使用RateLimiter进行限流

在项目开发中，很多时候需要进行流速控制，以防止流速过大导致消息积压。例如在我们的短信系统项目中，我们会针对每个客户设置流速，对客户进行提交的流速限制，防止客户流速过高，影响其他客户提交。同时在我们向运营商提交时，运营商也会限制我们的流速，所以我们也需要控制向运营商的提交速度。这里我们就会使用RateLimiter来进行限流。

RateLimiter 基础入门

引入 Guava 依赖

在使用 Guava 的 RateLimiter 之前，首先需要在项目中引入 Guava 库的依赖。如果你使用的是 Maven 项目，可以在pom.xml文件中添加如下依赖：

<dependency>
   <groupId>com.google.guava</groupId>
   <artifactId>guava</artifactId>
   <version>32.1.2-jre</version>
</dependency>

如果你使用的是 Gradle 项目，那么在build.gradle文件中添加依赖的方式如下：

implementation 'com.google.guava:guava:32.1.2-jre'

基本概念与原理

RateLimiter 基于令牌桶算法（Token Bucket Algorithm）来实现限流功能。令牌桶算法的核心原理如下：

• 令牌生成：系统以一个固定的速率向一个容量有限的令牌桶中生成令牌。例如，假设令牌生成速率为每秒 5 个令牌，那么每隔 0.2 秒就会有一个新的令牌被放入桶中。这个生成速率是根据系统的承载能力和预期的流量来设定的，它是整个限流机制的基础。

• 请求获取令牌：当有请求到达时，请求需要从令牌桶中获取令牌。如果桶中有足够的令牌，请求可以成功获取令牌并继续处理；若桶中没有令牌，请求则会被限流，可能会被拒绝、等待或者进行其他处理。比如，一个请求需要 1 个令牌，当它到达时，如果桶中至少有 1 个令牌，那么这个请求就能获取到令牌并被处理；反之，如果桶中没有令牌，这个请求就无法通过限流检查。

• 令牌桶容量限制：令牌桶有一个最大容量，当令牌生成后，如果桶已经满了，新生成的令牌将会被丢弃。这就意味着，即使系统在一段时间内没有请求，令牌桶中的令牌数量也不会无限制地增长，而是最多达到桶的最大容量。例如，令牌桶的容量为 10 个令牌，当桶中已经有 10 个令牌时，新生成的令牌将不会被放入桶中。

创建 RateLimiter 实例

在 Java 代码中，可以通过RateLimiter.create(double permitsPerSecond)方法来创建一个 RateLimiter 实例。其中，permitsPerSecond参数表示每秒生成的令牌数，它决定了限流的速率。例如：

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;

public class RateLimiterExample {

   public static void main(String[] args) {
       // 创建一个RateLimiter实例，每秒生成2个令牌
       RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2);
   }
}

在上述示例中，RateLimiter.create(2)创建了一个每秒生成 2 个令牌的限流器实例。这意味着在理想情况下，系统平均每秒最多可以处理 2 个请求，从而实现了对请求流量的限制。如果后续需要调整限流速率，可以通过rateLimiter.setRate(double permitsPerSecond)方法来重新设置每秒生成的令牌数。

核心方法详解

acquire () 方法

acquire()方法是 RateLimiter 中用于获取令牌的阻塞式方法。当调用acquire()时，如果令牌桶中有足够的令牌，该方法会立即返回，并从桶中移除相应数量的令牌；若桶中没有足够的令牌，当前线程会被阻塞，直到有可用的令牌。这就好比在一个热门景点排队买票，售票窗口以固定的速率放出门票（相当于令牌桶生成令牌），当你去买票时（调用acquire()方法），如果有现成的票（令牌），你可以马上买到并进入景点；要是票卖完了，你就只能在队伍里等待，直到有新的票放出才能买到并进入。

例如，创建一个每秒生成 1 个令牌的 RateLimiter：

RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(1);

假设现在有一系列的请求需要获取令牌：

for (int i = 1; i <= 5; i++) {
   long startTime = System.currentTimeMillis();
   rateLimiter.acquire();
   long endTime = System.currentTimeMillis();
   System.out.println("第 " + i + " 次请求获取令牌，等待时间：" + (endTime - startTime) + " 毫秒");
}

