使用Guava 的 Ratelimiter 实现限流

限流简介:

限流中的“流”字该如何解读呢?要限制的指标到底是什么?不同的场景对“流”的定义也是不同的,可以是网络流量,带宽,每秒处理的事务数 (TPS),每秒请求数 (hits per second),并发请求数,甚至还可能是业务上的某个指标,比如用户在某段时间内允许的最多请求短信验证码次数。

从保证系统稳定可用的角度考量,对于微服务系统来说,最好的一个限流指标是:并发请求数。通过限制并发处理的请求数目,可以限制任何时刻都不会有过多的请求在消耗资源,比如:我们通过配置 web 容器中 servlet worker 线程数目为 200,则任何时刻最多都只有 200 个请求在处理,超过的请求都会被阻塞排队。

假如一个接口请求量因为某些原因突然涨到之前的10倍,没多久该接口几乎不可使用,并引发连锁反应导致整个系统崩溃。如何应对这种情况呢?生活给了我们答案:比如老式电闸都安装了保险丝,一旦有人使用超大功率的设备,保险丝就会烧断以保护各个电器不被强电流给烧坏。同理我们的接口也需要安装上“保险丝”,以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪,当流量过大时,可以采取拒绝或者引流等机制。

常见的限流算法有:

  • 漏桶算法

  • 令牌桶算法

  1. 漏桶算法

漏桶算法大概意思是请求进入到漏桶中,漏桶以一定的速率漏水。当请求过多时,水直接溢出。可以看出,漏桶算法可以强制限制数据的传输速度。

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  1. 令牌桶算法

令牌桶算法的原理是系统以一定速率向桶中放入令牌,如果有请求时,请求会从桶中取出令牌,如果能取到令牌,则可以继续完成请求,否则等待或者拒绝服务。这种算法可以应对突发程序的请求,因此比漏桶算法好。

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在Wikipedia上,令牌桶算法是这么描述的:

  • 每秒会有r个令牌放入桶中,或者说,每过1/r 秒桶中增加一个令牌

  • 桶中最多存放b个令牌,如果桶满了,新放入的令牌会被丢弃

  • 当一个n字节的数据包到达时,消耗n个令牌,然后发送该数据包

  • 如果桶中可用令牌小于n,则该数据包将被缓存或丢弃

RateLimiter

Guava中开源出来一个令牌桶算法的工具类RateLimiter,可以轻松实现限流的工作。RateLimiter对简单的令牌桶算法做了一些工程上的优化,具体的实现是SmoothBursty。需要注意的是,RateLimiter的另一个实现SmoothWarmingUp,就不是令牌桶了,而是漏桶算法。也许是出于简单起见,RateLimiter中的时间窗口能且仅能为1S,如果想搞其他时间单位的限流,只能另外造轮子。

RateLimiter有一个有趣的特性是[前人挖坑后人跳],也就是说RateLimiter允许某次请求拿走了超出剩余令牌数的令牌,但是下一次请求将为此付出代价,一直等到令牌亏空补上,并且桶中有足够本次请求使用的令牌为止。这里面就涉及到一个权衡,是让前一次请求干等到令牌够用才走掉呢,还是让它走掉后面的请求等一等呢?Guava的设计者选择的是后者,先把眼前的活干了,后面的事后面再说。

另外,一开源限流框架值得研究:

https://github.com/wangzheng0822/ratelimiter4j

参考链接:

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4MTY5NTk4Ng==&mid=2247488993&idx=1&sn=4b9d5deedd0e626c456744f04b499bbb&source=41#wechat_redirect

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