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带你了解什么是限流

2019年09月17日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

前言

只有光头才能变强。

文本已收录至我的github仓库，欢迎star：https://github.com/zhongfucheng3y/3y

之前在学习的时候也接触不到高并发/大流量这种东西，所以限流当然是没接触过的了。在看公司项目的时候，发现有用到限流(ratelimiter)，顺带了解一波。

一、限流基础知识介绍

为啥要限流，相信就不用我多说了。

  • 比如，我周末去饭店吃饭，但是人太多了，我只能去前台拿个号，等号码到我的时候才能进饭店吃饭。如果饭店没有限流怎么办？一到饭点，人都往里冲，而饭店又处理不了这么多人流，很容易就出事故（饭店塞满了人，无路可走。饭店的工作人员崩溃了，处理不过来)
  • 回到代码世界上也是一样的，服务器能处理的请求数有限，如果请求量特别大，我们需要做限流（要么就让请求等待，要么就把请求给扔了）

限流

在代码世界上，限流有两种比较常见的算法：

  • 令牌桶算法
  • 漏桶算法

1.1 什么是漏桶算法

比如，现在我有一个桶子，绿色那块是我能装水的容量，如果超过我能装下的容量，再往桶子里边倒水，就会溢出来（限流）：

桶子

我们目前可以知道的是：

  • 桶子的容量是固定的（是图上绿色那块）
  • 超出了桶子的容量就会溢出（要么等待，要么直接丢弃）

ok，现在我们在桶子里挖个洞，让水可以从洞子里边流出来：

挖了个洞，水从洞口流出来

桶子的洞口的大小是固定的，所以水从洞口流出来的速率也是固定的。

所以总结下来算法所需的参数就两个：

  • 桶子的容量
  • 漏水的速率

漏桶算法有两种实现：

  1. 不允许突发流量的情况：如果进水的速率大于出水的速率，直接舍弃掉多余的水。比如，我的桶子容量能装100l，但我的桶子出水速率是10l/s。此时，如果现在有100l/s的水进来，我只让10l的水进到桶子，其余的都限流。（限定了请求的速度）
  2. 允许一定的突发流量情况：我的桶子能装100l，如果现在我的桶子是空的，那么这100l的水都能进我的桶子。我以10l/s的速率将这些水流出，如果还有100l的水进来，只能限流了。

经过上面的分析我们就知道：

漏桶算法可以平滑网络上的突发流量(因为漏水的速率是固定的)

1.2 什么是令牌桶算法

现在我有另外一个桶子，这个桶子不用来装水，用来装令牌：

桶子装着令牌

令牌会一定的速率扔进桶子里边，比如我1秒扔10个令牌进桶子：

以一定的速率扔令牌进桶子

桶子能装令牌的个数有上限的，比如我的桶子最多只能装1000个令牌。

每个请求进来，就会去桶子拿一个令牌

  • 比如这秒我有1001个请求，我就去桶子里边拿1001个令牌，此时可能会出现两种情况：
    • 桶子里边没有1001个令牌，只有1000个，那没拿到令牌的请求只能被阻塞了（等待）
    • 桶子里边有1001个令牌，所有请求都可以执行。

令牌桶算法支持网络上的突发流量

漏桶和令牌桶的区别：从上面的例子估计大家也能看出来了，漏桶只能以固定的速率去处理请求，而令牌桶可以以桶子最大的令牌数去处理请求

二、ratelimiter使用

ratelimiter是guava的一个限流组件，我这边的系统就有用到这个限流组件，使用起来十分方便。

引入pom依赖：

<dependency>
    <groupid>com.google.guava</groupid>
    <artifactid>guava</artifactid>
    <version>20.0</version>
</dependency>

ratelimiter它是基于令牌桶算法的，api非常简单，看以下的demo:

public static void main(string[] args) {
        //线程池
        executorservice exec = executors.newcachedthreadpool();
        //速率是每秒只有3个许可
        final ratelimiter ratelimiter = ratelimiter.create(3.0);

        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            final int no = i;
            runnable runnable = new runnable() {
                @override
                public void run() {
                    try {
                        //获取许可
                        ratelimiter.acquire();
                        system.out.println("accessing: " + no + ",time:"
                                + new simpledateformat("yy-mm-dd hh:mm:ss").format(new date()));

                    } catch (exception e) {
                        e.printstacktrace();
                    }

                }
            };
            //执行线程
            exec.execute(runnable);
        }
        //退出线程池
        exec.shutdown();
    }

我们可以从结果看出，每秒只能执行三个：

每秒执行三个

三、分布式限流

ratelimiter是一个单机的限流组件，如果是分布式应用的话，该怎么做？

可以使用redis+lua的方式来实现，大致的lua脚本代码如下：

local key = "rate.limit:" .. keys[1] --限流key
local limit = tonumber(argv[1])        --限流大小
local current = tonumber(redis.call('get', key) or "0")
if current + 1 > limit then --如果超出限流大小
  return 0
else  --请求数+1，并设置1秒过期
  redis.call("incrby", key,"1")
   redis.call("expire", key,"1")
   return current + 1
end

java代码如下：

public static boolean accquire() throws ioexception, urisyntaxexception {
    jedis jedis = new jedis("127.0.0.1");
    file luafile = new file(redislimitratewithlua.class.getresource("/").touri().getpath() + "limit.lua");
    string luascript = fileutils.readfiletostring(luafile);

    string key = "ip:" + system.currenttimemillis()/1000; // 当前秒
    string limit = "5"; // 最大限制
    list<string> keys = new arraylist<string>();
    keys.add(key);
    list<string> args = new arraylist<string>();
    args.add(limit);
    long result = (long)(jedis.eval(luascript, keys, args)); // 执行lua脚本，传入参数
    return result == 1;
}

解释：

  • java代码传入key和最大的限制limit参数进lua脚本
  • 执行lua脚本（lua脚本判断当前key是否超过了最大限制limit）
    • 如果超过，则返回0（限流）
    • 如果没超过，返回1（程序继续执行）

参考来源：

更多资料参考：

最后

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