Java核心工具库Guava如何使用

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onResultOf(Function) 对集合中元素调用Function，再按返回值用当前排序器排序。示例：build 的 gender 大于 build1 的，所以返回 -1，反之返回 1。Stopwatch 类提供了时间统计的功能，相当于帮你封装了调用 System.currentTimeMillis() 的逻辑。Guava Cache 在日常的使用中非常地频繁，甚至都没有意识到这是第三方提供的工具类而是把它当成了 JDK 自带的实现。设置本地缓存使用 CacheBuilder.newBuilder()，支持设置缓存大小，缓存过期时间，缓存刷新频率等等。如果你想统计缓存的命中率， Guava Cache 也提供了这种能力帮你汇总当前缓存是否有效。同时缓存如果因为某种原因未自动刷新或者清除，Guava Cache 也支持用户手动调用 API 刷新或者清除缓存。常用的限流算法有 漏桶算法、令牌桶算法。这两种算法各有侧重点：漏桶算法：漏桶的意思就像一个漏斗一样，水一滴一滴的滴下去，流出是匀速的。当访问量过大的时候这个漏斗就会积水。漏桶算法的实现依赖队列，一个处理器从队头依照固定频率取出数据进行处理。如果请求量过大导致队列堆满那么新来的请求就会被抛弃。漏桶一般按照固定的速率流出。令牌桶则是存放固定容量的令牌，按照固定速率从桶中取出令牌。初始给桶中添加固定容量令牌，当桶中令牌不够取出的时候则拒绝新的请求。令牌桶不限制取出令牌的速度，只要有令牌就能处理。所以令牌桶允许一定程度的突发，而漏桶主要目的是平滑流出。RateLimiter 使用了令牌桶算法，提供两种限流的实现方案：平滑突发限流(SmoothBursty)平滑预热限流(SmoothWarmingUp)实现平滑突发限流通过 RateLimiter 提供的静态方法来创建：设置每秒放置的令牌数为 5 个，基本 0.2s 一次符合每秒 5 个的设置。保证每秒不超过 5 个达到了平滑输出的效果。在没有请求使用令牌桶的时候，令牌会先创建好放在桶中，所以此时如果突然有突发流量进来，由于桶中有足够的令牌可以快速响应。RateLimiter 在没有足够令牌发放时采用滞后处理的方式，前一个请求获取令牌所需等待的时间由下一次请求来承受。平滑预热限流并不会像平滑突发限流一样先将所有的令牌创建好，它启动后会有一段预热期，逐步将分发频率提升到配置的速率。比如下面例子创建一个平均分发令牌速率为 2，预热期为 3 分钟。由于设置了预热时间是 3 秒，令牌桶一开始并不会 0.5 秒发一个令牌，而是形成一个平滑线性下降的坡度，频率越来越高，在 3 秒钟之内达到原本设置的频率，以后就以固定的频率免费云主机域名输出。这种功能适合系统刚启动需要一点时间来“热身”的场景。从上面的输出看前面两次获取令牌都很耗时，往后就越来越趋于平稳。读到这里，这篇“Java核心工具库Guava如何使用”文章已经介绍完毕，想要掌握这篇文章的知识点还需要大家自己动手实践使用过才能领会，如果想了解更多相关内容的文章，欢迎关注百云主机行业资讯频道。

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