在上述代码中，由于每秒只生成 1 个令牌，第一次请求时，桶中有令牌，所以无需等待即可获取，等待时间几乎为 0。第二次请求时，由于距离第一次请求获取令牌的时间不足 1 秒，桶中还没有新的令牌生成，所以线程会阻塞，直到新的令牌生成，等待时间约为 1 秒（1000 毫秒）。以此类推，后续请求的等待时间也会按照令牌生成的速率依次增加。这种阻塞获取令牌的机制，确保了请求的处理速率不会超过设定的限流速率，有效地保护了系统资源，避免因瞬间大量请求导致系统过载。

tryAcquire () 系列方法

tryAcquire()系列方法提供了非阻塞的方式来尝试获取令牌，这在一些对响应时间要求较高，不希望线程被阻塞的场景中非常有用。这些方法不会阻塞线程，而是立即返回获取令牌的结果，告知调用者是否成功获取到令牌。

• tryAcquire()：该方法尝试获取 1 个令牌，如果令牌桶中有可用的令牌，会立即返回true，并从桶中移除 1 个令牌；若桶中没有令牌，则立即返回false，不会等待。例如：

RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2);

if (rateLimiter.tryAcquire()) {
   System.out.println("成功获取令牌，处理请求");
} else {
   System.out.println("获取令牌失败，请求被限流");
}

在这个例子中，tryAcquire()方法尝试获取令牌，如果成功获取到令牌，就可以处理请求；如果获取失败，说明当前请求被限流，需要进行相应的处理，比如返回错误信息或者进行降级处理。

• tryAcquire(int permits)：此方法用于尝试获取指定数量的permits个令牌。如果令牌桶中有足够的令牌，会返回true，并从桶中移除相应数量的令牌；否则返回false。例如：

RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(3);

if (rateLimiter.tryAcquire(2)) {
   System.out.println("成功获取2个令牌，处理批量请求");
} else {
   System.out.println("获取2个令牌失败，批量请求被限流");
}

这里尝试获取 2 个令牌，如果令牌桶中至少有 2 个令牌，就可以成功获取并处理批量请求；若不足 2 个令牌，则获取失败，批量请求被限流。

• tryAcquire(long timeout, TimeUnit unit)：该方法尝试在指定的timeout时间内获取 1 个令牌。如果在指定时间内成功获取到令牌，返回true，并从桶中移除令牌；若超时仍未获取到令牌，则返回false。例如：

RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(1);

try {
   if (rateLimiter.tryAcquire(2, TimeUnit.SECONDS)) {
       System.out.println("在2秒内成功获取令牌，处理请求");
   } else {
       System.out.println("2秒内获取令牌失败，请求被限流");
   }
} catch (InterruptedException e) {
   e.printStackTrace();
}

在上述代码中，tryAcquire(2, TimeUnit.SECONDS)方法尝试在 2 秒内获取 1 个令牌。如果在 2 秒内有可用的令牌，就可以成功获取并处理请求；如果 2 秒过去了仍未获取到令牌，说明请求被限流，需要进行相应的处理。这种带有超时时间的获取方式，为处理请求提供了更多的灵活性，可以根据业务需求合理设置超时时间，平衡系统的处理能力和响应时间。

• tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit)：此方法用于尝试在指定的timeout时间内获取指定数量的permits个令牌。如果在指定时间内成功获取到足够数量的令牌，返回true，并从桶中移除相应数量的令牌；若超时仍未获取到足够数量的令牌，则返回false。例如：

RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2);

try {
   if (rateLimiter.tryAcquire(3, 3, TimeUnit.SECONDS)) {
       System.out.println("在3秒内成功获取3个令牌，处理复杂请求");
   } else {
       System.out.println("3秒内获取3个令牌失败，复杂请求被限流");
   }
} catch (InterruptedException e) {
   e.printStackTrace();
}

这里尝试在 3 秒内获取 3 个令牌，如果在 3 秒内令牌桶中有足够的令牌，就可以成功获取并处理复杂请求；若 3 秒内无法获取到 3 个令牌，复杂请求就会被限流。这种方法适用于需要获取多个令牌且对获取时间有要求的复杂业务场景，能够更好地满足系统的实际需求。

两种限流模式

SmoothBursty 平滑突发模式

SmoothBursty 模式是 RateLimiter 的一种常用限流模式，它基于经典的令牌桶算法，具有允许短时间突发请求的显著特点，这使得它在应对一些流量波动较大的场景时表现出色。

