精确掌控并发：令牌桶算法在分布式环境下并发流量控制的设计与实现

本文介绍: 重点讲清楚令牌桶原理，在支付系统的应用场景，以及使用reids实现的核心代码。

这是《百图解码支付系统设计与实现》专栏系列文章中的第（17）篇，也是流量控制系列的第（4）篇。点击上方关注，深入了解支付系统的方方面面。

本篇重点讲清楚令牌桶原理，在支付系统的应用场景，以及使用reids实现的核心代码。

在流量控制系列文章中的前三篇，分别介绍了固定时间窗口算法、滑动时间窗口算法、漏桶原理、应用场景和redis核心代码。

我们做个简单回顾：

固定窗口：算法简单，对突然流量响应不够灵活。超过流量的会直接拒绝，通常用于限流。

class TokenBucketHolding {
	private final LinkedBlockingQueue<Data> bucket;
    private int limit;
    private String bizType;

    public LeakyBucketHolding(String bizType, int capacity, int limit) {
        this.bizType = bizType;
        this.bucket = new LinkedBlockingQueue<>(capacity);
        this.limit = limit;
    }

    // 其它代码略
}

@Component
public class TokenBucket {
    @Autowired
    private RedisTemplate<String, Object> redisTemplate;
	private Map<String, LeakyBucketHolding> bucketHoldingMap = new HashMap();
    // 滑动时间窗口大小
    private static final long WINDOW_SIZE_IN_SECONDS = 1000;

    public boolean getToken(String key, String reuqestId, long countLimit) {
		// 使用Redis的多个命令来实现滑动窗口
        redisTemplate.zremrangeByScore(key, 0, currentTimeMillis - WINDOW_SIZE_IN_SECONDS);
        long count = redisTemplate.zcard(key);

        if (countLimit >= count) {
            redisTemplate.zadd(key, currentTimeMillis, reuqestId);
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    } 

    // 添加数据到桶中
    public boolean addData(Data data) {
        String key = buildKey(data);
        TokenBucketHolding holding = bucketHoldingMap.get(key);
        if (null == holding) {
			holding = buildHolding(data);
            bucketHoldingMap.put(key, holding);
        }
        return holding.getLinkedBlockingQueue().offer(data);
    }

    public Data getData() {
        for(TokenBucketHolding holding : bucketHoldingMap.values()) {
            if(holding.getBucket().size() == 0) {
                return null;
            }

            // 注意这里的uuid()是生成一个随机不重复的uuid，只是占位使用
            boolean limited = !getToken(holding.getBizType(), uuid(), holding.getLimit());
            if (limited) {
                  return null;
            }
                            
            try {
                return holding.getBucket().poll(10, TimeUnit.MILLISECONDS);
            } catch (InterruptedException e) {
                log.log("Leaking process interrupted");
            }
            return null;
        }
    }
}

public class RedisQ {
	// 其它代码略
    ... ...
    
	// 添加数据到队列中
    public void addData(Data data) {
        return redisTemplate.rpush(data.getBizType(), data);
    }

    
	// 添加数据到队列中
    public Data getData(String bizType) {
        return redisTemplate.lpop(bizType);
    }

    // 其它代码略
    ... ...
}

/**
 * 支付服务示例
 */
public class RefundServiceImpl implements RefudnService {
    @Autowiread
    private TokenBucket tokenBucket;

    @Override
    public RefundOrder refund(RefundRequest request) {
        // 前置业务处理
        ... ...
        
    	Data data = buildData(request);
        tokenBucket.addData(data);
        
        // 其它业务处理
        ... ...
    }

    @PostConstruct
    public void init() {
		new Thread(() -> {
            while (true) {
                Data data = tokenBucket.getData();
                if (null != data) {
                    process(data);
                } else {
                    sleep(10);
                }
            }
        }).start();
    }
}