeToken(burstSize);
}

private void refillToken(int burstSize, long averageRate, long currentTimeMillis) {
//得到上一次填充令牌的时间戳
long refillTime = lastRefillTime.get();
//时间间隔timeDelta = 传进来的时间戳currentTimeMillis - 上一次填充令牌的时间戳refillTime
long timeDelta = currentTimeMillis - refillTime;
//计算出新的令牌数量newTokens = 时间间隔 * 平均速率 / 限流时间单位
long newTokens = timeDelta * averageRate / rateToMsConversion;
//如果新的令牌数量大于0个
if (newTokens > 0) {

//就等于上一次填充令牌的时间戳 + 新的令牌数量 * 限流时间单位 / 平均速率
long newRefillTime = refillTime == 0
? currentTimeMillis
: refillTime + newTokens * rateToMsConversion / averageRate;
//如果lastRefillTime内存偏移量值==上一次填充令牌的时间戳refillTime,则将lastRefillTime内存值设置为新的填充令牌时间戳newRefillTime
//成功时进入条件体放令牌
if (lastRefillTime.compareAndSet(refillTime, newRefillTime)) {
//放令牌(核心代码)
while (true) {
//得到当前已消费的令牌数量currentLevel
int currentLevel = consumedTokens.get();
//获取校正令牌数量adjustedLevel,从当前已消费的令牌数量currentLevel和允许最大请求数burstSize间取小者,以防允许最大请求数burstSize变小
//这一步和下一步叫做“流量削峰”
int adjustedLevel = Math.min(currentLevel, burstSize);
//获取新的令牌数量newLevel,0 与 (校正值 - 计算值)之间取大者
int newLevel = (int) Math.max(0, adjustedLevel - newTokens);
//如果当前已消费的令牌内存偏移量等于consumedTokens等于currentLevel,则将已消费的令牌量consumedTokens设置为新的令牌数量newLevel
//终止放令牌,在已消费偏移量不等于currentLevel时循环计算,直到它们相等
if (consumedTokens.compareAndSet(currentLevel, newLevel)) {
return;
}
}
}
}
}

//消费令牌,传入突发量
private boolean consumeToken(int burstSize) {
//取令牌
while (true) {
//得到当前已消费的令牌数量currentLevel
int currentLevel = consumedTokens.get();
//如果已消费令牌量大于等于突发量,则不能消费令牌
if (currentLevel >= burstSize) {
return false;
}
//消费令牌,已消费令牌量+1
if (consumedTokens.compareAndSet(currentLevel, currentLevel + 1)) {
return true;
}
}
}

//重置令牌桶
public void reset() {
consumedTokens.set(0);
lastRefillTime.set(0);
}
}

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