在分布式系统中，限制对某个资源的访问速率非常重要，以保证系统的稳定性和可靠性。本文将介绍如何使用Java编写一个分布式限流器，结合Redis和Guava RateLimiter来实现。
什么是限流
限流是指对系统的访问速率进行限制，防止恶意或异常的请求导致系统资源耗尽或服务质量下降。通过限制请求的速率，可以保证系统的稳定性和可靠性，并防止系统被过度利用。
Redis和Guava RateLimiter
Redis是一种高性能的键值存储系统，可以用作分布式缓存和消息队列等功能。在本文中，我们将使用Redis作为分布式存储系统，用来保存和统计请求的速率。
Guava RateLimiter是Google Guava工具包中的一个组件，用于限制对某个资源的访问速率。它可以根据设定的速率限制对资源的访问，并支持平滑突发限流和预热限流等功能。
实现思路
本文中的分布式限流器基于令牌桶算法实现，具体实现思路如下：
- 使用Redis记录每个用户或IP的请求次数和请求时间戳；
- 使用Guava RateLimiter进行本地限流，防止同一进程中的请求过多；
- 在每次请求到达时，先在本地限流器中进行限流，如果通过则在Redis中进行全局限流，否则拒绝请求；
- 使用定时任务或Redis的过期策略，清理过期的请求记录。
代码实现
首先，我们需要建立与Redis的连接，使用Jedis连接池来提高性能：
JedisPool jedisPool = new JedisPool(new JedisPoolConfig(), "localhost");
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
然后，我们需要创建一个Guava RateLimiter对象，并指定对资源的访问速率：
double rate = 0.5; // 每秒限制0.5个请求
RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(rate);
在每次请求到达时，我们需要先进行本地限流，使用tryAcquire方法来判断是否可获得访问令牌：
if (rateLimiter.tryAcquire()) {
// 本地限流通过，继续进行全局限流
} else {
// 本地限流未通过，拒绝请求
}
然后，我们需要在Redis中进行全局限流。我们可以使用Redis的INCR命令来递增请求次数，并使用EXPIRE命令来设置记录的过期时间：
String key = "request:" + userId; // 根据用户ID生成唯一的键值
int expireSeconds = 60; // 过期时间为60秒
long count = jedis.incr(key);
if (count == 1) {
jedis.expire(key, expireSeconds);
} else if (count > limit) {
// 请求次数超过限制，拒绝请求
}
最后，我们需要定时清理过期的请求记录，可以使用Redis的EXPIRE命令来设置键的过期时间，然后使用定时任务或定时器进行定期清理：
String key = "request:" + userId;
jedis.expire(key, expireSeconds);
总结
本文介绍了如何使用Java编写一个基于Redis和Guava RateLimiter的分布式限流器。通过对请求进行本地和全局限流，可以平衡系统的资源使用，并保证系统的稳定性和可靠性。分布式限流器在高并发场景下非常重要，可以有效地保护系统免受恶意或异常请求的干扰。
本文来自极简博客，作者：开发者心声，转载请注明原文链接：使用Java进行分布式限流实战：基于Redis与Guava RateLimiter
