java 计数器限流

### Java 中实现计数器限流算法在Java中，可以通过简单的逻辑结构来实现基于时间窗口的计数器限流机制。这种机制的核心在于维护一个特定时间段内允许的最大请求数量，并在此期间跟踪实际发生的请求次数。对于每一个新的请求到来时，程序会先检查当前的时间窗是否已经超过了预设的数量限制；如果未超出，则增加计数值并放行该次调用；反之则返回错误信息告知客户端稍后再试[^1]。下面是一个具体的例子展示如何利用`ConcurrentHashMap`配合`ScheduledExecutorService`定时清理过期条目从而达到精确控制的效果： ```java import java.util.concurrent.*; import java.util.Map; public class CounterRateLimiter { private final int maxRequestsPerWindow; // 单位时间内最大请求数 private final long windowSizeInMillis; // 时间窗口大小（毫秒） private final Map<String, Integer> requestCounts = new ConcurrentHashMap<>(); private final ScheduledExecutorService scheduler = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor(); public CounterRateLimiter(int maxRequestsPerWindow, long windowSizeInMillis) { this.maxRequestsPerWindow = maxRequestsPerWindow; this.windowSizeInMillis = windowSizeInMillis; startCleanupTask(); } /** * 尝试获取一次许可. */ public boolean tryAcquire(String key) { synchronized (requestCounts) { Integer currentCount = requestCounts.getOrDefault(key, 0); if (currentCount >= maxRequestsPerWindow) { return false; } else { requestCounts.put(key, currentCount + 1); return true; } } } private void startCleanupTask() { Runnable cleanupTask = () -> { long currentTimeMillis = System.currentTimeMillis(); requestCounts.keySet().removeIf(key -> { // 这里假设有一个方法可以得到每个key对应的最后更新时间戳 Long lastUpdateTimeStamp = getLastUpdateTimestampForKey(key); return (currentTimeMillis - lastUpdateTimeStamp) > windowSizeInMillis; }); }; scheduler.scheduleAtFixedRate(cleanupTask, windowSizeInMillis, windowSizeInMillis, TimeUnit.MILLISECONDS); } // 假定存在此函数用于获取给定键最后一次被操作的时间戳 private static Long getLastUpdateTimestampForKey(String key){ // 实际应用中应从缓存或其他持久化存储读取数据 throw new UnsupportedOperationException("Not implemented"); } } ``` 上述代码片段展示了如何创建一个名为 `CounterRateLimiter` 的类来进行基本的计数器限流管理。这里使用了线程安全的数据结构 `ConcurrentHashMap` 来保存不同资源路径下的请求统计情况，并借助于 `ScheduledExecutorService` 定时执行清除任务以移除那些不再处于有效期内的记录项[^2]。值得注意的是，在真实环境中还需要考虑更多细节问题，比如多实例部署下的一致性同步、异常处理策略等。此外，也可以结合 Redis 等外部组件进一步增强功能特性[^3]。

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