《后端限流实战：Guava RateLimiter 与 Redis 令牌桶对比》（184）

# 🔥 后端限流实战：Guava RateLimiter vs Redis 令牌桶对比

在分布式系统设计中，限流（Rate Limiting）是保护服务稳定的重要手段。本文将对比两种流行的限流方案：Guava RateLimiter和基于Redis的令牌桶实现。

## ️ Guava RateLimiter：单机限流利器

Guava RateLimiter是Google提供的单机限流工具，基于令牌桶算法实现：

```java
// 创建每秒2个令牌的限流器
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(2.0);

// 获取令牌，超过速率会被阻塞
limiter.acquire();
```

**优点**：
- ⚡ 极低延迟（纳秒级）
-  算法精确，支持预热模式
- ️ 零外部依赖，简单易用

**局限**：
- ️ 仅限单机使用
- 🔄 重启后状态丢失

## 🌍 Redis令牌桶：分布式限流方案

基于Redis+Lua的分布式令牌桶实现：

```lua
-- Redis Lua脚本实现令牌桶
local tokens = tonumber(redis.call("get", KEYS[1])) or 0
local capacity = tonumber(ARGV[1])
local rate = tonumber(ARGV[2])
local now = tonumber(ARGV[3])
local requested = tonumber(ARGV[4])

-- 计算新令牌数
local new_tokens = math.min(capacity, tokens + (now - last_update) * rate)
if new_tokens < requested then
  return 0
end
redis.call("set", KEYS[1], new_tokens - requested)
return 1
```

**优势**：
- 🌐 天然支持分布式环境
- ⏳ 状态持久化
- 📊 方便监控统计

**挑战**：
- Redis网络调用增加延迟
- 🔗 依赖Redis可用性

## 🏆 方案选型建议

- **单机场景**：Guava RateLimiter是首选 🚀
- **分布式系统**：Redis方案更合适 🌈
- **混合架构**：可组合使用，Guava做本地缓冲，Redis做全局限制 ⚖️

无论选择哪种方案，合理的限流配置都是关键。建议通过压测确定最佳阈值，并在生产环境密切监控限流效果 📈。

> 💡 小技巧：在微服务架构中，可在API网关层实现全局限流，在服务内部使用本地限流，形成多级防护体系。
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