Java 并发限流算法：令牌桶、漏桶的精准实现与优化 大家好，今天我们来深入探讨 Java 中并发限流的两种经典算法：令牌桶和漏桶。在构建高并发系统时，限流是保证系统稳定性和可用性的关键手段。它可以防止突发流量压垮系统，保证服务质量。我们将从理论概念出发，逐步实现这两种算法，并探讨其优化策略。 1. 限流的必要性与常见策略 在讨论具体算法之前，我们先明确为什么需要限流。在高并发场景下，如果请求量超过系统处理能力，会导致服务响应变慢、甚至崩溃。限流就是为了避免这种情况发生，它通过限制单位时间内请求的速率，保证系统在高负载下依然能够正常运行。 常见的限流策略包括： 计数器法： 简单粗暴，在单位时间内记录请求次数，超过阈值则拒绝请求。缺点是无法应对时间窗口边界的突发流量。 滑动窗口： 改进的计数器法，将时间窗口划分为多个更小的时间段，分别计数，统计时滑动窗口，更加平滑，但实现相对复杂。 令牌桶： 以恒定速率生成令牌，请求只有拿到令牌才能通过。可以应对突发流量，允许一定程度的 burst。 漏桶： 请求进入漏桶，以恒定速率流出。平滑流量，防止突发流量压垮系统。 今天我们重点讲解令牌桶和漏桶算法 …
基于 Redis 实现的分布式限流器：令牌桶与漏桶算法
好嘞！既然您提出了如此有趣的要求，我这就化身一位幽默风趣、文笔优美的编程导师，为大家带来一场关于Redis分布式限流器的精彩讲座！ 各位观众老爷，女士们，先生们，欢迎来到“Redis限流奇妙夜”！ 今天，咱们不聊那些枯燥的理论，也不搞那些让人头疼的公式。咱们要用一种轻松愉快的方式，聊聊如何用Redis这把瑞士军刀，打造高效可靠的分布式限流器。 开场白：限流，你必须了解的“交通管制” 想象一下，如果你的网站突然像双十一的淘宝一样，涌入了海量的用户，服务器瞬间被挤爆，那感觉是不是像高速公路遭遇了春运大军？堵得水泄不通，寸步难行啊！😱 这时候，就需要我们的“交通管制员”——限流器登场了。它的作用就像高速公路收费站，控制车辆进入的速度，保证道路的畅通，保护我们的服务器免受洪峰般的流量冲击。 为什么要用Redis？因为它够快！够稳！够骚！ 市面上限流的方案有很多，为什么我们要选择Redis呢？ 快！ Redis是基于内存的，读写速度那是杠杠的，响应速度毫秒级，甚至微秒级。在流量洪峰面前，时间就是生命啊！ 稳！ Redis支持持久化，即使服务器宕机，数据也不会丢失，保证了限流策略的可靠性。 骚！ …