前言
RPC 服务中，每个服务的容量都是有限的，即资源有限，只能承受住给定的网络请求，所以，在设计 RPC 框架的时候，一定要考虑流量控制这个问题。而 Java 中，实现流量控制有很多中方式，今天说 2 种。
Semaphore 实现流控
代码：
static Semaphore semaphore = new Semaphore(100); public static void main(String[] args) { Executor timeTask = Executors.newScheduledThreadPool(1); ((ScheduledExecutorService) timeTask).scheduleAtFixedRate( () -> semaphore.release(100 - semaphore.availablePermits()), 1000, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS); Executor pool = Executors.newFixedThreadPool(100); for (int i = 0; i < 100; i++) { final int num = i; pool.execute(() -> { for (; ; ) { for (int j = 0; j < 200; j++) { if (semaphore.tryAcquire()) { callRpc(num, j); } else { System.err.println("call fail"); } } } }); } } private static void callRpc(int num, int j) { System.out.println(String.format("%s - %s: %d %d", new Date(), Thread.currentThread(), num, j)); } 代码中，我们模拟了 100 个线程，每个线程无限调用 RPC。
同时使用另一个定时任务，定时更新 Semaphore 可用许可为 100。
客户端线程调用时，会尝试获取信号量，当获取成功时，才会调用调用 RPC，反之，打印失败。
这个小程序实现了每秒钟限制 100 个请求的 RPC 的流量控制。
AtomicInteger 实现流控
代码：
static AtomicInteger count = new AtomicInteger(); public static void main(String[] args) { Executor timeTask = Executors.newScheduledThreadPool(1); ((ScheduledExecutorService) timeTask).scheduleAtFixedRate(new Runnable() { @Override public void run() { count.getAndSet(100); } }, 1000, 1000, TimeUnit.MILLISECONDS); Executor pool = Executors.newFixedThreadPool(100); for (int i = 0; i < 100; i++) { final int num = i; pool.execute(() -> { for (; ; ) { for (int j = 0; j < 200; j++) { if (count.get() >= 0) {// 快速判断，否则大量的 CAS 操作将会定时任务更新计数器 count if (count.decrementAndGet() >= 0) { callRpc(num, j); } } } } }); } } private static void callRpc(int num, int j) { System.out.println(String.format("%s - %s: %d %d", new Date(), Thread.currentThread(), num, j)); } 这段代码和上面的类似，只是使用的 API 不同，这里使用的是 CAS。通过对 CAS 递减，达到流控的目的。
注意，这里有一个双重判断，先判断 count.get() >= 0，为什么呢？
如果直接使用 decrementAndGet 方法，则会使用 CAS，100 个线程并发使用 CAS ，将会导致定时任务的 CAS 操作不够及时。
所以，先判断，是否小于0 ，如果小于0了，就不必尝试 CAS，避免影响定时任务。