Guava RateLimiter源码解析

布满荆棘的人生 2021-09-15 08:10 271阅读 0赞

[https://segmentfault.com/a/1190000012875897][https_segmentfault.com_a_1190000012875897]

# 前言 #

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` 降级是当服务出现问题或者影响到核心流程时，需要暂时屏蔽掉，待高峰或者问题解决后再打开
 *  `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

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# 常用限流算法 #

常用的限流算法有两种：漏桶算法和令牌桶算法

> 漏桶算法思路很简单，水（请求）先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水流入速度过大会直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。

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会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。

更多关于漏桶算法和令牌桶算法的介绍可以参考 [http://blog.csdn.net/charlesl...][http_blog.csdn.net_charlesl...]

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# 信号量 #

操作系统的信号量是个很重要的概念，Java 并发库 的Semaphore 可以很轻松完成信号量控制，Semaphore可以控制某个资源可被同时访问的个数，通过 acquire() 获取一个许可，如果没有就等待，而 release() 释放一个许可。

信号量的本质是控制某个资源可被同时访问的个数，在一定程度上可以控制某资源的访问频率，但不能精确控制。

@Test
    fun semaphoreTest() {
        val semaphore = Semaphore(2)
    
        (1..10).map {
            thread(true) {
                semaphore.acquire()
    
                println("$it\t${Date()}")
                Thread.sleep(1000)
    
                semaphore.release()
            }
        }.forEach { it.join() }
    }

以上示例，创建信号量，指定并发数为2，其输出如下

1   Wed Jan 17 10:31:49 CST 2018
    2   Wed Jan 17 10:31:49 CST 2018
    3   Wed Jan 17 10:31:50 CST 2018
    4   Wed Jan 17 10:31:50 CST 2018
    5   Wed Jan 17 10:31:51 CST 2018
    6   Wed Jan 17 10:31:51 CST 2018
    7   Wed Jan 17 10:31:52 CST 2018
    8   Wed Jan 17 10:31:52 CST 2018
    9   Wed Jan 17 10:31:53 CST 2018
    10  Wed Jan 17 10:31:53 CST 2018

可以很清楚的看到，同一时刻最多只能有2个线程进行输出。  
虽然信号量可以在一定程度上控制资源的访问频率，却不能精确控制。

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# RateLimiter #

Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLimiter，该类基于令牌桶算法实现流量限制，使用十分方便。

@Test
    fun rateLimiterTest() {
        val rateLimiter = RateLimiter.create(0.5)
    
        arrayOf(1,6,2).forEach {
            println("${System.currentTimeMillis()} acq $it:\twait ${rateLimiter.acquire(it)}s")
        }
    }

以上示例，创建一个RateLimiter，指定每秒放0.5个令牌（2秒放1个令牌），其输出见下

1516166482561 acq 1: wait 0.0s
    1516166482563 acq 6: wait 1.997664s
    1516166484569 acq 2: wait 11.991958s

从输出结果可以看出，RateLimiter具有预消费的能力：  
`acq 1`时并没有任何等待直接预消费了1个令牌  
`acq 6`时，由于之前预消费了1个令牌，故而等待了2秒，之后又预消费了6个令牌  
`acq 2`时同理，由于之前预消费了6个令牌，故而等待了12秒

从另一方面讲，RateLimiter通过限制后面请求的等待时间，来支持一定程度的突发请求(预消费)。  
但是某些情况下并`不需要`这种突发请求处理能力，如某IM厂商提供消息推送接口，但推送接口有严格的频率限制(600次/30秒)，在调用该IM厂商推送接口时便不能预消费，否则，则可能出现推送频率超出限制而失败。该情况的处理会在其他博文中介绍。

## 源码解读 ##

Guava有两种限流模式，一种为稳定模式(SmoothBursty:令牌生成速度恒定)，一种为渐进模式(SmoothWarmingUp:令牌生成速度缓慢提升直到维持在一个稳定值)  
两种模式实现思路类似，主要区别在等待时间的计算上，本篇重点介绍SmoothBursty

在调用`create`接口时，实际实例化的为`SmoothBursty`类

public static RateLimiter create(double permitsPerSecond) {
        return create(permitsPerSecond, SleepingStopwatch.createFromSystemTimer());
    }
    
    static RateLimiter create(double permitsPerSecond, SleepingStopwatch stopwatch) {
        RateLimiter rateLimiter = new SmoothBursty(stopwatch, 1.0 /* maxBurstSeconds */);
        rateLimiter.setRate(permitsPerSecond);
        return rateLimiter;
    }

在解析SmoothBursty原理前，重点解释下SmoothBursty中几个属性的含义

/** * The currently stored permits. * 当前存储令牌数 */
    double storedPermits;
    
    /** * The maximum number of stored permits. * 最大存储令牌数 */
    double maxPermits;
    
    /** * The interval between two unit requests, at our stable rate. E.g., a stable rate of 5 permits * per second has a stable interval of 200ms. * 添加令牌时间间隔 */
    double stableIntervalMicros;
    
    /** * The time when the next request (no matter its size) will be granted. After granting a request, * this is pushed further in the future. Large requests push this further than small requests. * 下一次请求可以获取令牌的起始时间 * 由于RateLimiter允许预消费，上次请求预消费令牌后 * 下次请求需要等待相应的时间到nextFreeTicketMicros时刻才可以获取令牌 */
    private long nextFreeTicketMicros = 0L; // could be either in the past or future

