概述

这里的流的速度限制是指在单位时间窗口内，最多允许指定的单位数据通过。比如我们需要从源端 A 发送 1000 条数据到目的端 B，如果设置的速度限制为最多 100 条每秒，那么理论上需要 10 秒的时间才能将数据传输完成，即使当前的网络允许在极短的时间便完成这个任务。

但是我们没办法严格控制每秒时间内的数量一定是小于等于 100 的，因为我们不能每传输一条数据便进行速度与其控制的计算，这样会极大的带来性能的损耗。

所以这里引入时间窗口的概念，因为我们希望能够通过计算一个时间窗口内的速度，来判断是否需要进行速度控制。如果该时间窗口内的速度大于阈值，那么便通过睡眠一定的时间，来使更长时间上的平均速度是不高于阈值的。比如一个时间窗口的大小为 1s，阈值仍为 100 条每秒，那么如果在这 1s 以内传输了 300 条数据，则需要等待 2s 以后才能继续进行数据传输。这样，即使在前 1s 速度超过了阈值（300 > 100），但是因为后 2s 的速度为 0，所以从整体上来看，这 3s 的的平均速度仍然是不高于阈值的。最终它的速度走势也许会类似下图：

可以看见，虽然阈值为 100 条每秒，但是仍然会有部分时间窗口内的总量超过阈值，不过通过限制之后时间内的速度，从而使整体平均的速度是不高于阈值的。

公式

根据前面概述，可推理出公式。设置一下变量：

• 时间窗口的时间间隔为：flowControlInterval（单位：毫秒）
• 实际时间间隔为：interval（单位：毫秒）
• 实际时间间隔内传输的数据总量为：numResults（单位：条）
• 最大限制速度为：maxSpeed（单位：条/秒）
• 当前速度为 currentSpeed（单位：条/秒）
• 等待休眠的时间为：limitSleepTime（单位：毫秒）

那么已知 flowControlInterval、interval、numResults 的值，可得到：

当前速度：

currentSpeed = numResults * 1000 / interval;  

睡眠时间：

limitSleepTime = currentSpeed * interval / maxSpeed - interval;

使用 Java 代码表示大致如下：

long interval = nowTimestamp - lastTimestamp;
if (interval >= flowControlInterval) {
    long numResults = totlaResults - lastResults;
    long currentSpeed = numResults * 1000 / interval;
    if (currentSpeed > maxSpeed) {
        // 计算休眠时间
        limitSleepTime = currentSpeed * interval / maxSpeed - interval;
    }
    if (limitSleepTime > 0) {
        Thread.sleep(limitSleepTime);
    }
}

这里的 nowTimestamp、totlaResults 为当前时间的时间戳与当前总共传输的数据总量，lastTimestamp、lastResults 为上一次计算后记录的时间的时间戳与数据传输总量，通过计算可得到实际的时间间隔与该时间段内的数据传输量。

注：以上算法与代码均参考于阿里的开源项目 DataX，源码路径：https://github.com/alibaba/DataX/blob/master/core/src/main/java/com/alibaba/datax/core/transport/channel/Channel.java#L192。

总结

通过以上方式限制流的速度，可以对包括数量、字节大小等所有可以量化的指标进行限制，虽然不能保证每一个单位时间内的速度总是不高于阈值，但是却能使平均的速度是不高于阈值的。

参考

• DataX: https://github.com/alibaba/DataX