面试必备：四种经典限流算法讲解

   public static Integer counter = 0;  //统计请求数
   public static long lastAcquireTime =  0L;
   public static final Long windowUnit = 1000L ; //假设固定时间窗口是1000ms
   public static final Integer threshold = 10; // 窗口阀值是10
   
    /**
     * 固定窗口时间算法
     * 关注公众号：捡田螺的小男孩
     * @return
     */
    public synchronized boolean fixedWindowsTryAcquire() {
        long currentTime = System.currentTimeMillis();  //获取系统当前时间
        if (currentTime - lastAcquireTime > windowUnit) {  //检查是否在时间窗口内
            counter = 0;  // 计数器清0
            lastAcquireTime = currentTime;  //开启新的时间窗口
        }
        if (counter < threshold) {  // 小于阀值
            counter++;  //计数统计器加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
     */
     public synchronized 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;
    }

 /**
 * LeakyBucket 类表示一个漏桶,
 * 包含了桶的容量和漏桶出水速率等参数，
 * 以及当前桶中的水量和上次漏水时间戳等状态。
 */
public class LeakyBucket {
    private final long capacity;    // 桶的容量
    private final long rate;        // 漏桶出水速率
    private long water;             // 当前桶中的水量
    private long lastLeakTimestamp; // 上次漏水时间戳

    public LeakyBucket(long capacity, long rate) {
        this.capacity = capacity;
        this.rate = rate;
        this.water = 0;
        this.lastLeakTimestamp = System.currentTimeMillis();
    }

    /**
     * tryConsume() 方法用于尝试向桶中放入一定量的水，如果桶中还有足够的空间，则返回 true，否则返回 false。
     * @param waterRequested
     * @return
     */
    public synchronized boolean tryConsume(long waterRequested) {
        leak();
        if (water + waterRequested <= capacity) {
            water += waterRequested;
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }

    /**
     * 。leak() 方法用于漏水，根据当前时间和上次漏水时间戳计算出应该漏出的水量，然后更新桶中的水量和漏水时间戳等状态。
     */
    private void leak() {
        long now = System.currentTimeMillis();
        long elapsedTime = now - lastLeakTimestamp;
        long leakedWater = elapsedTime * rate / 1000;
        if (leakedWater > 0) {
            water = Math.max(0, water - leakedWater);
            lastLeakTimestamp = now;
        }
    }
}

/**
 * TokenBucket 类表示一个令牌桶
 */
public class TokenBucket {

    private final int capacity;     // 令牌桶容量
    private final int rate;         // 令牌生成速率，单位：令牌/秒
    private int tokens;             // 当前令牌数量
    private long lastRefillTimestamp;  // 上次令牌生成时间戳

    /**
     * 构造函数中传入令牌桶的容量和令牌生成速率。
     * @param capacity
     * @param rate
     */
    public TokenBucket(int capacity, int rate) {
        this.capacity = capacity;
        this.rate = rate;
        this.tokens = capacity;
        this.lastRefillTimestamp = System.currentTimeMillis();
    }

    /**
     * allowRequest() 方法表示一个请求是否允许通过，该方法使用 synchronized 关键字进行同步，以保证线程安全。
     * @return
     */
    public synchronized boolean allowRequest() {
        refill();
        if (tokens > 0) {
            tokens--;
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }

    /**
     * refill() 方法用于生成令牌，其中计算令牌数量的逻辑是按照令牌生成速率每秒钟生成一定数量的令牌，
     * tokens 变量表示当前令牌数量，
     * lastRefillTimestamp 变量表示上次令牌生成的时间戳。
     */
    private void refill() {
        long now = System.currentTimeMillis();
        if (now > lastRefillTimestamp) {
            int generatedTokens = (int) ((now - lastRefillTimestamp) / 1000 * rate);
            tokens = Math.min(tokens + generatedTokens, capacity);
            lastRefillTimestamp = now;
        }
    }
}