架构师养成记--13.代码层面用信号量做限流

先抛出一个问题，如何解决互联网项目中的高并发问题？

1.网络层

2.服务器层面，常用的有nginx分流，负载均衡，负载权重。这些就是为了减轻单台服务器的压力。

3.业务划分

　　这才是高并发解决方案的重点，系统应该被细粒度地分割成多个模块，如天猫的购物车系统、结算系统等，在具体划分出来的系统上做负载均衡等。

4.代码层面的限流策略。访问太多的话就拒绝。

5.缓存层面限流，或者说是session层面的限流；即一个用户访问一个url最多多少次，缓存可以用redis完成，redis中有实现这样的功能。

代码层面的限流策略

Semaphore sema = new Semaphore(5);//这里的5就表示最多接受5个线程。

sema.aquire();//获取授权

代码块；

sema.release();//释放

import java.util.concurrent.ExecutorService;  
import java.util.concurrent.Executors;  
import java.util.concurrent.Semaphore;  
  
public class UseSemaphore {  
  
    public static void main(String[] args) {  
        // 线程池  
        ExecutorService exec = Executors.newCachedThreadPool();  
        // 只能5个线程同时访问  
        final Semaphore semp = new Semaphore(5);  
        // 模拟20个客户端访问  
        for (int index = 0; index < 20; index++) {  
            final int NO = index;  
            Runnable run = new Runnable() {  
                public void run() {  
                    try {  
                        // 获取许可  
                        semp.acquire();  
                        System.out.println("Accessing: " + NO);  
                        //模拟实际业务逻辑
                        Thread.sleep((long) (Math.random() * 10000));  
                        // 访问完后，释放  
                        semp.release();  
                    } catch (InterruptedException e) {  
                    }  
                }  
            };  
            exec.execute(run);  
        } 
        
        try {
            Thread.sleep(10);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        
        //System.out.println(semp.getQueueLength());
        
        
        
        // 退出线程池  
        exec.shutdown();  
    }  
  
}  

AQS相关知识可以看：https://javadoop.com/2017/07/20/AbstractQueuedSynchronizer-2/