接口限流算法:漏桶算法&令牌桶算法
工作中对外提供的API 接口设计都要考虑限流,如果不考虑限流,会成系统的连锁反应,轻者响应缓慢,重者系统宕机,整个业务线崩溃,如何应对这种情况呢,我们可以对请求进行引流或者直接拒绝等操作,保持系统的可用性和稳定性,防止因流量暴增而导致的系统运行缓慢或宕机。
在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流
缓存:缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量
降级:降级是当服务器压力剧增的情况下,根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级,以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行
限流:限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速,或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理
限流算法
常用的限流算法有令牌桶和和漏桶,而Google开源项目Guava中的RateLimiter使用的就是令牌桶控制算法。
漏桶算法
把请求比作是水,水来了都先放进桶里,并以限定的速度出水,当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出,即拒绝服务。
漏斗有一个进水口 和 一个出水口,出水口以一定速率出水,并且有一个最大出水速率:
在漏斗中没有水的时候,
- 如果进水速率小于等于最大出水速率,那么,出水速率等于进水速率,此时,不会积水
- 如果进水速率大于最大出水速率,那么,漏斗以最大速率出水,此时,多余的水会积在漏斗中
在漏斗中有水的时候
- 出水口以最大速率出水
- 如果漏斗未满,且有进水的话,那么这些水会积在漏斗中
- 如果漏斗已满,且有进水的话,那么这些水会溢出到漏斗之外
令牌桶算法
对于很多应用场景来说,除了要求能够限制数据的平均传输速率外,还要求允许某种程度的突发传输。这时候漏桶算法可能就不合适了,令牌桶算法更为适合。
令牌桶算法的原理是系统以恒定的速率产生令牌,然后把令牌放到令牌桶中,令牌桶有一个容量,当令牌桶满了的时候,再向其中放令牌,那么多余的令牌会被丢弃;当想要处理一个请求的时候,需要从令牌桶中取出一个令牌,如果此时令牌桶中没有令牌,那么则拒绝该请求。
RateLimiter 用法
https://github.com/google/guava
添加依赖
<dependency> <groupId>com.google.guava</groupId> <artifactId>guava</artifactId> <version>26.0-jre</version> <!-- or, for Android: --> <version>26.0-android</version> </dependency>
public class Test { public static void main(String[] args) { ListeningExecutorService executorService = MoreExecutors.listeningDecorator(Executors.newFixedThreadPool(100)); // 指定每秒放1个令牌 RateLimiter limiter = RateLimiter.create(1); for (int i = 1; i < 50; i++) { // 请求RateLimiter, 超过permits会被阻塞 //acquire(int permits)函数主要用于获取permits个令牌,并计算需要等待多长时间,进而挂起等待,并将该值返回 Double acquire = null; if (i == 1) { acquire = limiter.acquire(1); } else if (i == 2) { acquire = limiter.acquire(10); } else if (i == 3) { acquire = limiter.acquire(2); } else if (i == 4) { acquire = limiter.acquire(20); } else { acquire = limiter.acquire(2); } executorService.submit(new Task("获取令牌成功,获取耗:" + acquire + " 第 " + i + " 个任务执行")); } } } class Task implements Runnable { String str; public Task(String str) { this.str = str; } @Override public void run() { SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS"); System.out.println(sdf.format(new Date()) + " | " + Thread.currentThread().getName() + str); } }
响应
2018-08-11 00:26:22.953 | pool-1-thread-1获取令牌成功,获取耗:0.0 第 1 个任务执行 2018-08-11 00:26:23.923 | pool-1-thread-2获取令牌成功,获取耗:0.98925 第 2 个任务执行 2018-08-11 00:26:33.920 | pool-1-thread-3获取令牌成功,获取耗:9.996993 第 3 个任务执行 2018-08-11 00:26:35.920 | pool-1-thread-4获取令牌成功,获取耗:1.999051 第 4 个任务执行 2018-08-11 00:26:55.920 | pool-1-thread-5获取令牌成功,获取耗:19.999726 第 5 个任务执行 2018-08-11 00:26:57.920 | pool-1-thread-6获取令牌成功,获取耗:1.999139 第 6 个任务执行 2018-08-11 00:26:59.920 | pool-1-thread-7获取令牌成功,获取耗:1.999806 第 7 个任务执行 2018-08-11 00:27:01.919 | pool-1-thread-8获取令牌成功,获取耗:1.999433 第 8 个任务执行
acquire
函数主要用于获取permits个令牌,并计算需要等待多长时间,进而挂起等待,并将该值返回
一个RateLimiter主要定义了发放permits的速率。如果没有额外的配置,permits将以固定的速度分配,单位是每秒多少permits。默认情况下,Permits将会被稳定的平缓的发放。
预消费能力
从输出结果可以看出,指定每秒放1个令牌,RateLimiter具有预消费的能力:
acquire 1
时,并没有任何等待 0.0 秒 直接预消费了1个令牌acquire 10
时,由于之前预消费了 1 个令牌,故而等待了1秒,之后又预消费了10个令牌acquire 2
时,由于之前预消费了 10 个令牌,故而等待了10秒,之后又预消费了2个令牌acquire 20
时,由于之前预消费了 2 个令牌,故而等待了2秒,之后又预消费了20个令牌acquire 2
时,由于之前预消费了 20 个令牌,故而等待了20秒,之后又预消费了2个令牌acquire 2
时,由于之前预消费了 2 个令牌,故而等待了2秒,之后又预消费了2个令牌acquire 2
时 .....
通俗的讲「前人_挖坑_后人跳」,也就说上一次请求获取的permit数越多,那么下一次再获取授权时更待的时候会更长,反之,如果上一次获取的少,那么时间向后推移的就少,下一次获得许可的时间更短。可见,都是有代价的。正所谓:要浪漫就要付出代价。马上就七夕了,浪漫的代价可能要花钱啊,单身狗们。
令牌桶算法VS漏桶算法
漏桶
漏桶的出水速度是恒定的,那么意味着如果瞬时大流量的话,将有大部分请求被丢弃掉(也就是所谓的溢出)。
令牌桶
生成令牌的速度是恒定的,而请求去拿令牌是没有速度限制的。这意味,面对瞬时大流量,该算法可以在短时间内请求拿到大量令牌,而且拿令牌的过程并不是消耗很大的事情。
最后
不论是对于令牌桶拿不到令牌被拒绝,还是漏桶的水满了溢出,都是为了保证大部分流量的正常使用,而牺牲掉了少部分流量,这是合理的,如果因为极少部分流量需要保证的话,那么就可能导致系统达到极限而挂掉,得不偿失。
本文讲的单机的限流,是JVM级别的的限流,所有的令牌生成都是在内存中,在分布式环境下不能直接这么用,可用使redis限流。
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- 作者:鹏磊
- 出处:http://www.ymq.io/2018/08/011/RateLimiter
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