1.Google限速神器——RateLimiter分享
2.Sentinel 是时源如何做限流的
3.RateLimiter 限流底层原理解析
4.浅析本地缓存技术 - Guava Cache | 京东物流技术团队
5.Java8新特性-Optional类
6.限速神器RateLimiter源码解析
Google限速神器——RateLimiter分享
在微服务架构中,限流组件是码代码超不可或缺的要素,它控制着同一时间访问服务的时源并发量,对于系统稳定至关重要。码代码超Google的时源guava库提供了一款名为RateLimiter的限流工具。它与Semaphore不同,码代码超夺宝源码appSemaphore侧重于并发访问的时源数量限制,而RateLimiter则是码代码超通过设置许可证速率来限制访问速率。默认情况下,时源许可证按照预设速率平稳分配,码代码超保证系统的时源稳定运行。
RateLimiter是码代码超线程安全的,但不保证公平性。时源虽然它没有直接的码代码超构造方法,但可以通过RateLimiter.create静态方法创建实例。时源使用环境要求JDK以上,这可能限制了其在某些场景中的实际应用。RateLimiter的实现机制基于stopwatch,通过调整阻塞时长来实现速率控制。
一个简单的示例展示了如何限制线程执行速率,比如将每秒执行次数限制为2次。通过代码演示,我们观察到无论运行次数多少,线程执行间隔始终为ms,这是ms除以速率的结果。这表明RateLimiter能够有效控制执行速率。
尽管RateLimiter可能不适用于所有生产环境,因其对JDK版本的高要求和可能的实验性质,但在学习和研究中,它提供了宝贵的资源。作为学习工具,RateLimiter的源码提供了深入理解限流原理的机会。然而,实际应用时需要权衡其限制和潜在风险。源码研读今天的内容到此为止,期待你对限流组件有更深的理解。晚安!
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Sentinel 是如何做限流的
限流作为保障服务高可用的重要手段,在微服务架构中尤为重要,通过限制接口或资源访问,有效提升服务可用性和稳定性。对比传统的限流工具如Guava的RateLimiter,阿里提供的Sentinel在功能上更为丰富、强大。
Guava的RateLimiter基于令牌桶算法,操作简单,但功能相对单一。相比之下,Sentinel作为阿里巴巴推出的一种限流、熔断中间件,不仅支持复杂规则的配置,还能提供集群范围内的限流功能,并将服务调用情况可视化,满足更广泛的使用场景。
目前,Sentinel已在多个项目中得到应用,本文将深入剖析其限流机制,主要围绕限流的总体流程、源码解析、Context、Node、Entry等核心概念,以及责任链机制的实现过程,详细介绍Sentinel是如何通过责任链模式,结合滑动窗口算法,实现高效、灵活的swiftyJson源码限流功能。
在Sentinel中,限流、熔断逻辑主要在SphU.entry方法中实现。该方法会在请求进入Sentinel时,对资源进行限流和熔断的逻辑处理。如果触发熔断或限流,会抛出BlockException,开发者可以自定义处理逻辑。对于业务异常,也有相应的fallback方法处理。
限流流程如下:首先获取资源的Context,构建Node调用树,聚合相同资源不同Context的Node,然后进行资源调用统计和限流判断。限流机制基于滑动窗口算法,动态调整QPS限制,确保服务在高负载下依然稳定运行。
在阅读源码过程中,我们首先关注了Context、Node、Entry等关键概念,理解它们在Sentinel中的角色和作用。Context封装了当前线程的调用链上下文信息,Node作为资源调用的统计包装,Entry则作为限流凭证,记录了资源的责任链和当前Context,实现资源调用链的构建和管理。
责任链中的每个节点(如NodeSelectorSlot、ClusterBuilderSlot、StatisticSlot、FlowSlot等)都有特定的功能,如获取资源对应的Node、聚合相同资源不同Context的房产源码/Node、资源调用统计、限流判断等。这些节点通过责任链模式紧密协作,共同完成限流逻辑的执行。
在责任链的执行过程中,NodeSelectorSlot负责获取资源对应的Node,ClusterBuilderSlot聚合相同资源不同Context的Node,StatisticSlot负责资源调用的统计信息更新,而FlowSlot则根据Node的统计信息进行限流判断。这个过程不仅高效地实现了限流功能,还保证了系统的稳定性和性能。
