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

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

在高并发系统中，限流是保护服务稳定的重要手段之一 🛡️。本文将对比两种流行的限流方案：**Guava RateLimiter** 和 **Redis 令牌桶**，帮助开发者选择合适的方案。 

## 🚀 Guava RateLimiter（单机限流） 
Guava 提供的 `RateLimiter` 基于**令牌桶算法**，适用于单机限流场景。 

**优点**： 
✅ **低延迟**：纯内存操作，性能极高 
✅ **简单易用**：几行代码即可实现限流 
✅ **平滑限流**：支持预热模式（Warmup） 

**缺点**： 
❌ **不支持分布式**：无法跨多台机器协同限流 
❌ **重启失效**：JVM 重启后限流状态丢失 

```java
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(10); // 每秒10个令牌 
if (limiter.tryAcquire()) { 
  // 执行业务逻辑 
} 
``` 

## 🌍 Redis 令牌桶（分布式限流） 
基于 Redis 的令牌桶方案（如 Lua 脚本实现）适用于分布式系统。 

**优点**： 
✅ **分布式支持**：多台机器共享同一限流策略 
✅ **持久化存储**：Redis 数据可持久化，重启不丢失 
✅ **灵活扩展**：可结合集群提升性能 

**缺点**： 
❌ **依赖 Redis**：网络 IO 带来额外延迟 
❌ **实现复杂**：需处理 Redis 异常、Lua 脚本维护 

```lua
-- Redis Lua 令牌桶实现示例 
local tokens = tonumber(redis.call('get', KEYS[1])) or 0 
if tokens >= 1 then 
  redis.call('decr', KEYS[1]) 
  return true 
end 
return false 
``` 

## 📌 如何选择？ 
- **单机限流** ➡️ Guava RateLimiter（简单高效） 
- **分布式限流** ➡️ Redis 令牌桶（跨节点一致） 

实际场景中，也可结合两者，比如**本地限流 + Redis 兜底**，兼顾性能与分布式需求 🎯。
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