接下来介绍几个关键函数

/** * Updates { @code storedPermits} and { @code nextFreeTicketMicros} based on the current time. */
    void resync(long nowMicros) {
        // if nextFreeTicket is in the past, resync to now
        if (nowMicros > nextFreeTicketMicros) {
          double newPermits = (nowMicros - nextFreeTicketMicros) / coolDownIntervalMicros();
          storedPermits = min(maxPermits, storedPermits + newPermits);
          nextFreeTicketMicros = nowMicros;
        }
    }

根据令牌桶算法，桶中的令牌是持续生成存放的，有请求时需要先从桶中拿到令牌才能开始执行，谁来持续生成令牌存放呢？

一种解法是，开启一个定时任务，由定时任务持续生成令牌。这样的问题在于会极大的消耗系统资源，如，某接口需要分别对每个用户做访问频率限制，假设系统中存在6W用户，则至多需要开启6W个定时任务来维持每个桶中的令牌数，这样的开销是巨大的。

另一种解法则是延迟计算，如上`resync`函数。该函数会在每次获取令牌之前调用，其实现思路为，若当前时间晚于nextFreeTicketMicros，则计算该段时间内可以生成多少令牌，将生成的令牌加入令牌桶中并更新数据。这样一来，只需要在获取令牌时计算一次即可。

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final long reserveEarliestAvailable(int requiredPermits, long nowMicros) {
      resync(nowMicros);
      long returnValue = nextFreeTicketMicros; // 返回的是上次计算的nextFreeTicketMicros
      double storedPermitsToSpend = min(requiredPermits, this.storedPermits); // 可以消费的令牌数
      double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend; // 还需要的令牌数
      long waitMicros =
          storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend)
              + (long) (freshPermits * stableIntervalMicros); // 根据freshPermits计算需要等待的时间
    
      this.nextFreeTicketMicros = LongMath.saturatedAdd(nextFreeTicketMicros, waitMicros); // 本次计算的nextFreeTicketMicros不返回
      this.storedPermits -= storedPermitsToSpend;
      return returnValue;
    }

该函数用于获取requiredPermits个令牌，并返回需要等待到的时间点  
其中，`storedPermitsToSpend`为桶中可以消费的令牌数，`freshPermits`为还需要的(需要补充的)令牌数，根据该值计算需要等待的时间，追加并更新到`nextFreeTicketMicros`

需要注意的是，该函数的返回是更新前的(上次请求计算的)`nextFreeTicketMicros`，而不是本次更新的`nextFreeTicketMicros`，通俗来讲，本次请求需要为上次请求的预消费行为埋单，这也是RateLimiter可以预消费(处理突发)的原理所在。若需要禁止预消费，则修改此处返回更新后的`nextFreeTicketMicros`值。

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回头来看`SmoothBursty`的构造函数

SmoothBursty(SleepingStopwatch stopwatch, double maxBurstSeconds) {
      super(stopwatch);
      this.maxBurstSeconds = maxBurstSeconds; // 最大存储maxBurstSeconds秒生成的令牌
    }
    
    @Override
    void doSetRate(double permitsPerSecond, double stableIntervalMicros) {
      double oldMaxPermits = this.maxPermits;
      maxPermits = maxBurstSeconds * permitsPerSecond; // 计算最大存储令牌数
      if (oldMaxPermits == Double.POSITIVE_INFINITY) {
        // if we don't special-case this, we would get storedPermits == NaN, below
        storedPermits = maxPermits;
      } else {
        storedPermits =
            (oldMaxPermits == 0.0)
                ? 0.0 // initial state
                : storedPermits * maxPermits / oldMaxPermits;
      }
    }

桶中可存放的最大令牌数由maxBurstSeconds计算而来，其含义为最大存储maxBurstSeconds秒生成的令牌。  
该参数的作用在于，可以更为灵活地控制流量。如，某些接口限制为300次/20秒，某些接口限制为50次/45秒等。

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在了解以上概念后，就非常容易理解RateLimiter暴露出来的接口

@CanIgnoreReturnValue
    public double acquire() {
      return acquire(1);
    }
    
    @CanIgnoreReturnValue
    public double acquire(int permits) {
      long microsToWait = reserve(permits);
      stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);
      return 1.0 * microsToWait / SECONDS.toMicros(1L);
    }
    
    final long reserve(int permits) {
      checkPermits(permits);
      synchronized (mutex()) {
        return reserveAndGetWaitLength(permits, stopwatch.readMicros());
      }
    }

`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

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public boolean tryAcquire(int permits) {
      return tryAcquire(permits, 0, MICROSECONDS);
    }
    
    public boolean tryAcquire() {
      return tryAcquire(1, 0, MICROSECONDS);
    }
    
    public boolean tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit) {
      long timeoutMicros = max(unit.toMicros(timeout), 0);
      checkPermits(permits);
      long microsToWait;
      synchronized (mutex()) {
        long nowMicros = stopwatch.readMicros();
        if (!canAcquire(nowMicros, timeoutMicros)) {
          return false;
        } else {
          microsToWait = reserveAndGetWaitLength(permits, nowMicros);
        }
      }
      stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);
      return true;
    }
    
    private boolean canAcquire(long nowMicros, long timeoutMicros) {
      return queryEarliestAvailable(nowMicros) - timeoutMicros <= nowMicros;
    }
    
    @Override
    final long queryEarliestAvailable(long nowMicros) {
      return nextFreeTicketMicros;
    }

`tryAcquire`函数可以尝试在timeout时间内获取令牌，如果可以则挂起等待相应时间并返回true，否则立即返回false  
`canAcquire`用于判断timeout时间内是否可以获取令牌

至此，Guava RateLimiter的原理及用法介绍完毕，对`SmoothWarmingUp`感兴趣的童鞋可以自行查阅文档或源码。

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[http_blog.csdn.net_charlesl...]: http://blog.csdn.net/charleslei/article/details/53152883