场景：
1.在日常生活中，我们肯定收到过不少不少这样的短信，“京东最新优惠卷…”，“天猫送您…”。这种类型的短信是属于推广性质的短信。这种短信一般群发量会到千万级别。然而，要完成这些短信发送，我们是需要调用服务商的接口来完成的。倘若一次发送的量在200万条，而我们的服务商接口每秒能处理的短信发送量有限，只能达到200条每秒。那么这个时候就会产生问题了，我们如何能控制好程序发送短信时的速度昵？于是限流器就得用上了。
2.提供服务接口的人或多或少遇到这样的问题，业务负载能力有限，为了防止过多请求涌入造成系统崩溃，如何进行流量控制？
流量控制策略有:分流，降级，限流等。这里我们讨论限流策略，他的作用是限制请求访问频率，换取系统高可用，是比较保守方便的策略。
3.常用的限流算法由：漏桶算法和令牌桶算法。
一、漏桶算法
漏桶作为计量工具（The Leaky Bucket Algorithm as a Meter）时，可以用于流量整形（Traffic Shaping）和流量控制（TrafficPolicing），漏桶算法的描述如下：
- 一个固定容量的漏桶，按照常量固定速率流出水滴；
- 如果桶是空的，则不需流出水滴；
- 可以以任意速率流入水滴到漏桶；
- 如果流入水滴超出了桶的容量，则流入的水滴溢出了（被丢弃），而漏桶容量是不变的。
漏桶(Leaky Bucket)算法思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水(接口有响应速率),当水流入速度过大会直接溢出(访问频率超过接口响应速率),然后就拒绝请求,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率.示意图如下:
可见这里有两个变量,一个是桶的大小,支持流量突发增多时可以存多少的水(burst),另一个是水桶漏洞的大小(rate)。
因为漏桶的漏出速率是固定的参数,所以,即使网络中不存在资源冲突(没有发生拥塞),漏桶算法也不能使流突发(burst)到端口速率.因此,漏桶算法对于存在突发特性的流量来说缺乏效率.
二、令牌桶算法
令牌桶算法是一个存放固定容量令牌的桶，按照固定速率往桶里添加令牌。令牌桶算法的描述如下：
- 假设限制2r/s，则按照500毫秒的固定速率往桶中添加令牌；
- 桶中最多存放b个令牌，当桶满时，新添加的令牌被丢弃或拒绝；
- 当一个n个字节大小的数据包到达，将从桶中删除n个令牌，接着数据包被发送到网络上；
- 如果桶中的令牌不足n个，则不会删除令牌，且该数据包将被限流（要么丢弃，要么缓冲区等待）。
令牌桶算法(Token Bucket)和 Leaky Bucket 效果一样但方向相反的算法,更加容易理解.随着时间流逝,系统会按恒定1/QPS时间间隔(如果QPS=100,则间隔是10ms)往桶里加入Token(想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断的加水),如果桶已经满了就不再加了.新请求来临时,会各自拿走一个Token,如果没有Token可拿了就阻塞或者拒绝服务
令牌桶的另外一个好处是可以方便的改变速度. 一旦需要提高速率,则按需提高放入桶中的令牌的速率. 一般会定时(比如100毫秒)往桶中增加一定数量的令牌, 有些变种算法则实时的计算应该增加的令牌的数量.
三、测试代码
测试代码1
测试代码2
测试代码3
测试结果：
四、方法摘要
五、Semaphore
结果：
Accessing: 3 --- 18-06-21 18:21:07 Accessing: 1 --- 18-06-21 18:21:07 Accessing: 2 --- 18-06-21 18:21:07 Accessing: 0 --- 18-06-21 18:21:12 Accessing: 4 --- 18-06-21 18:21:12 Accessing: 9 --- 18-06-21 18:21:12 Accessing: 8 --- 18-06-21 18:21:17 Accessing: 5 --- 18-06-21 18:21:17 Accessing: 6 --- 18-06-21 18:21:17 Accessing: 7 --- 18-06-21 18:21:22
六、Semaphore和RateLimiter的区别
Semaphore：信号量，直译很难理解。作用是限定只有抢到信号的线程才能执行，其他的都得等待！你可以设置N个信号，这样最多可以有N个线程同时执行。注意，其他的线程也在，只是挂起了。
RateLimiter：这是guava的，直译是速率限制器。其作用是 限制一秒内只能有N个线程执行，超过了就只能等待下一秒。注意，N是double类型。
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Semaphore：从线程个数限流 RateLimiter：从速率限流 目前常见的算法是漏桶算法和令牌算法
令牌桶算法：相比漏桶算法而言区别在于，令牌桶是会去匀速的生成令牌，拿到令牌才能够进行处理，类似于匀速往桶里放令牌 漏桶算法是：生产者消费者模型，生产者往木桶里生产数据，消费者按照定义的速度去消费数据
应用场景： 漏桶算法：必须读写分流的情况下，限制读取的速度 令牌桶算法：必须读写分离的情况下，限制写的速率或者小米手机饥饿营销的场景 只卖1分种抢购1000 实现的方法都是一样。RateLimiter来实现
