1.深入理解k8s -- workqueue
2.限速神器RateLimiter源码解析
3.Google限速神器——RateLimiter分享
4.RateLimiter 限流底层原理解析
5.Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析

深入理解k8s -- workqueue

       深入理解k8s -- workqueue

       在探讨k8s中的informer组件时，workqueue是一个关键角色。在前文的Controller源码分析中，workqueue的使用已经有所提及。工作队列是k8s中用于处理资源变更事件和调度任务的高效机制。它支持三种类型的程序源码如何定价队列：简单的FIFO队列、延时队列以及限速队列。

       工作队列通过一个名为Type的底层数据结构来实现，它实现了workqueue.Interface接口。Type结构体包含queue、dirty和processing三个重要字段，以及一个golang原生的条件锁cond。queue用于存储待处理的任务，dirty和processing用于管理任务的添加和完成状态。cond用于控制多个协程的同步操作。

       接下来，我们通过源码深入Type的方法实现，如Add、Get和Done。Add方法简单地将任务添加到queue、dirty和processing中。Get方法包含删除逻辑，同时会检查dirty中是否已有数据，若无，则从queue中取出任务。整套saas源码Done方法用于清理processing状态，确保任务正确处理并移出队列。Get和Done方法之间的配合保证了任务的正确执行和管理。

       在处理资源变更事件时，工作队列的作用尤为明显。在事件触发后，队列将资源变更事件加入到队列中，由Controller进行处理。Controller通过工作队列的Get方法获取待处理的任务，执行处理逻辑，然后调用Done方法将任务标记为完成。这种机制保证了资源变更事件能够被及时且有序地处理。

       除了基础的FIFO队列，k8s还提供了更高级的队列类型，如延时队列和限速队列。延时队列允许用户指定任务的延迟时间，即在特定时间后才将任务加入队列。这有助于优化资源的处理顺序和负载均衡。限速队列则进一步增强了队列功能，通过限速器动态调整任务的处理速率，避免系统过载或资源浪费。

       限速队列基于延时队列实现，通过引入限速器来控制任务的处理速率。常见的买盘指标源码限速器包括BucketRateLimiter、ItemExponentialFailureRateLimiter、ItemFastSlowRateLimiter和MaxOfRateLimiter。这些限速器可以根据不同需求灵活配置，实现资源的高效管理和优化。

       总结而言，工作队列是k8s中实现资源变更事件处理和任务调度的核心组件，通过简单、延时和限速队列的不同组合，可以满足各种复杂场景的需求，实现资源管理的高效、有序和灵活。

限速神器RateLimiter源码解析

       软件系统中一般有两种场景会用到限流：一是管理并发访问，控制多个请求同时执行的数量；二是控制数据生成或传输速率，避免过快消耗资源。常见的限流算法有漏桶算法、令牌桶算法等。本文将介绍谷歌Guava包中的限流组件RateLimiter，它基于令牌桶算法，通过控制令牌的生成和消费，实现对系统资源的合理分配。

       RateLimiter的实现简单，只需要引入guava jar，适用于各种场景。本文介绍的新闻池源码源码基于版本.1-jre。使用时，RateLimiter提供直观的示例，帮助用户快速上手。例如，控制任务列表的提交速率不超过每秒2个，或者以不超过5kb/s的速率产生数据流。

       RateLimiter的核心功能是限速，通过令牌桶算法实现。在使用时，系统会根据预先设定的速率生成令牌，并在请求时消费令牌。如果当前没有足够的令牌，系统会等待直至获取令牌。在等待期间，系统会记录等待时间，确保不会因为等待而损失性能。此外，RateLimiter还考虑了资源利用不足的场景，通过存储令牌（storedPermits）来提高系统的灵活性和效率。

       RateLimiter内部实现包括RateLimiter类和SmoothRateLimiter类。RateLimiter类是顶级类，提供创建RateLimiter的方法，以及获取令牌的接口。SmoothRateLimiter类是静态托管源码一个抽象类，提供了平滑限速器的功能。SmoothBursty类和SmoothWarmingUp类分别是平滑突发限速器和平滑预热限速器的实现，分别适用于突发和预热场景。

       获取令牌的主体流程涉及令牌的存储和更新。在平滑突发限速器中，令牌的存储和更新由一个核心方法实现，该方法通过计算令牌的剩余量和下次令牌发放的时间，确定请求的等待时间。平滑预热限速器则在此基础上进一步实现预热算法，以适应不同场景的性能需求。

       在使用RateLimiter时，主要关注获取令牌的方法，如accquire和tryAccquire。这些方法通过计算令牌的剩余量和下次令牌发放的时间，决定请求是否等待以及等待多长时间。在具体实现中，平滑突发限速器和预热限速器在令牌的管理策略上有所不同，平滑突发限速器的实现相对直观，而预热限速器则需要深入理解其背后的算法逻辑。

