令牌桶演算法原理及實現(圖文詳解)

在高併發的場景裡，由於突發流量過大，經常會限流，而限流就會涉及到具體的演算法，令牌桶演算法就是一種限流演算法，今天分享令牌桶演算法。

令牌桶簡介

令牌桶，英文名token bucket，可以看作是一個存放令牌的容器，預先設定一定的容量，系統按設定的速度向桶中放置令牌，當桶中令牌滿時，多餘的令牌溢位。

如下圖所示：

 

為什麼需要令牌桶？

在高併發系統，比如大家熟知的秒殺，這個時候有大量的使用者在同一時間大量湧入，這個時候很可能會超過系統的承受能力，這個就需要考慮限流了。

而令牌桶演算法就是限流的一種策略，是進行流量限制的一種常用演算法，常用於控制傳送到網路上的資料的數量，並允許突發資料的傳送。

為了保證系統的穩定執行，一旦達到的需要限制的閾值，就需要限制流量並採取一些措施以完成限制流量的目的，比如：延遲處理，拒絕處理，或者部分拒絕處理等等。

 

令牌桶演算法原理

令牌桶演算法的原理是系統會以一個恆定的速度往桶裡放入令牌，如果請求需要被處理，則需要先從桶裡獲取一個令牌，當桶滿時新新增的令牌被丟棄或拒絕。

令牌桶演算法流程，如下圖所示：

令牌桶演算法流程，大致分為如下三步：

第一步：放入令牌到桶

按照固定的速率被放入令牌桶中，比如每秒放10個、100個、1000個令牌到桶中。

 

第二步：獲取令牌

所有的請求在處理之前都需要拿到一個可用的令牌才會被處理。

 

第三步 ：令牌桶滿了拒絕

比如：桶中最多能放10000個令牌，當桶滿時，就不能繼續放入了，新新增的令牌要麼被丟棄，要麼就直接拒絕。

 

令牌桶演算法實現

可以使用google提供的guava工具來實現。

<dependency>    <groupId>com.google.guava</groupId>    <artifactId>guava</artifactId></dependency>

// 每秒生成2個令牌RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2);for (int i = 0; i < 6; i++) {    new Thread(() -> {        // 獲得令牌        rateLimiter.acquire();        System.out.println(LocalDateTime.now());    }).start();}

可以透過RateLimiter限流元件來實現。