在 SmoothBursty 模式下，令牌桶以一个稳定的速率生成令牌。例如，当设置每秒生成 5 个令牌时，理论上每隔 0.2 秒就会有一个新令牌被放入桶中。与其他一些限流算法不同的是，它允许请求在短时间内一次性获取多个令牌，只要令牌桶中有足够的令牌可供消耗。这就好比在一个停车场中，停车场管理员（令牌桶）按照一定的时间间隔发放停车券（令牌），而车辆（请求）可以在有券的情况下进入停车场。如果一段时间内没有车辆进入，停车券就会在管理员手中积累起来，当有大量车辆突然到来时，只要积累的停车券足够，这些车辆就可以一次性进入停车场，这就是 SmoothBursty 模式允许突发请求的原理。

在 SmoothBursty 模式中，有几个关键属性对限流效果起着重要的作用：

• storedPermits：表示当前令牌桶中存储的令牌数量。这个值会随着令牌的生成和消耗而动态变化。例如，当系统启动一段时间后，令牌不断生成，storedPermits的值就会逐渐增加，直到达到令牌桶的最大容量。而当有请求到来并获取令牌时，storedPermits的值就会相应减少。

• maxPermits：代表令牌桶能够容纳的最大令牌数量。一旦令牌桶中的令牌数量达到这个最大值，新生成的令牌将无法再放入桶中，会被丢弃。比如，假设令牌桶的maxPermits为 10 个，当桶中已经有 10 个令牌时，即使新的令牌生成了，也不会被保留，这就限制了令牌桶中令牌的上限，从而控制了系统能够承受的突发流量的最大值。

• stableIntervalMicros：指的是生成一个令牌所需的时间间隔，单位是微秒。它是根据设定的每秒生成令牌数计算得出的。例如，如果设置每秒生成 4 个令牌，那么stableIntervalMicros = 1000000 / 4 = 250000 微秒，即每 250000 微秒会生成一个令牌。这个属性决定了令牌生成的基本速率，是整个限流机制的基础参数之一。

• nextFreeTicketMicros：表示下一个请求能够获取令牌的最早时间戳，单位同样是微秒。当请求获取令牌时，会根据当前时间和这个时间戳来判断是否有可用令牌以及是否需要等待。例如，假设当前时间为 1000000 微秒，nextFreeTicketMicros为 1200000 微秒，说明下一个令牌要在 1200000 微秒时才会生成，那么当前请求如果需要获取令牌，就需要等待 200000 微秒。

  SmoothBursty 模式的工作机制如下：当请求到达时，首先会检查nextFreeTicketMicros是否小于当前时间。如果是，说明有新的令牌可以生成，会根据当前时间与nextFreeTicketMicros的时间差计算出这段时间内应该生成的令牌数量，并将其累加到storedPermits中，同时更新nextFreeTicketMicros为当前时间。然后，根据请求需要获取的令牌数量，从storedPermits中扣除相应数量的令牌。如果storedPermits足够，请求可以立即获取令牌并继续处理；若storedPermits不足，请求则需要等待，等待时间根据stableIntervalMicros和需要获取的令牌数量计算得出。例如，请求需要获取 3 个令牌，而当前storedPermits只有 2 个，那么就需要等待生成 1 个令牌的时间，即stableIntervalMicros这么长的时间，才能获取到足够的令牌。这种工作机制既保证了系统在正常情况下以稳定的速率处理请求，又能在短时间内应对突发流量，使系统具有更好的灵活性和适应性。

SmoothWarmingUp 平滑预热模式

SmoothWarmingUp 模式是 RateLimiter 提供的另一种重要的限流模式，它主要用于解决系统在启动时或者长时间低负载后突然面临高负载时可能出现的问题，通过逐步增加速率的方式，使系统能够平稳地过渡到正常的工作状态，避免因瞬间的高流量冲击而导致系统性能下降甚至崩溃。

在系统启动初期，由于各种资源（如缓存未命中、数据库连接池尚未充分利用等）尚未处于最佳状态，此时如果立即以较高的速率处理请求，可能会导致系统响应变慢、资源耗尽等问题。SmoothWarmingUp 模式的原理就在于，它在系统启动或者长时间没有请求后，会以一个较低的速率开始生成令牌，随着时间的推移和请求的不断处理，逐渐增加令牌的生成速率，直到达到设定的稳定速率。这个过程就像是运动员在比赛前进行热身运动，通过逐渐增加运动强度，使身体各部位适应即将到来的高强度运动，从而避免受伤和发挥出更好的水平。