在责任链执行完毕后,无论请求是否成功或被限流,都会执行Entry.exit()方法,进行最终的收尾工作。至此,Sentinel的限流机制实现了从请求处理到资源调用统计,再到限流判断和执行,最后的收尾操作的完整流程。
总体来看,Sentinel通过其丰富的功能、灵活的配置和高效的实现机制,在微服务架构中为限流提供了强有力的支持,不仅保障了服务的高可用性,还提升了系统的整体性能和稳定性。
RateLimiter 限流底层原理解析
学习RateLimiter限流器原理的重要性在于项目中的实际应用。面试官提问时的尴尬经历促使作者深入研究。本文重点解析其限流算法原理、问题及在项目中的使用方式,而非源码。限流原理
RateLimiter基于Google Guava的令牌桶算法,持续均匀产生令牌,消费时需持有令牌,netsh源码无则需等待。核心是区分SmoothBursty和SmoothWarmingUp两种类型。常用API与示例
SmoothBursty限流器如一秒生成5令牌,即使一次请求超过桶中令牌,可透支未来令牌,但会导致后续请求等待时间增加。如通过RateLimiter.create(2)创建,初始可获取超过限值的令牌,但后续会有所延迟。SmoothWarmingUp预热机制
SmoothWarmingUp限流器有预热期,资源逐渐达到指定速度,适用于资源懒加载等场景,有助于降低重启后服务压力。预热在高并发中的重要性
预热对于高并发场景至关重要,避免因资源未初始化而引发服务故障,比如线程池和数据库缓存等问题。线程安全与设计模式
RateLimiter是线程安全的,通过synchronized和双重检测单例模式确保多线程安全。缺陷与优化
RateLimiter的透支未来令牌设计可能导致请求等待时间延长,需采用拒绝策略控制请求量,避免过度透支。限流算法比较
漏桶算法与令牌桶算法各有优缺点,漏桶算法可能抛弃突发请求,而令牌桶算法如RateLimiter能处理突发流量,但需避免持续高并发导致的延迟。项目使用
项目中可采用AOP方式结合Guava实现限流,通过SpringBoot starter简化配置,减少对代码的侵入性。浅析本地缓存技术 - Guava Cache | 京东物流技术团队
本地缓存技术,特别是 Guava Cache,作为 Java 开发中的重要工具,其在实际项目中的应用广受好评。Guava Cache 提供了高效的缓存管理机制,大大提升了应用性能。本文从应用场景、使用方式、源码分析以及总结四个方面,深入解析 Guava Cache 的特性及其在开发过程中的应用。应用场景
本地缓存的优势在于数据读写都在同一个进程中进行,避免了网络传输的延迟,访问速度得到显著提升。然而,这也意味着它受到 JVM 内存的限制,不适用于数据量特别庞大的场景。因此,Guava Cache 主要适用于以下场景: 参数配置存储:在应用程序中,参数配置通常频繁访问,但改动较少,此时缓存配置可以显著提升性能。使用方式
Guava Cache 的核心类包括 CacheBuilder 和 Cache。CacheBuilder 用于构建缓存,而 Cache 则用于存放缓存数据。引入 Maven 依赖后,你可以按照以下步骤创建和使用缓存:实例化缓存
设置缓存初始化参数,如初始容量、最大缓存数、并发等级、写入后刷新时间等。
使用 get 方法获取数据,若不存在则通过指定的 Callable 方法构造缓存。
实现数据的被动删除与主动删除。
存储原理
Guava Cache 的数据结构基于 ConcurrentHashMap,但其设计更为灵活,能够通过设置自动回收机制限制内存占用。核心类 LocalCache 实现了 ConcurrentMap 接口,其数据结构主要由 Segment 数组、ReferenceEntry 链表和 AtomicReferenceArray 组成。通过 Segment 数组实现并发操作,每个 Segment 拥有独立的锁,确保了高并发下的数据安全。总结
本文对 Guava Cache 的应用场景、使用方式、存储原理进行了深入探讨,帮助开发者理解其在实际开发中的应用。通过阅读本文,你将对常见的 Guava Cache 有一个清晰的认识,并能够在项目中高效地应用它,提升系统性能。Java8新特性-Optional类
