最近学到的限流知识

迈不过友情╰ 2021-08-28 00:51 325阅读 0赞

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）

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png] 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）：

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 1] 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：

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 2] 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**瞬间**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：

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 3] 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：

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 4] 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。

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 5]

> 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：

![640?wx\_fmt=png][640_wx_fmt_png 6] 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：

*  https://segmentfault.com/a/1190000016552464

更多资料参考：

*  https://segmentfault.com/a/1190000016042927
 *  http://wuwenliang.net/2018/10/27/%E8%87%AA%E5%B7%B1%E5%86%99%E5%88%86%E5%B8%83%E5%BC%8F%E9%99%90%E6%B5%81%E7%BB%84%E4%BB%B6-%E5%9F%BA%E4%BA%8ERedis%E7%9A%84RateLimter/

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[640_wx_fmt_png 6]: /images/20210827/1d21544fe1e5485286b975b1ceeff026.png?wx_fmt=png
[Link 1]: https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI4Njg5MDA5NA==&mid=2247485540&idx=1&sn=20619637b51aa28ff3a5017a650a4a40&chksm=ebd74965dca0c073b8ddf693009fa80dc8109ebd6077f9934684a602222a7198b2ea2d52470f&token=1317257879&lang=zh_CN&scene=21#wechat_redirect
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