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，码代码超荒野行动全套源码Semaphore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。spi java源码分析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、灵活的德百溯源码限流功能。

       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的极光源码输出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，飞刀选股源码无则需等待。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。