RateLimiter.create() 的合理参数需基于服务吞吐能力、下游SLA和平均耗时计算，如接口200ms响应、单机50QPS即抖动，则起点为create(50.0)，并结合burstSize、业务隔离及监控调优。
RateLimiter.create() 的参数到底传多少才合理
限流值不是拍脑袋定的，它得和你的服务真实吞吐能力、下游依赖的 SLA、以及请求的平均耗时强相关。比如你接口平均响应 200ms，单机撑住 50 QPS 就开始抖动，那 RateLimiter.create(50.0) 是起点，不是终点。
常见错误是直接按“每秒最多 100 次”设成 RateLimiter.create(100.0)，结果压测时线程池打满、DB 连接超时——因为 RateLimiter 只管“放行”，不管“执行完”。它不阻塞线程，但后续资源没跟上，照样雪崩。
- 突发流量下，
create(double permitsPerSecond)默认允许 1 秒内最多攒 1 个额外令牌（即burstSize = 1），想支持短时突增，得用create(double, long, TimeUnit)显式设maxBurstSeconds - 如果下游是 MySQL，且单条写入平均耗时 50ms，理论极限约 20 QPS/连接，按 5 连接算就是 100 QPS —— 这才是你
create()的上限参考值，不是监控看到的峰值 - 测试时别只看成功率，盯住
RateLimiter.getRate()和实际acquire()耗时：如果 acquire 平均卡 800ms，说明桶早空了，当前限流值已失守
acquire() 和 tryAcquire() 到底该选哪个
90% 的场景该用 tryAcquire()，而不是无脑 acquire()。前者不阻塞，返回 boolean；后者会一直等，直到拿到令牌——这在 Web 请求线程里等于主动给自己挂起，线程池吃紧时直接拖垮整个实例。
典型误用：在 Spring MVC Controller 里写 limiter.acquire()，结果一个慢查询卡住 2 秒，后面所有请求全在排队等令牌，TP99 翻 5 倍。
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tryAcquire()无参版立即返回，适合“能过就过，不行就拒”的兜底策略 - 带超时的
tryAcquire(long, TimeUnit)更实用，比如设 100ms：“愿意等一下，但绝不让调用方卡死”，超时就走降级或返回 429 -
acquire()仅适合后台任务、离线计算等对延迟不敏感的场景，且必须配好线程池隔离，否则就是隐患
RateLimiter 不是全局锁，但共享实例有坑
Guava 的 RateLimiter 是线程安全的，但“线程安全”不等于“可随意共享”。多个业务逻辑共用同一个实例时，一个模块突发打满，其他模块立刻被连坐限流——这不是 bug，是设计使然。
比如订单服务和用户查询共用一个 RateLimiter.create(100.0)，某次促销订单突增到 90 QPS，用户查接口立马被压到只剩 10 QPS，而它本可以稳定跑 30 QPS。
- 按业务维度拆：订单限流、支付限流、查询限流各自独立实例，避免交叉影响
- 别把
RateLimiter塞进 Spring 的 singleton bean 全局共享，除非你明确知道所有使用方语义一致 - 如果真要复用，至少用
RateLimiter.create(1.0).withBurstCapacity(10)控制单次突发上限，比裸桶更可控
和 Sentinel、Resilience4j 比，RateLimiter 缺什么
Guava RateLimiter 是个轻量令牌桶实现，没监控、没动态配置、没熔断联动、也没集群限流能力。它适合单机粗粒度保护，不适合当微服务限流主力。
线上出问题时你会发现：没地方看实时令牌余量，不能 runtime 调整 QPS，更没法和 Nacos 配置中心联动——这些都得自己补轮子，成本远超引入一个成熟框架。
- 需要指标暴露？得手动包装，定期调
getRate()+availablePermits()上报 Prometheus - 想灰度调高某接口限流值？只能改代码、发版，没法通过配置中心热更新
- 集群流量打到不同节点，每个节点独立限流，总流量可能翻倍突破预期——Guava 不解决这个问题
真正落地时，RateLimiter 最适合作为“最后一道单机兜底”，比如在 Sentinel 降级后加一层 tryAcquire() 快速拒绝，而不是从头扛起整套限流职责。
