使用Guava 的 Ratelimiter 实现限流
限流简介：
限流中的“流”字该如何解读呢？要限制的指标到底是什么？不同的场景对“流”的定义也是不同的，可以是网络流量，带宽，每秒处理的事务数 (TPS)，每秒请求数 (hits per second)，并发请求数，甚至还可能是业务上的某个指标，比如用户在某段时间内允许的最多请求短信验证码次数。
从保证系统稳定可用的角度考量，对于微服务系统来说，最好的一个限流指标是：并发请求数。通过限制并发处理的请求数目，可以限制任何时刻都不会有过多的请求在消耗资源，比如：我们通过配置 web 容器中 servlet worker 线程数目为 200，则任何时刻最多都只有 200 个请求在处理，超过的请求都会被阻塞排队。
假如一个接口请求量因为某些原因突然涨到之前的10倍，没多久该接口几乎不可使用，并引发连锁反应导致整个系统崩溃。如何应对这种情况呢？生活给了我们答案：比如老式电闸都安装了保险丝，一旦有人使用超大功率的设备，保险丝就会烧断以保护各个电器不被强电流给烧坏。同理我们的接口也需要安装上“保险丝”，以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪，当流量过大时，可以采取拒绝或者引流等机制。
常见的限流算法有：
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漏桶算法
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令牌桶算法
- 漏桶算法
漏桶算法大概意思是请求进入到漏桶中，漏桶以一定的速率漏水。当请求过多时，水直接溢出。可以看出，漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。
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- 令牌桶算法
令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌，如果有请求时，请求会从桶中取出令牌，如果能取到令牌，则可以继续完成请求，否则等待或者拒绝服务。这种算法可以应对突发程序的请求，因此比漏桶算法好。
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在Wikipedia上，令牌桶算法是这么描述的：
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每秒会有r个令牌放入桶中，或者说，每过1/r 秒桶中增加一个令牌
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桶中最多存放b个令牌，如果桶满了，新放入的令牌会被丢弃
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当一个n字节的数据包到达时，消耗n个令牌，然后发送该数据包
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如果桶中可用令牌小于n，则该数据包将被缓存或丢弃
RateLimiter
Guava中开源出来一个令牌桶算法的工具类RateLimiter，可以轻松实现限流的工作。RateLimiter对简单的令牌桶算法做了一些工程上的优化，具体的实现是SmoothBursty。需要注意的是，RateLimiter的另一个实现SmoothWarmingUp，就不是令牌桶了，而是漏桶算法。也许是出于简单起见，RateLimiter中的时间窗口能且仅能为1S，如果想搞其他时间单位的限流，只能另外造轮子。
RateLimiter有一个有趣的特性是[前人挖坑后人跳]，也就是说RateLimiter允许某次请求拿走了超出剩余令牌数的令牌，但是下一次请求将为此付出代价，一直等到令牌亏空补上，并且桶中有足够本次请求使用的令牌为止。这里面就涉及到一个权衡，是让前一次请求干等到令牌够用才走掉呢，还是让它走掉后面的请求等一等呢？Guava的设计者选择的是后者，先把眼前的活干了，后面的事后面再说。
另外，一开源限流框架值得研究：
https://github.com/wangzheng0822/ratelimiter4j
参考链接：
