在高并发的场景里，由于突发流量过大，经常会限流，而限流就会涉及到具体的算法，令牌桶算法就是一种限流算法，今天分享令牌桶算法mikechen。令牌桶简介
　　令牌桶，英文名tokenbucket，可以看作是一个存放令牌的容器，预先设定一定的容量，系统按设定的速度向桶中放置令牌，当桶中令牌满时，多余的令牌溢出。
　　如下图所示：
　　为什么需要令牌桶？
　　在高并发系统，比如大家熟知的秒杀，这个时候有大量的用户在同一时间大量涌入，这个时候很可能会超过系统的承受能力，这个就需要考虑限流了。
　　而令牌桶算法就是限流的一种策略，是进行流量限制的一种常用算法，常用于控制发送到网络上的数据的数量，并允许突发数据的发送。
　　为了保证系统的稳定运行，一旦达到的需要限制的阈值，就需要限制流量并采取一些措施以完成限制流量的目的，比如：延迟处理，拒绝处理，或者部分拒绝处理等等。令牌桶算法原理
　　令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶满时新添加的令牌被丢弃或拒绝。
　　令牌桶算法流程，如下图所示：
　　令牌桶算法流程，大致分为如下三步：
　　第一步：放入令牌到桶
　　按照固定的速率被放入令牌桶中，比如每秒放10个、100个、1000个令牌到桶中。
　　第二步：获取令牌
　　所有的请求在处理之前都需要拿到一个可用的令牌才会被处理。
　　第三步：令牌桶满了拒绝
　　比如：桶中最多能放10000个令牌，当桶满时，就不能继续放入了，新添加的令牌要么被丢弃，要么就直接拒绝。令牌桶算法实现
　　可以使用google提供的guava工具来实现。dependencygroupIdcom。google。guavagroupIdguavaartifactIddependency每秒生成2个令牌RateLimiterrateLimiterRateLimiter。create（2）；for（inti0；i6；i）｛newThread（（）｛获得令牌rateLimiter。acquire（）；System。out。println（LocalDateTime。now（））；｝）。start（）；｝
　　RateLimiter限流组件：提供了acquire（）和tryAcquire（）方法来实现。更多分布式架构系列、阿里架构师进阶系列，请查看以下文章：
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