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漏桶算法 java实现 1、漏桶限流算法

  1、漏桶限流算法

  漏桶限流算法是一种常见的限流算法,它的基本思想是模拟一个漏桶来控制流量。这个漏桶可以看作一个固定容量的桶,所有的请求都先进入到这个桶里,然后按照一定的速率流出,如果请求进来的速度过快,超过了桶的容量,那么多余的请求就会被直接丢弃或者排队等待处理。

  漏桶限流算法的实现方式也很简单,大致可以分为以下几个步骤:

  初始化一个固定容量的漏桶,并设置流出速率。

  当有请求进来时漏桶算法 java实现 1、漏桶限流算法,先将其放入漏桶中。

  如果漏桶还有剩余容量,那么这个请求就可以被处理,同时从漏桶中流出一个请求。

  如果漏桶已经满了,那么这个请求就被丢弃或者排队等待处理。

  在实际编程中,我们可以使用一个定时任务来模拟漏桶的流出速率,每次定时任务执行时,从漏桶中流出一个请求进行处理。

  以下是一个简单的Java实现漏桶限流算法的示例代码:

   public class LeakyBucket {

        private final int capacity;  // 漏桶容量
        private final int rate;      // 流出速率,单位为请求数/秒
        private int water;           // 当前水量
        private long timestamp;      // 上次流出时间
        public LeakyBucket(int capacity, int rate) {
            this.capacity = capacity;
            this.rate = rate;
            this.water = 0;
            this.timestamp = System.currentTimeMillis();
        }
        public boolean allowRequest() {
            // 先计算当前漏桶中的水量
            long now = System.currentTimeMillis();
            int out = (int) ((now - timestamp) / 1000 * rate);
            water = Math.max(0, water - out);
            // 检查漏桶是否已经满了
            if (water >= capacity) {
                return false;  // 漏桶已满,拒绝请求
            }
            // 漏桶还有剩余容量,将请求放入漏桶中,并更新时间戳和水量
            timestamp = now;
            water++;
            return true;
        }
    }

  在上面的代码中,类表示一个漏桶限流器漏桶算法 java实现,它包含漏桶的容量、流出速率、当前水量以及上次流出时间等属性。方法用于处理请求,如果漏桶还有剩余容量,那么这个请求就可以被处理,同时从漏桶中流出一个请求。否则,漏桶已满,拒绝请求。

  2、滑动窗口限流算法

  滑动窗口限流算法是一种常见的限流算法,用于控制请求流量,防止系统被过多的请求压垮。

  该算法的基本思想是漏桶算法 java实现,将时间划分成固定大小的多个时间段,每个时间段称为一个桶,将请求分配到不同的桶中。如果某个桶中的请求数量超过了阈值,就拒绝该桶中多余的请求。

  具体实现中,我们可以使用一个固定大小的队列来表示滑动窗口,队列中的每个元素表示一个时间段对应的桶。每当有请求到来时,就将其放入当前时间段对应的桶中,并计算当前滑动窗口中所有桶的请求数量。如果总请求数量超过了阈值,就拒绝该请求。同时,我们需要定期移除队列中最老的元素,以保证滑动窗口能够不断向前移动。

  滑动窗口限流算法简单易懂,适用于大多数场景,但需要根据具体业务场景调整桶的大小和阈值的设定,以达到最佳的限流效果。

   import java.util.LinkedList;

    import java.util.Queue;
    public class SlidingWindowRateLimiter {
        private Queue window;
        private final int limit;
        private final long windowSize;
        public SlidingWindowRateLimiter(int limit, long windowSize) {
            this.window = new LinkedList();
            this.limit = limit;
            this.windowSize = windowSize;
        }
        public synchronized boolean tryAcquire() {
            long now = System.currentTimeMillis();
            if (window.size() >= limit) {
                long oldest = window.peek();
                if (now - oldest < windowSize) {
                    return false; // Reject request
                }
                window.poll();
            }
            window.offer(now);
            return true; // Accept request
        }
    }

  文章来源:https://www.jianshu.com/p/a0b0a2ac7aca