【优雅代码】17-guava限流源码解析
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- 可直接运行的完整代码
- 上一篇guava布隆过滤与限流算法源码解析
- 下一篇利用function实现list、tree互转工具
1.背景
承接前一篇章的guava精选方法
2.限流
这部分和其它限流算法的令牌桶算法基本一致
2.1使用
@SneakyThrows
public static void rate() {
// 这里直接设置的就QPS(每秒查询率)
RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(1);
while (true){
System.out.println(rateLimiter.tryAcquire());
Thread.sleep(300);
}
}
true
false
false
false
true
2.2核心源码
- 构造方法
// 主流程方法,保留了部分说明注释，这里创建了一个计时器后面用于计算时间的
public static RateLimiter create(double permitsPerSecond) {
/*
*
* T0 at 0 seconds
* T1 at 1.05 seconds
* T2 at 2 seconds
* T3 at 3 seconds
*
* Due to the slight delay of T1, T2 would have to sleep till 2.05 seconds, and T3 would also
* have to sleep till 3.05 seconds.
*/
return create(permitsPerSecond, SleepingStopwatch.createFromSystemTimer());
}
// 继续主流程往下走，然后默认构造了平均的令牌桶限流策略
static RateLimiter create(double permitsPerSecond, SleepingStopwatch stopwatch) {
RateLimiter rateLimiter = new SmoothBursty(stopwatch, 1.0 /* maxBurstSeconds */);
// 该方法标记为主流程方法2，设置速率，非常重要的方法
rateLimiter.setRate(permitsPerSecond);
return rateLimiter;
}
// 该方法标记为主流程方法2
public final void setRate(double permitsPerSecond) {
synchronized (mutex()) {
// 标记为方法主流程方法3，后面那个参数就是获取当前时间的
doSetRate(permitsPerSecond, stopwatch.readMicros());
}
}
// 该标记为方法主流程方法3,注意会有多个doSetRate，但是传参不一样
final void doSetRate(double permitsPerSecond, long nowMicros) {
// 用于刷新当前令牌数，在构造方法不重要，获取令牌时会再次调用
resync(nowMicros);
// ****中间这个赋值很重要***，其它地方会在调用这个结果，这里本身传入的是QPS
// 即原先为每秒可以获取X个令牌，通过下列公式获得，每微妙可获得的令牌数,也可以从字面意思理解，获得令牌的微秒间隔
double stableIntervalMicros = SECONDS.toMicros(1L) / permitsPerSecond;
this.stableIntervalMicros = stableIntervalMicros;
// 下面这个方法不重要
doSetRate(permitsPerSecond, stableIntervalMicros);
}
- 获取令牌
public boolean tryAcquire() {
// 直接不等待，走快速失败的逻辑
return tryAcquire(1, 0, MICROSECONDS);
}
public boolean tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit) {
long timeoutMicros = max(unit.toMicros(timeout), 0);
checkPermits(permits);
long microsToWait;
// 此处并发控制，每次只进入一个
synchronized (mutex()) {
// 获取当前时间
long nowMicros = stopwatch.readMicros();
// 计算有没有可用令牌，根据nextFreeTicketMicros
if (!canAcquire(nowMicros, timeoutMicros)) {
return false;
} else {
// 获取令牌并返回等待时间为0，进入该方法，主流程2
microsToWait = reserveAndGetWaitLength(permits, nowMicros);
}
}
stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);
return true;
}
// 主流程2从上一步进入
final long reserveAndGetWaitLength(int permits, long nowMicros) {
// 进入该方法，主流程3
long momentAvailable = reserveEarliestAvailable(permits, nowMicros);
// 因为now就是最大的，所以max是0
return max(momentAvailable - nowMicros, 0);
}
// 主流程3从上一步进入。这里涉及令牌桶的核心算法
@Override
final long reserveEarliestAvailable(int requiredPermits, long nowMicros) {
// 主流程4
resync(nowMicros);
long returnValue = nextFreeTicketMicros;
// 返回要消耗掉的令牌数，这里需要先看主流程4的逻辑，如果够消耗则返回1，不够消耗只有零点几
double storedPermitsToSpend = min(requiredPermits, this.storedPermits);
// 这里有两种情况，如果令牌有余额，则1-1=0，如果令牌不足则获得一个小于1的数
double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend;
// 这里左边固定是0，就不贴源码了
// 根据上面的情况，这里有可能是0即有余令牌，那么再往下走两行，下次刷新时间则不动。如果小于1则令牌不够，将差额和间隔进行相乘获得还需要下个令牌的时间
long waitMicros =
storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend)
+ (long) (freshPermits * stableIntervalMicros);
// 这里赋值下次的时间，其实就是把两个参数加起来，然后就得到了下次的时间，这也是为什么示例中的2.05的下次就是3.05
this.nextFreeTicketMicros = LongMath.saturatedAdd(nextFreeTicketMicros, waitMicros);
// 这里减掉消耗掉的令牌数
this.storedPermits -= storedPermitsToSpend;
return returnValue;
}
// 主流程4
void resync(long nowMicros) {
// if nextFreeTicket is in the past, resync to now
// 如果当前时间大于下次获取时间则进入，正常情况是一定大于的，否则就没有多余的令牌可以发
if (nowMicros > nextFreeTicketMicros) {
// coolDownIntervalMicros()这个就是返回stableIntervalMicros
// 前面存的这玩意儿现在再除回去进行还原，即可以获得的令牌数,注意这里是可以返回零点几的
double newPermits = (nowMicros - nextFreeTicketMicros) / coolDownIntervalMicros();
// 相加得到现在的令牌数，根据上一行，这里通常是几点几
storedPermits = min(maxPermits, storedPermits + newPermits);
// 标记获取令牌时间
nextFreeTicketMicros = nowMicros;
}
}
