java流量控制

㈠ gRPC 杂谈 - 在 java 中快速入门 gRPC 四个模式

本工程旨在帮助对 gRPC 在 Java 应用感兴趣的读者快速入门，简化学习路径，通过实践快速理解 gRPC 的基本编写与实现。

工程基于 Maven 3.6，包括四个模块，每个模块对应一种 gRPC 通信模式，它们各自独立，无关联。这四个模块提供了直观的示例，帮助用户迅速上手。

使用与编译过程简洁明了：首先，通过 Git 克隆工程。然后，使用 Maven 进行编译。编译完成后，运行每个子模块的单元测试。通过观察单元测试结果，可以直观地了解 gRPC client 与 server 的交互过程。

在实际工作应用中，作者在最近两个月内使用 gRPC 构建了公司内部应用层协议，覆盖了流量控制、gRPC 反向代理等多个方面。尽管 gRPC 是一款优秀的协议，但在处理大流量通信时，其提供的处理机制可能不太理想，因此可能遇到 Back Pressure 问题。针对这一情况，用户需要采取相应的流量控制机制。

希望此工程能为你的 gRPC 学习之旅提供有力支持。

㈡ Java并发系列 | Semaphore源码分析

Java并发编程中的Semaphore源码分析如下：

一、Semaphore的基本概念

• 定义：Semaphore是Java并发包java.util.concurrent中的一个类，它基于AQS的共享模式实现，用于控制多个线程对共享资源的并发访问，实现流量控制。
• 核心概念：Semaphore的核心是“许可证”的概念，类似于公共汽车票，只有获取到许可证的线程才能对共享资源进行操作。许可证的数量是有限的，当所有许可证都被占用时，后续请求许可证的线程将被阻塞，直到有线程释放其持有的许可证。

二、Semaphore的构造与获取/释放许可证

• 构造器：Semaphore的构造器接受一个int类型的参数，表示初始许可证的数量。此外，Semaphore还提供了一个布尔类型的参数，用于指定获取许可证的方式是公平的还是非公平的。
• 获取许可证：
  • 直接获取：通过调用acquire方法，线程将尝试获取一个许可证。如果当前没有可用的许可证，线程将被阻塞，直到有许可证被释放。
  • 尝试获取：通过调用tryAcquire方法，线程将尝试获取一个许可证，但不会阻塞。如果当前没有可用的许可证，方法将立即返回false。
• 释放许可证：通过调用release方法，线程将释放其持有的许可证。如果有其他线程在等待许可证，被阻塞的线程之一将被唤醒并获取到许可证。

三、Semaphore的内部实现

• AQS的共享模式：Semaphore内部使用AQS的共享模式来实现许可证的管理。获取许可证时，调用的是AQS的acquireSharedInterruptibly方法；释放许可证时，调用的是AQS的releaseShared方法。
• 同步状态的更新：Semaphore通过维护一个同步状态来实现对许可证的管理。获取许可证时，同步状态将减1；释放许可证时，同步状态将加1。通过自旋循环和CAS操作，Semaphore确保同步状态的正确更新。

四、Semaphore的应用场景

• 数据库连接池：Semaphore常用于实现数据库连接池。在连接池初始化时，创建固定数量的数据库连接，并将这些连接的“使用权”表示为Semaphore的许可证。每次线程请求数据库连接时，需要获取一个许可证；释放连接时，则释放对应的许可证。这样，Semaphore就能够有效地控制对数据库连接的并发访问，避免资源耗尽。

五、总结

Semaphore通过控制许可证的数量，实现了对共享资源的并发访问控制。在Java并发编程中，Semaphore是一个强大的工具，能够帮助开发者合理地调度资源使用，确保系统的稳定性和性能。

㈢ 一文详解 Java 限流接口实现

Java限流接口实现方式主要包括以下几种：

1. 固定窗口算法：

   • 实现方式：在指定周期内限制访问次数。
   • 优点：实现简单。
   • 缺点：在窗口切换时可能引发突发流量问题。

2. 滑动窗口算法：

   • 实现方式：通过动态调整时间窗口，改进固定窗口算法的缺陷。
   • 优点：较好地处理了窗口边界问题。
   • 缺点：限流不够平滑。

3. 漏桶算法：

   • 实现方式：以固定速率处理请求，平滑流量并防止过载。
   • 优点：能够平滑流量，防止过载。
   • 缺点：无法处理突发流量。

4. 令牌桶算法：

   • 实现方式：在限制平均速率的同时，允许突发调用，灵活性较高。
   • 优点：允许突发流量，灵活性高。
   • 缺点：需要存储空间，实现相对复杂。

5. Guava RateLimiter组件：

   • 实现方式：基于令牌桶算法，提供限流功能，适用于单机场景。
   • 优点：功能强大，可动态调整令牌生成速率，实现平滑限流。
   • 应用方式：引入依赖、直接使用API、自定义注解实现AOP等。

总结： 应用级限流：关注单个应用内部请求控制。 分布式限流和接入层限流：用于解决多台机器部署情况下的流量管理问题。 限流措施：虽然可能牺牲某些用户请求，但相较于系统宕机的后果，这种损失通常在可接受范围内。结合熔断与降级机制，限流策略能在多方面增强服务的可用性与健壮性。

㈣ java软件的流量是怎么计算的

Java本身并不占用流量，因为它是一种编程语言，而非直接通过互联网传输数据的应用。然而，许多Java软件可能会依赖于其他联网应用，比如QQ，来进行通信或数据交换。在这种情况下，流量的计算则依赖于这些联网应用。

比如，当你通过QQ这样的软件发送一条消息时，这条消息实际上是由多个字节组成的。如果这条消息包含两个中文字符，那么它通常会被编码成大约4个字节。而当你发送1000个这样的字节时，这相当于1KB的流量。如果发送1024KB的数据，则会消耗1MB的流量。

需要注意的是，这里的流量计算是以字节为单位的。在实际应用中，网络传输的数据往往会被分割成更小的块进行传输，每个块的大小通常为512字节或1024字节。因此，发送的消息或数据的实际流量可能会比你发送的字节数稍大一些。

总而言之，Java软件自身并不消耗流量，但如果你使用Java软件来执行网络操作，比如通过QQ发送消息，那么流量的使用则取决于这些软件的具体实现和你发送的数据量。

在使用Java软件进行网络交互时，了解流量的计算方式对于管理你的互联网使用非常重要。通过这种方式，你可以更好地控制你的数据使用，避免不必要的费用。