一,RateLimiter(限流器)模块总体介绍
Resilience4j的RateLimiter主要由5个部分组成:管理限流器对象的容器、限流器的相关配置、限流器可监控的指标、限流器行为变化产生的事件以及限流器本身。
它们之间的基本调用关系如下图:
RateLimiterRegistry、RateLimiterConfig和RateLimiterEvent的实现逻辑与熔断器对应的类一样,前面的几篇文章分析过,这里就不再研究了。我们重点分析Resilience4j的限流器是如何实现限流的。
二,RateLimiter(限流器)模块采用的限流算法
我们一般会根据不同的业务场景采用不同的限流算法,经常使用的限流算法有令牌桶限流算法、漏桶限流算法和固定并发数限流算法。令牌桶限流和漏桶限流都属于平滑限流,而固定并发数限流属于粗暴限流。
Resilience4j的限流器RateLimiter实现了令牌桶限流和固定并发数限流。
1,令牌桶限流
系统以一个恒定的速度往桶里放入令牌,获取到token的请求执行业务逻辑,同时删除桶里的token。当桶里没有令牌可取时,则请求拒绝、降级或者等待下一个周期。
2,固定并发数限流
使用一个计数信号量,当请求超过计数值,则在超时时间内等待。可基于java concurrent并发包里的Semaphore实现。
通过acquire()方法获取许可,该方法会阻塞,直到获取许可为止。
通过release()方法释放许可。
下一篇文章《Resilience4j源码解析-3.1 RateLimiter模块之实现令牌桶限流》主要分析RateLimiter是如何实现令牌桶限流的。
源码的中文注释地址:
https://github.com/Justin02180218/resilience4j
==大家可以关注我的微信公众号,后续文章将在公众号中同步更新==