在 SmoothWarmingUp 模式中，有几个关键的参数用于控制预热过程：

• warmupPeriod：预热期，它是一个非常重要的参数，表示从系统启动或长时间低负载后开始，到令牌生成速率达到稳定值所需要的时间。例如，设置warmupPeriod为 5 秒，意味着在这 5 秒内，令牌的生成速率会逐渐从一个较低的值增加到设定的稳定速率。这个时间的设置需要根据系统的实际情况进行调整，如果设置过短，系统可能无法充分预热，仍然会受到高流量的冲击；如果设置过长，会导致系统在预热期间的处理能力较低，影响业务的正常开展。

• coldFactor：冷却因子，它与令牌生成速率的变化密切相关。默认情况下，coldFactor的值为 3。这个因子决定了在预热期内，令牌生成速率从最低值增加到稳定值的变化曲线。具体来说，在预热期开始时，生成一个令牌所需的时间是稳定状态下生成一个令牌所需时间的coldFactor倍，随着预热的进行，这个时间逐渐缩短，直到达到稳定状态。例如，假设稳定状态下生成一个令牌需要 0.2 秒，当coldFactor为 3 时，在预热期开始时生成一个令牌需要 0.2 * 3 = 0.6 秒，然后随着预热的进行，这个时间会逐渐缩短到 0.2 秒。

• thresholdPermits：开启预热的令牌阈值。当令牌桶中的令牌数量大于这个阈值时，预热过程结束，令牌生成速率达到稳定值。这个阈值的计算与warmupPeriod和稳定状态下的令牌生成速率有关，它确保了预热过程在合适的时机结束，使系统能够顺利过渡到正常的工作状态。
  当系统处于 SmoothWarmingUp 模式时，请求获取令牌的过程如下：首先，会根据当前令牌桶中的令牌数量和请求需要获取的令牌数量，判断是否处于预热期。如果处于预热期，会根据当前令牌桶中的令牌数量、

  当系统处于 SmoothWarmingUp 模式时，请求获取令牌的过程如下：首先，会根据当前令牌桶中的令牌数量和请求需要获取的令牌数量，判断是否处于预热期。如果处于预热期，会根据当前令牌桶中的令牌数量、coldFactor以及稳定状态下生成一个令牌所需的时间，计算出获取令牌所需的等待时间。这个等待时间会随着令牌桶中令牌数量的减少而逐渐缩短，因为随着令牌的消耗，系统逐渐接近稳定状态，令牌生成速率也在逐渐加快。当令牌桶中的令牌数量小于等于thresholdPermits时，预热过程结束，令牌生成速率达到稳定值，此时请求获取令牌的等待时间就按照稳定状态下的规则进行计算。例如，在预热期内，请求需要获取 2 个令牌，当前令牌桶中有 5 个令牌，通过计算会得到一个相应的等待时间；随着请求的不断处理，令牌桶中的令牌数量减少，当再次有请求获取令牌时，由于系统逐渐接近稳定状态，计算出的等待时间就会比之前缩短，直到预热结束，等待时间稳定在稳定状态下的计算值。这种逐步增加速率的方式，使得系统在启动或长时间低负载后能够平稳地适应高负载的情况，有效地保护了系统的稳定性和性能。

实际应用案例

API 限流

在分布式系统中，各个微服务之间通过 API 进行通信。为了保证系统的稳定性和可靠性，需要对 API 的访问频率进行限制，防止某个服务因为被大量请求而导致性能下降甚至崩溃。例如，一个电商平台的商品查询 API，可能会被频繁调用，如果不进行限流，当有恶意用户使用脚本进行大量并发请求时，可能会使该 API 所在的服务资源耗尽，影响正常用户的使用。

假设我们有一个商品查询 API，使用 RateLimiter 来限制其访问频率为每秒最多处理 5 个请求。可以通过 AOP（面向切面编程）的方式，在 API 调用前进行令牌的获取操作。首先，在 Spring Boot 项目中引入 Guava 依赖和 AOP 依赖：

<dependency>
   <groupId>com.google.guava</groupId>
   <artifactId>guava</artifactId>
   <version>32.1.2-jre</version>
</dependency>

<dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>

然后定义一个限流注解@RateLimit：

import java.lang.annotation.ElementType;
import java.lang.annotation.Retention;
import java.lang.annotation.RetentionPolicy;
import java.lang.annotation.Target;

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface RateLimit {

   // 每秒允许的请求数
   double permitsPerSecond();

   // 超时时间，单位毫秒
   int timeout() default 0;
}

接着创建一个切面类RateLimitAspect来实现限流逻辑：

import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;
import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.Around;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentMap;


@Aspect
@Component
public class RateLimitAspect {

   private final ConcurrentMap<String, RateLimiter> rateLimiterMap = new ConcurrentHashMap<>();

