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RateLimiter源码分析2

RateLimiter源码分析2

作者: leiwingqueen | 来源:发表于2019-07-29 22:37 被阅读0次

一、前言

上一篇结尾的时候我提了两个问题,这一次主要针对这两个问题进行思考和讨论。


image.png
  • 问题1
    这里的returnValue为什么不是直接返回nextFreeTicketMicros,而是直接获取nextFreeTicketMicros更新前的值?
  • 问题2
    如果timeout设置为0,但是存量的ticket不足的情况下,需要freshPermits来填充,那么最终不是也会sleep吗?

二、代码测试

image.png

我尝试在sleep之前增加一条日志,用于观察程序睡眠的时间。
简单编写一个测试类用于测试ticket不足的场景。

public static void main(String[] args) {
    RateLimiter rateLimiter=RateLimiter.create(5);
    for(int i=0;i<5;i++) {
      boolean acquire = rateLimiter.tryAcquire(10);
      System.out.println("result:"+acquire);
    }
  }

最终运行的结果:

sleep0ms...
result:true
result:false
result:false
result:false
result:false

Process finished with exit code 0

我们可以知道

  • 当有可用ticket,但是ticket不足的时候会返回成功,并且不会sleep
  • 不足的ticket会更新下一次的nextFreeTicketMicros,导致下一次tryAcquire失败。如测试用例所示,nextFreeTicketMicros会修改为2s后(10/5=2)。

我们再来总结下,只要你手头上至少有一个ticket(当前时间>=nextFreeTicketMicros),不管请求者是需要多少个ticket,我们都一并满足给他,返回true,并且把ticket更新为负数(往后更新nextFreeTicketMicros)。但是这种模式后面来的人就遭殃了,假如前面一个用户申请了很多ticket,那么后来者需要等待很长的时间才能申请到一个ticket。

四、总结

RateLimiter的SmoothBursty实现我们已经大致讨论完了,可以看得出来其实SmoothBursty的实现会存在一些弊端,比如说可能会出现比较严重的突刺流量,另外一个实现类SmoothWarmingUp是否能比较好地解决这部分问题?这个有待讨论

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