       总之，RateLimiter提供了一种简单而高效的限流机制，通过灵活的算法和接口设计，满足不同场景的需求。在使用过程中，需要注意RateLimiter的实现细节，如令牌的存储和更新策略，以及如何根据实际需求调整限流参数，以达到最佳的性能和资源利用效果。

Google限速神器——RateLimiter分享

       在微服务架构中，限流组件是不可或缺的要素，它控制着同一时间访问服务的并发量，对于系统稳定至关重要。Google的guava库提供了一款名为RateLimiter的限流工具。它与Semaphore不同，Semaphore侧重于并发访问的数量限制，而RateLimiter则是通过设置许可证速率来限制访问速率。默认情况下，许可证按照预设速率平稳分配，保证系统的稳定运行。

       RateLimiter是线程安全的，但不保证公平性。虽然它没有直接的构造方法，但可以通过RateLimiter.create静态方法创建实例。使用环境要求JDK以上，这可能限制了其在某些场景中的实际应用。RateLimiter的实现机制基于stopwatch，通过调整阻塞时长来实现速率控制。

       一个简单的示例展示了如何限制线程执行速率，比如将每秒执行次数限制为2次。通过代码演示，我们观察到无论运行次数多少，线程执行间隔始终为ms，这是ms除以速率的结果。这表明RateLimiter能够有效控制执行速率。

       尽管RateLimiter可能不适用于所有生产环境，因其对JDK版本的高要求和可能的实验性质，但在学习和研究中，它提供了宝贵的资源。作为学习工具，RateLimiter的源码提供了深入理解限流原理的机会。然而，实际应用时需要权衡其限制和潜在风险。今天的内容到此为止，期待你对限流组件有更深的理解。晚安！

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RateLimiter 限流底层原理解析

       学习RateLimiter限流器原理的重要性在于项目中的实际应用。面试官提问时的尴尬经历促使作者深入研究。本文重点解析其限流算法原理、问题及在项目中的使用方式，而非源码。

       限流原理

       RateLimiter基于Google Guava的令牌桶算法，持续均匀产生令牌，消费时需持有令牌，无则需等待。核心是区分SmoothBursty和SmoothWarmingUp两种类型。

       常用API与示例

       SmoothBursty限流器如一秒生成5令牌，即使一次请求超过桶中令牌，可透支未来令牌，但会导致后续请求等待时间增加。如通过RateLimiter.create(2)创建，初始可获取超过限值的令牌，但后续会有所延迟。

       SmoothWarmingUp预热机制

       SmoothWarmingUp限流器有预热期，资源逐渐达到指定速度，适用于资源懒加载等场景，有助于降低重启后服务压力。

       预热在高并发中的重要性

       预热对于高并发场景至关重要，避免因资源未初始化而引发服务故障，比如线程池和数据库缓存等问题。

       线程安全与设计模式

       RateLimiter是线程安全的，通过synchronized和双重检测单例模式确保多线程安全。

       缺陷与优化

       RateLimiter的透支未来令牌设计可能导致请求等待时间延长，需采用拒绝策略控制请求量，避免过度透支。

       限流算法比较

       漏桶算法与令牌桶算法各有优缺点，漏桶算法可能抛弃突发请求，而令牌桶算法如RateLimiter能处理突发流量，但需避免持续高并发导致的延迟。

       项目使用

       项目中可采用AOP方式结合Guava实现限流，通过SpringBoot starter简化配置，减少对代码的侵入性。

Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析

       Redisson限流器RRateLimiter使用及源码分析

       在项目中引入Redisson限流器RRateLimiter，通过以下步骤实现限流功能。首先使用Redis命令将限流的配置信息保存在Redis中，具体代码如下：

       执行`hsetnx testRedissonRateLimiter rate `，设置限流次数为，`testRedissonRateLimiter`为自定义的键名。

       执行`hsetnx testRedissonRateLimiter interval `，设置限流时间，单位为毫秒。

       执行`hsetnx testRedissonRateLimiter type 0`，设置限流类型，枚举值为RateType.OVERALL。

       将配置信息保存于Redis的HashMap结构中，使用`hsetnx`确保设置成功。然后判断是否超过限流次数。

       通过`getValueName()`方法获取限流配置，进一步调用`tryAcquire()`方法检查是否超过限流次数。Lua脚本返回`nil`代表未超过限流，若有值则已超过限流。`pttl`命令始终返回值，即使用于不存在的键。

       使用`getConfig()`方法获取所有限流配置信息，执行`delete()`方法清除限流配置。值得注意的是，Redisson在删除限流配置时存在一个BUG，仅删除了`testRedissonRateLimiter`键，未清理`{ testRedissonRateLimiter}:value`键，影响判断请求是否超过限流次数。此问题于年2月日::被发现，Redisson版本为3..7。

       为了验证限流功能，调试时逐步执行代码，同时观察Redis服务器命令监控，确保限流功能按预期运行。