   @Around("@annotation(rateLimit)")
   public Object checkRateLimit(ProceedingJoinPoint joinPoint, RateLimit rateLimit) throws Throwable {
       String key = joinPoint.getSignature().getName();
       RateLimiter limiter = rateLimiterMap.computeIfAbsent(key, k ->
       RateLimiter.create(rateLimit.permitsPerSecond()));
       if (rateLimit.timeout() > 0) {
           if (!limiter.tryAcquire(rateLimit.timeout(), java.util.concurrent.TimeUnit.MILLISECONDS)) {
               throw new RuntimeException("请求过于频繁，请稍后再试");
           }
       } else {
           if (!limiter.tryAcquire()) {
               throw new RuntimeException("请求过于频繁，请稍后再试");
           }
       }
       return joinPoint.proceed();
   }
}

最后在商品查询 API 的方法上使用@RateLimit注解：

import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@RestController
public class ProductController {

   @GetMapping("/products")
   @RateLimit(permitsPerSecond = 5)
   public String getProducts() {

       // 商品查询逻辑
       return "查询商品成功";
   }
}

这样，当有请求访问/products接口时，会先通过RateLimitAspect切面类检查是否能获取到令牌。如果每秒内的请求数超过 5 个，后续请求就会获取令牌失败，抛出 “请求过于频繁，请稍后再试” 的异常，从而实现了对 API 的限流，保护了服务的正常运行。

资源访问控制

在企业级应用中，数据库是非常重要的资源，对数据库的频繁访问可能会导致数据库负载过高，影响整个系统的性能。例如，在我们的短信系统中，针对短信数据的写入非常频繁，如果不对这些操作进行限流，当大量并发请求同时访问数据库时，可能会导致数据库响应变慢，甚至出现死锁等问题。我们抽象出一个类BaseStore来统一进行写入数据库的流量控制。部分代码如下：

public abstract class BaseStore<T extends Serializable> implements MsgHandler<T> {
    private RateLimiter rateLimiter;
    // 控制写入速度，每秒200
    private Integer permitsPerSecond = 200;

    public void init() {
        rateLimiter = RateLimiter.create(permitsPerSecond);
    }

    // 消费线程，拉取队列中的数据调用doStore方法进行入库时，使用rateLimiter控制数据库写入速度
    public void handleMsg(List<T> list) {
        Result result = null;
        try {
            rateLimiter.acquire();
            result = doStore(list);
        } catch (Exception e) {
            logger.error("{}", e.getMessage(), e);
            result = Result.buildFailedResult("", ErrMsgUtils.format(e));
        }
        if (result.isFailed()) {
            save(list);
        }
    }
}

使用注意事项

参数调优

在使用 RateLimiter 时，合理调整参数是确保限流效果符合业务需求的关键。以下是对几个重要参数的调优建议：

• 令牌生成速率（permitsPerSecond）：这个参数直接决定了系统允许的请求处理速率。在设置时，需要综合考虑系统的处理能力、资源限制以及业务的正常流量情况。如果设置过高，系统可能无法承受大量请求，导致性能下降甚至崩溃；若设置过低，又会限制正常业务的开展，影响用户体验。例如，在一个文件下载服务中，若服务器的带宽有限，为了避免带宽被某个用户独占，需要根据服务器的总带宽和预期的用户数量来合理设置令牌生成速率。假设服务器总带宽为 100Mbps，预计同时有 10 个用户下载文件，每个用户平均需要占用 10Mbps 的带宽，那么可以将令牌生成速率设置为每秒 10 个令牌（假设每个令牌代表 1Mbps 的带宽使用权），这样每个用户每秒最多可以下载 10Mbps 的数据，从而保证了所有用户都能有合理的下载速度。

• 桶容量（实际上在 Guava 的 RateLimiter 中没有直接暴露桶容量参数，但可通过相关机制间接理解和调整）：虽然 Guava 的 RateLimiter 没有直接提供设置桶容量的方法，但它的实现中存在一个隐含的 “桶容量” 概念。在 SmoothBursty 模式下，桶中可以存储的最大令牌数量（maxPermits）与令牌生成速率和一段时间内未使用的令牌积累有关。如果业务场景中可能会出现短时间内的突发流量，就需要适当考虑这个隐含的桶容量。比如在电商促销活动中，瞬间可能会有大量用户请求商品信息，此时可以适当增加令牌生成速率，并且利用 SmoothBursty 模式允许突发请求的特性，确保在短时间内能够处理一定数量的突发请求，同时又能保证系统在长时间内的稳定运行。

