摘要：本文将详细介绍下RRateLimiter的具体使用方式、实现原理还有一些注意事项。
本文分享自华为云社区《详解Redisson分布式限流的实现原理》，作者： xindoo。
我们目前在工作中遇到一个性能问题，我们有个定时任务需要处理大量的数据，为了提升吞吐量，所以部署了很多台机器，但这个任务在运行前需要从别的服务那拉取大量的数据，随着数据量的增大，如果同时多台机器并发拉取数据，会对下游服务产生非常大的压力。之前已经增加了单机限流，但无法解决问题，因为这个数据任务运行中只有不到10%的时间拉取数据，如果单机限流限制太狠，虽然集群总的请求量控制住了，但任务吞吐量又降下来。如果限流阈值太高，多机并发的时候，还是有可能压垮下游。 所以目前唯一可行的解决方案就是分布式限流。
我目前是选择直接使用Redisson库中的RRateLimiter实现了分布式限流，关于Redission可能很多人都有所耳闻，它其实是在Redis能力上构建的开发库，除了支持Redis的基础操作外，还封装了布隆过滤器、分布式锁、限流器……等工具。今天要说的RRateLimiter及时其实现的限流器。接下来本文将详细介绍下RRateLimiter的具体使用方式、实现原理还有一些注意事项，最后简单谈谈我对分布式限流底层原理的理解。
RRateLimiter使用
RRateLimiter的使用方式异常的简单，参数也不多。只要创建出RedissonClient，就可以从client中获取到RRateLimiter对象，直接看代码示例。
RedissonClient redissonClient = Redisson.create();
RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter("xindoo.limiter");
rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 100, 1, RateIntervalUnit.HOURS);