Java での古典的な電流制限アルゴリズムの分析例

    /**
     * 固定窗口时间算法
     * @return
     */
    boolean fixedWindowsTryAcquire() {
        long currentTime = System.currentTimeMillis();  //获取系统当前时间
        if (currentTime - lastRequestTime > windowUnit) {  //检查是否在时间窗口内
            counter = 0;  // 计数器清0
            lastRequestTime = currentTime;  //开启新的时间窗口
        }
        if (counter < threshold) {  // 小于阀值
            counter++;  //计数器加1
            return true;
        }

        return false;
    }

 /**
     * 单位时间划分的小周期（单位时间是1分钟，10s一个小格子窗口，一共6个格子）
     */
    private int SUB_CYCLE = 10;

    /**
     * 每分钟限流请求数
     */
    private int thresholdPerMin = 100;

    /**
     * 计数器, k-为当前窗口的开始时间值秒，value为当前窗口的计数
     */
    private final TreeMap<Long, Integer> counters = new TreeMap<>();

   /**
     * 滑动窗口时间算法实现
     */
    boolean slidingWindowsTryAcquire() {
        long currentWindowTime = LocalDateTime.now().toEpochSecond(ZoneOffset.UTC) / SUB_CYCLE * SUB_CYCLE; //获取当前时间在哪个小周期窗口
        int currentWindowNum = countCurrentWindow(currentWindowTime); //当前窗口总请求数

        //超过阀值限流
        if (currentWindowNum >= thresholdPerMin) {
            return false;
        }

        //计数器+1
        counters.get(currentWindowTime)++;
        return true;
    }

   /**
    * 统计当前窗口的请求数
    */
    private int countCurrentWindow(long currentWindowTime) {
        //计算窗口开始位置
        long startTime = currentWindowTime - SUB_CYCLE* (60s/SUB_CYCLE-1);
        int count = 0;

        //遍历存储的计数器
        Iterator<Map.Entry<Long, Integer>> iterator = counters.entrySet().iterator();
        while (iterator.hasNext()) {
            Map.Entry<Long, Integer> entry = iterator.next();
            // 删除无效过期的子窗口计数器
            if (entry.getKey() < startTime) {
                iterator.remove();
            } else {
                //累加当前窗口的所有计数器之和
                count =count + entry.getValue();
            }
        }
        return count;
    }

 /**
     * 每秒处理数（出水率）
     */
    private long rate;

    /**
     *  当前剩余水量
     */
    private long currentWater;

    /**
     * 最后刷新时间
     */
    private long refreshTime;

    /**
     * 桶容量
     */
    private long capacity;

    /**
     * 漏桶算法
     * @return
     */
    boolean leakybucketLimitTryAcquire() {
        long currentTime = System.currentTimeMillis();  //获取系统当前时间
        long outWater = (currentTime - refreshTime) / 1000 * rate; //流出的水量 =(当前时间-上次刷新时间)* 出水率
        long currentWater = Math.max(0, currentWater - outWater); // 当前水量 = 之前的桶内水量-流出的水量
        refreshTime = currentTime; // 刷新时间

        // 当前剩余水量还是小于桶的容量，则请求放行
        if (currentWater < capacity) {
            currentWater++;
            return true;
        }
        
        // 当前剩余水量大于等于桶的容量，限流
        return false;
    }

    /**
     * 每秒处理数（放入令牌数量）
     */
    private long putTokenRate;
    
    /**
     * 最后刷新时间
     */
    private long refreshTime;

    /**
     * 令牌桶容量
     */
    private long capacity;
    
    /**
     * 当前桶内令牌数
     */
    private long currentToken = 0L;

    /**
     * 漏桶算法
     * @return
     */
    boolean tokenBucketTryAcquire() {

        long currentTime = System.currentTimeMillis();  //获取系统当前时间
        long generateToken = (currentTime - refreshTime) / 1000 * putTokenRate; //生成的令牌 =(当前时间-上次刷新时间)* 放入令牌的速率
        currentToken = Math.min(capacity, generateToken + currentToken); // 当前令牌数量 = 之前的桶内令牌数量+放入的令牌数量
        refreshTime = currentTime; // 刷新时间
        
        //桶里面还有令牌，请求正常处理
        if (currentToken > 0) {
            currentToken--; //令牌数量-1
            return true;
        }
        
        return false;
    }