• 预热期（warmupPeriod，仅适用于 SmoothWarmingUp 模式）：在 SmoothWarmingUp 模式中，预热期是一个非常重要的参数。如果系统启动后需要一段时间来达到最佳性能状态，就需要合理设置预热期。设置过短，系统可能无法充分预热，在启动初期仍然容易受到高流量的冲击；设置过长，会导致系统在预热期间的处理能力较低，影响业务的正常开展。例如，一个新上线的微服务，由于缓存未命中、数据库连接池尚未充分利用等原因，在启动初期处理请求的能力较弱。此时可以设置一个 5 秒的预热期，在这 5 秒内，令牌生成速率逐渐从一个较低的值增加到设定的稳定速率，使系统能够平稳地过渡到正常的工作状态。在实际应用中，可以通过性能测试工具，如 JMeter，模拟不同的流量场景，观察系统在不同预热期设置下的性能表现，从而确定最优的预热期参数。

• 冷却因子（coldFactor，仅适用于 SmoothWarmingUp 模式）：冷却因子决定了在预热期内令牌生成速率从最低值增加到稳定值的变化曲线。默认情况下，冷却因子的值为 3。如果系统在启动初期对流量的变化较为敏感，或者希望更平缓地增加令牌生成速率，可以适当调整冷却因子的值。比如将冷却因子设置为 4，这样在预热期开始时，生成一个令牌所需的时间会更长，随着预热的进行，令牌生成速率的增加会更加缓慢，系统能够更平稳地适应流量的变化。在调整冷却因子时，需要结合系统的实际情况和性能测试结果，综合评估不同设置对系统性能和业务的影响。

线程安全性

RateLimiter 是线程安全的，这意味着它可以在多线程环境中被多个线程安全地使用，无需额外的同步机制。这是因为 RateLimiter 的内部实现对所有的状态操作都进行了线程安全的处理。例如，在多个线程同时调用acquire()方法获取令牌时，RateLimiter 能够正确地处理令牌的生成、获取和存储，确保每个线程获取令牌的操作都是原子性的，不会出现数据竞争和不一致的情况。

然而，在多线程环境下使用 RateLimiter 时，仍有一些注意要点需要关注：

• 共享实例的使用：当多个线程共享同一个 RateLimiter 实例时，要确保所有线程对该实例的访问都是通过正确的方式进行的。比如，在一个多线程的 Web 应用中，多个请求处理线程可能会共享一个用于 API 限流的 RateLimiter 实例。在这种情况下，要避免在不同线程中对 RateLimiter 的参数进行随意修改，因为这可能会影响到整个系统的限流策略。如果确实需要动态调整限流参数，应该使用线程安全的方式进行，例如通过一个专门的配置管理模块，在修改参数时进行同步控制，确保所有线程能够及时获取到最新的参数。

• 避免不必要的等待：虽然 RateLimiter 的acquire()方法在没有令牌时会阻塞线程，但在多线程环境中，要尽量避免让线程长时间等待。因为过多的线程等待会占用系统资源，降低系统的并发处理能力。可以结合tryAcquire()系列方法，在无法获取令牌时，根据业务逻辑进行相应的处理，如返回错误信息、进行降级处理或者将请求放入队列中等待稍后处理。例如，在一个分布式缓存系统中，当多个线程同时请求缓存数据时，如果缓存未命中需要从数据库加载数据，此时可以使用tryAcquire()方法尝试获取令牌。如果获取失败，可以先返回一个缓存未命中的提示信息给客户端，同时将请求放入一个请求队列中，由专门的线程按照一定的策略从数据库加载数据并更新缓存，这样可以避免大量线程因为等待令牌而长时间阻塞，提高系统的响应速度和并发处理能力。

• 与其他同步机制的配合：在某些复杂的多线程场景中，RateLimiter 可能需要与其他同步机制配合使用。例如，在一个多线程的任务调度系统中，任务的执行可能需要同时满足多个条件，如资源的可用性和限流要求。此时，除了使用 RateLimiter 进行限流外，还可能需要使用锁或者信号量等同步机制来确保资源的正确访问和任务的有序执行。在这种情况下，要注意不同同步机制之间的相互影响，避免出现死锁或者资源争用的问题。例如，在使用锁和 RateLimiter 时，要确保获取锁和获取令牌的顺序是一致的，并且在释放锁和释放令牌时也要遵循相应的规则，以保证系统的正确性和稳定性。