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RateLimiter 的底层实现是啥?

 前言

本文不是的底层一个RateLimiter的详细分析,仅仅是实现啥概要分析。

令牌桶算法

一说到RateLimiter,的底层必然要是实现啥说的令牌桶,它的的底层大致逻辑如下:

按图实现

令牌桶的图,网上到处可见,实现啥按图实现也非常简单,的底层无非是香港云服务器实现啥定时添加令牌桶,并提供一个获取令牌的的底层函数,博主实现了一遍代码如下: 

import java.util.concurrent.*;  public class MyRateLimiter {       //令牌桶      BlockingQueue<Integer>TOKEN_BUCKET=new LinkedBlockingDeque<>(5);      public static void main(String[] args) {           MyRateLimiter myRateLimiter=new MyRateLimiter();          myRateLimiter.addTokenFixedRate();         for(int i=0;i<10;i++){                  myRateLimiter.acqurie();                  System.out.println("第几次执行i:" + i + ",实现啥执行时间为:" + System.currentTimeMillis());          }      }     /**      * 定时添加令牌      */      public void addTokenFixedRate(){           ScheduledExecutorService scheduledExecutorService= Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();          scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(()->{                       boolean suc=TOKEN_BUCKET.offer(1);                      if(!suc){                           System.out.println("令牌桶满了丢弃");                      }          },0,200,TimeUnit.MILLISECONDS);      }      public void acqurie(){           while (TOKEN_BUCKET.poll()==null){ };      }  } 

测试结果如下,基本满足要求

RateLimiter概要实现

我一开始是按照自己实现的逻辑,去查看Guava的的底层RateLimiter的源码的,结果发现RateLimiter根本没有集合充当桶,实现啥核心是的底层记录了下一令牌产生的时间与现存令牌数,并动态更新它们。云南idc服务商实现啥

概要逻辑图如下:

按照这个图看核心代码就比较容易了,的底层摘录核心代码如下: 

@CanIgnoreReturnValue  public double acquire(int permits) {     long microsToWait = reserve(permits);    stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);    return 1.0 * microsToWait / SECONDS.toMicros(1L);  }  //Reserve 一路向下能查到如下代码  reserveEarliestAvailable  final long reserveEarliestAvailable(int requiredPermits, long nowMicros) {       resync(nowMicros);      long returnValue = nextFreeTicketMicros;   // 现存令牌可以提供的令牌数      double storedPermitsToSpend = min(requiredPermits, this.storedPermits);   //需要刷新的令牌数      double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend;   //等待时间=需要刷新的令牌数*固定间隔+存储许可等待时间      long waitMicros =          storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend)              + (long) (freshPermits * stableIntervalMicros);   //下次令牌生产时间=本次令牌生产时间+等待时间      this.nextFreeTicketMicros = LongMath.saturatedAdd(nextFreeTicketMicros, waitMicros);      this.storedPermits -= storedPermitsToSpend;      return returnValue;  } 

总结:RateLimiter根本没有集合充当桶,核心是记录了下一令牌产生的时间与现存令牌数,并动态更新它们。最后,关注公众号Java技术栈,在后台回复:面试,可以获取我整理的 Java 系列面试题和答案,非常齐全。 

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