A. 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31.1-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。