也可以看我的CSDN的博客
https://blog.csdn.net/u013332124/article/details/88043761
在做文件下载功能时，为了避免下载功能将服务器的带宽打满，从而影响服务器的其他服务。我们可以设计一个限流器来限制下载的速率，从而限制下载服务所占用的带宽。
一、算法思路
定义一个数据块chunk(单位 bytes)以及允许的最大速率 maxRate(单位 KB/s)。通过maxRate我们可以算出，在maxRate的速率下，通过一个数据块大小的字节流所需要的时间 timeCostPerChunk。
之后，在读取/写入字节时，我们维护已经读取/写入的字节量 bytesWillBeSentOrReceive。
当bytesWillBeSentOrReceive达到一个数据块的大小时，检查期间消耗的时间(nowNanoTime-lastPieceSentOrReceiveTick)
如果期间消耗的时间小于timeCostPerChunk的值，说明当前的速率已经超过了 maxRate的速率，这时候就需要休眠一会来限制流量
如果速率没超过或者休眠完后，将 bytesWillBeSentOrReceive=bytesWillBeSentOrReceive-chunkSize
之后在读取/写入数据时继续检查。
下面该算法的Java代码实现：
public synchronized void limitNextBytes(int len) {
//累计bytesWillBeSentOrReceive
this.bytesWillBeSentOrReceive += len;
//如果积累的bytesWillBeSentOrReceive达到一个chunk的大小,就进入语句块操作
while (this.bytesWillBeSentOrReceive > CHUNK_LENGTH) {
long nowTick = System.nanoTime();
//计算积累数据期间消耗的时间
long passTime = nowTick - this.lastPieceSentOrReceiveTick;
//timeCostPerChunk表示单个块最多需要多少纳秒
//如果missedTime大于0，说明此时流量进出的速率已经超过maxRate了，需要休眠来限制流量
long missedTime = this.timeCostPerChunk - passTime;
if (missedTime > 0) {
try {
Thread.sleep(missedTime / 1000000, (int) (missedTime % 1000000));
} catch (InterruptedException e) {
LOGGER.error(e.getMessage(), e);
}
}
this.bytesWillBeSentOrReceive -= CHUNK_LENGTH;
//重置最后一次检查时间
this.lastPieceSentOrReceiveTick = nowTick + (missedTime > 0 ? missedTime : 0);
}
}
二、限流的完整java代码实现
限流器的实现
public class BandwidthLimiter {
private static final Logger LOGGER = LoggerFactory.getLogger(BandwidthLimiter.class);
//KB代表的字节数
private static final Long KB = 1024L;
//一个chunk的大小，单位byte。设置一个块的大小为1M
private static final Long CHUNK_LENGTH = 1024 * 1024L;
//已经发送/读取的字节数
private int bytesWillBeSentOrReceive = 0;
//上一次接收到字节流的时间戳——单位纳秒
private long lastPieceSentOrReceiveTick = System.nanoTime();
//允许的最大速率，默认为 1024KB/s
private int maxRate = 1024;
//在maxRate的速率下，通过chunk大小的字节流要多少时间（纳秒）
private long timeCostPerChunk = (1000000000L * CHUNK_LENGTH) / (this.maxRate * KB);
public BandwidthLimiter(int maxRate) {
this.setMaxRate(maxRate);
}
//动态调整最大速率
public void setMaxRate(int maxRate) {
if (maxRate < 0) {
throw new IllegalArgumentException("maxRate can not less than 0");
}
this.maxRate = maxRate;
if (maxRate == 0) {
this.timeCostPerChunk = 0;
} else {
this.timeCostPerChunk = (1000000000L * CHUNK_LENGTH) / (this.maxRate * KB);
}
}
public synchronized void limitNextBytes() {
this.limitNextBytes(1);
}
public synchronized void limitNextBytes(int len) {
this.bytesWillBeSentOrReceive += len;
while (this.bytesWillBeSentOrReceive > CHUNK_LENGTH) {
long nowTick = System.nanoTime();
long passTime = nowTick - this.lastPieceSentOrReceiveTick;
long missedTime = this.timeCostPerChunk - passTime;
if (missedTime > 0) {
try {
Thread.sleep(missedTime / 1000000, (int) (missedTime % 1000000));
} catch (InterruptedException e) {
LOGGER.error(e.getMessage(), e);