在Java应用开发中,避免NPE问题一直是开发者面临的一大挑战。Guava项目通过引入Optional类,为解决这一问题提供了全新的思路。Optional类作为Java 8的一部分,旨在优雅地解决NPE问题,促进代码简洁性和可读性。
Optional类是Java中用于表示可能不存在的值的容器类,它用`value`变量存储实际值,或仅存储`null`,以表示值不存在。相比使用`null`来表示无值状态,Optional更精确地描述了值的有无,有效避免了空指针异常,并鼓励了函数式编程风格的实现。
基本使用示例展示了如何获取用户所在地方的编号。引入Optional后,只需在最后执行一次空值判断,极大简化了代码结构,同时提供了`orElse`、`orElseGet`、`orElseThrow`等方法,为处理空值提供了灵活的解决方案。调用Optional的`toString()`方法时,若值为空,则返回`"Optional.empty"`,避免了直接抛出空指针异常。
Optional类提供了丰富的API以进行数据操作。通过`map`、`filter`、`flatMap`等方法,开发者可以对包装对象进行转换和过滤,确保操作的安全性。这些方法在处理值存在性的同时,保持了代码的简洁性和功能性。
获取值时,Optional提供了多种方法,每种方法依据需求不同而设计,确保了在确保代码安全的同时,提供了灵活的访问方式。
深入Optional的源码分析,探究了构造方法、实例方法、空值判断、数据处理和数据获取等关键部分,展示了Optional如何在内部结构和功能上实现其独特设计,从而在Java生态系统中扮演了关键角色。通过其高效的API和清晰的设计,Optional类不仅简化了代码实现,还提升了开发者的编程体验,是现代Java应用开发中不可或缺的工具。
限速神器RateLimiter源码解析
软件系统中一般有两种场景会用到限流:一是管理并发访问,控制多个请求同时执行的数量;二是控制数据生成或传输速率,避免过快消耗资源。常见的限流算法有漏桶算法、令牌桶算法等。本文将介绍谷歌Guava包中的限流组件RateLimiter,它基于令牌桶算法,通过控制令牌的生成和消费,实现对系统资源的合理分配。
RateLimiter的实现简单,只需要引入guava jar,适用于各种场景。本文介绍的源码基于版本.1-jre。使用时,RateLimiter提供直观的示例,帮助用户快速上手。例如,控制任务列表的提交速率不超过每秒2个,或者以不超过5kb/s的速率产生数据流。
RateLimiter的核心功能是限速,通过令牌桶算法实现。在使用时,系统会根据预先设定的速率生成令牌,并在请求时消费令牌。如果当前没有足够的令牌,系统会等待直至获取令牌。在等待期间,系统会记录等待时间,确保不会因为等待而损失性能。此外,RateLimiter还考虑了资源利用不足的场景,通过存储令牌(storedPermits)来提高系统的灵活性和效率。
RateLimiter内部实现包括RateLimiter类和SmoothRateLimiter类。RateLimiter类是顶级类,提供创建RateLimiter的方法,以及获取令牌的接口。SmoothRateLimiter类是一个抽象类,提供了平滑限速器的功能。SmoothBursty类和SmoothWarmingUp类分别是平滑突发限速器和平滑预热限速器的实现,分别适用于突发和预热场景。
获取令牌的主体流程涉及令牌的存储和更新。在平滑突发限速器中,令牌的存储和更新由一个核心方法实现,该方法通过计算令牌的剩余量和下次令牌发放的时间,确定请求的等待时间。平滑预热限速器则在此基础上进一步实现预热算法,以适应不同场景的性能需求。
在使用RateLimiter时,主要关注获取令牌的方法,如accquire和tryAccquire。这些方法通过计算令牌的剩余量和下次令牌发放的时间,决定请求是否等待以及等待多长时间。在具体实现中,平滑突发限速器和预热限速器在令牌的管理策略上有所不同,平滑突发限速器的实现相对直观,而预热限速器则需要深入理解其背后的算法逻辑。
总之,RateLimiter提供了一种简单而高效的限流机制,通过灵活的算法和接口设计,满足不同场景的需求。在使用过程中,需要注意RateLimiter的实现细节,如令牌的存储和更新策略,以及如何根据实际需求调整限流参数,以达到最佳的性能和资源利用效果。
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