一、问题描述
某天A君突然发现自己的接口请求量突然涨到之前的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。
二、常用的限流算法
常用的限流算法有两种：漏桶算法和令牌桶算法。
漏桶算法思路很简单，水（请求）先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水流入速度过大会直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。
图1 漏桶算法示意图
对于很多应用场景来说，除了要求能够限制数据的平均传输速率外，还要求允许某种程度的突发传输。这时候漏桶算法可能就不合适了，令牌桶算法更为适合。如图2所示，令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。
图2 令牌桶算法示意图
三、限流工具类RateLimiter
Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLimiter，该类基于令牌桶算法来完成限流，非常易于使用。RateLimiter类的接口描述请参考：，具体使用请参考：。
下面是主要源码：
public double acquire() { return acquire(1); } public double acquire(int permits) { checkPermits(permits); //检查参数是否合法（是否大于0） long microsToWait; synchronized (mutex) { //应对并发情况需要同步 microsToWait = reserveNextTicket(permits, readSafeMicros()); //获得需要等待的时间 } ticker.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait); //等待，当未达到限制时，microsToWait为0 return 1.0 * microsToWait / TimeUnit.SECONDS.toMicros(1L); }private long reserveNextTicket(double requiredPermits, long nowMicros) { resync(nowMicros); //补充令牌 long microsToNextFreeTicket = nextFreeTicketMicros - nowMicros; double storedPermitsToSpend = Math.min(requiredPermits, this.storedPermits); //获取这次请求消耗的令牌数目 double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend; long waitMicros = storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend) + (long) (freshPermits * stableIntervalMicros); this.nextFreeTicketMicros = nextFreeTicketMicros + waitMicros; this.storedPermits -= storedPermitsToSpend; // 减去消耗的令牌 return microsToNextFreeTicket; }private void resync(long nowMicros) { // if nextFreeTicket is in the past, resync to now if (nowMicros > nextFreeTicketMicros) { storedPermits = Math.min(maxPermits, storedPermits + (nowMicros - nextFreeTicketMicros) / stableIntervalMicros); nextFreeTicketMicros = nowMicros; } }