}
}
this.bytesWillBeSentOrReceive -= CHUNK_LENGTH;
this.lastPieceSentOrReceiveTick = nowTick + (missedTime > 0 ? missedTime : 0);
}
}
}
有了限流器后，现在我们要对下载功能做限流。因为java的io流的设计是装饰器模式，因此我们可以方便的封装一个我们自己的InputStream
public class LimitInputStream extends InputStream {
private InputStream inputStream;
private BandwidthLimiter bandwidthLimiter;
public LimitInputStream(InputStream inputStream, BandwidthLimiter bandwidthLimiter) {
this.inputStream = inputStream;
this.bandwidthLimiter = bandwidthLimiter;
}
@Override
public int read() throws IOException {
if (bandwidthLimiter != null) {
bandwidthLimiter.limitNextBytes();
}
return inputStream.read();
}
@Override
public int read(byte[] b, int off, int len) throws IOException {
if (bandwidthLimiter != null) {
bandwidthLimiter.limitNextBytes(len);
}
return inputStream.read(b, off, len);
}
@Override
public int read(byte[] b) throws IOException {
if (bandwidthLimiter != null && b.length > 0) {
bandwidthLimiter.limitNextBytes(b.length);
}
return inputStream.read(b);
}
}
后面我们使用这个LimitInputStream来读取文件，每次读取一块数据，限流器都会检查当前的速率是否超过指定的最大速率。这样就能间接的达到限制下载速率的目的了。
附上SpringMVC的一个下载限流的demo：
@GetMapping("/limit")
public void limitDownloadFile(String file, HttpServletResponse response) throws IOException {
LOGGER.info("download file");
if (file == null) {
file = "/tmp/test.txt";
}
File downloadFile = new File(file);
FileInputStream fileInputStream = new FileInputStream(downloadFile);
response.setContentType("application/x-msdownload;");
response.setHeader("Content-disposition", "attachment; filename=" + new String(downloadFile.getName()
.getBytes("utf-8"), "ISO8859-1"));
response.setHeader("Content-Length", String.valueOf(downloadFile.length()));
ServletOutputStream outputStream = null;
try {
LimitInputStream limitInputStream = new LimitInputStream(fileInputStream, new BandwidthLimiter(1024));
long beginTime = System.currentTimeMillis();
outputStream = response.getOutputStream();
byte[] bytes = new byte[1024];
int read = limitInputStream.read(bytes, 0, 1024);
while (read != -1) {
outputStream.write(bytes);
read = limitInputStream.read(bytes, 0, 1024);
}
LOGGER.info("download use {} ms", System.currentTimeMillis() - beginTime);
} finally {
fileInputStream.close();
if (outputStream != null) {
outputStream.close();
}
LOGGER.info("download success!");
}
}
三、注意点
使用这个算法要注意一个问题，就是chunk的块大小不能设置的太小，即CHUNK_LENGTH不能设置的太小。否则容易造成明明maxRate设置的很大，但是实际下载速率却很小的问题。
假设CHUNK_LENGTH就设置为1024 bytes，每次读取的块大小也是1024 bytes，maxRate 为 64M/s。那么我们可以计算出timeCostPerChunk约等于15258纳秒。
再如果真正的速率是100M/s，也就是每秒差不多会调用limitNextBytes方法100000次，由于每次读取消耗的时间极短，因此每次进入该方法都要sleep 15258纳秒之后再读取下一个块的数据。如果没有算上线程调度的时间，就算1秒内休眠100000次也完全没什么问题。但是线程的休眠和唤醒都需要内核来进行，线程上下文切换的时间应该远大于15258纳秒，这时候频繁的休眠就会导致线程暂停运行的时间和我们预期的不符。由于休眠时间过长，最终导致实际的下载速率大大的低于maxRate。
因此，我们需要调大CHUNK_LENGTH，尽量让timeCostPerChunk的值远大于线程调度的时间，减少线程调度对限流造成的影响。
