并发三剑客之限流方案总结

太过爱你忘了你带给我的痛 2022-05-13 05:04 139阅读 0赞

# 前言 #

对于高并发的系统，有三把利器用来保护系统：**缓存**、**降级** 和 **限流**。限流常见的应用场景是秒杀、下单和评论等 **突发性** 并发问题。

1.  **缓存** 的目的是提升 **系统访问速度** 和 **系统吞吐量**。
2.  **降级** 是当服务 **出问题** 或者影响到核心流程的性能，则需要 **暂时屏蔽掉**，待 **高峰** 或者 **问题解决后** 再打开。
3.  有些场景并不能用 **缓存** 和 **降级** 来解决，比如稀缺资源（秒杀、抢购）、写服务（如评论、下单）、频繁的复杂查询（最新的评论）。因此需有一种手段来限制这些场景的 **并发/请求量**，即 **限流**。

# 正文 #

## 限流的目的 ##

限流的目的是通过对 **并发访问/请求进行** 限速，或者一个 **时间窗口** 内的的请求进行限速来 **保护系统**，一旦达到限制速率则可以 **拒绝服务**（定向到错误页或告知资源没有了）、**排队** 或 **等待**（比如秒杀、评论、下单）、降级（返回托底数据或默认数据，如商品详情页库存默认有货）。

## 限流的方式 ##

1.  限制 **总并发数**（比如 **数据库连接池**、**线程池**）
2.  限制 **瞬时并发数**（如 `nginx` 的 `limit_conn` 模块，用来限制 **瞬时并发连接数**）
3.  限制 **时间窗口内的平均速率**（如 `Guava` 的 `RateLimiter`、`nginx` 的 `limit_req` 模块，限制每秒的平均速率）
4.  限制 **远程接口** 调用速率
5.  限制 `MQ` 的消费速率
6.  可以根据 **网络连接数**、**网络流量**、`CPU` 或 **内存负载** 等来限流

## 限流的算法 ##

### 1. 令牌桶 ###

![token_bucket.png][]

### 2. 漏桶 ###

![bucket.jpg][]

### 3. 计数器 ###

有时候还可以使用 **计数器** 来进行限流，主要用来限制 **总并发数**，比如 **数据库连接池**、**线程池**、**秒杀的并发数**。通过 **全局总请求数** 或者 **一定时间段的总请求数** 设定的 **阀值** 来限流。这是一种 **简单粗暴** 的限流方式，而不是 **平均速率限流**。

### 令牌桶 vs 漏桶 ###

令牌桶限制的是 **平均流入速率**，允许突发请求，并允许一定程度 **突发流量**。

漏桶限制的是 **常量流出速率**，从而平滑 **突发流入速率**。

## 应用级别限流 ##

### 1. 限流总资源数 ###

可以使用池化技术来限制总资源数：**连接池**、**线程池**。比如分配给每个应用的数据库连接是 `100`，那么本应用最多可以使用 `100` 个资源，超出了可以 **等待** 或者 **抛异常**。

### 2. 限流总并发/连接/请求数 ###

如果你使用过 `Tomcat`，其 `Connector` 其中一种配置有如下几个参数:

*  maxThreads: `Tomcat` 能启动用来处理请求的 **最大线程数**，如果请求处理量一直远远大于最大线程数，可能会僵死。
 *  maxConnections: **瞬时最大连接数**，超出的会 **排队等待**。
 *  acceptCount: 如果 `Tomcat` 的线程都忙于响应，新来的连接会进入 **队列排队**，如果 **超出排队大小**，则 **拒绝连接**。

### 3. 限流某个接口的总并发/请求数 ###

使用 `Java` 中的 `AtomicLong`，示意代码：

try{
        if(atomic.incrementAndGet() > 限流数) {
            //拒绝请求
        } else {
            //处理请求
        }
    } finally {
        atomic.decrementAndGet();
    }

### 4. 限流某个接口的时间窗请求数 ###

使用 `Guava` 的 `Cache`，示意代码：

LoadingCache counter = CacheBuilder.newBuilder()
        .expireAfterWrite(2, TimeUnit.SECONDS)
        .build(newCacheLoader() {
            @Override
            public AtomicLong load(Long seconds) throws Exception {
                return newAtomicLong(0);
            }
        });
    
    longlimit =1000;
    while(true) {
        // 得到当前秒
        long currentSeconds = System.currentTimeMillis() /1000;
        if(counter.get(currentSeconds).incrementAndGet() > limit) {
            System.out.println("限流了: " + currentSeconds);
            continue;
        }
        // 业务处理
    }

### 5. 平滑限流某个接口的请求数 ###

之前的限流方式都不能很好地应对 **突发请求**，即 **瞬间请求** 可能都被允许从而导致一些问题。因此在一些场景中需要对突发请求进行改造，改造为 **平均速率** 请求处理。

`Guava RateLimiter` 提供了 **令牌桶算法实现**：

1.  平滑突发限流 (`SmoothBursty`)
2.  平滑预热限流 (`SmoothWarmingUp`) 实现

#### 平滑突发限流(SmoothBursty) ####

RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5);
    System.out.println(limiter.acquire());
    System.out.println(limiter.acquire());
    System.out.println(limiter.acquire());
    System.out.println(limiter.acquire());
    System.out.println(limiter.acquire());
    System.out.println(limiter.acquire());

将得到类似如下的输出：

0.0
    0.198239
    0.196083
    0.200609
    0.199599
    0.19961

#### 平滑预热限流(SmoothWarmingUp) ####

RateLimiter limiter = RateLimiter.create(5, 1000,  TimeUnit.MILLISECONDS);
    for(inti = 1; i < 5; i++) {
        System.out.println(limiter.acquire());
    }
    
    Thread.sleep(1000L);
    for(inti = 1; i < 5; i++) {
        System.out.println(limiter.acquire());
    }

将得到类似如下的输出：

0.0
    0.51767
    0.357814
    0.219992
    0.199984
    0.0
    0.360826
    0.220166
    0.199723
    0.199555

`SmoothWarmingUp` 的创建方式：

RateLimiter.create(doublepermitsPerSecond, long warmupPeriod, TimeUnit unit);

*  permitsPerSecond: 表示 **每秒新增** 的令牌数
 *  warmupPeriod: 表示在从 **冷启动速率** 过渡到 **平均速率** 的时间间隔

速率是 **梯形上升** 速率的，也就是说 **冷启动** 时会以一个比较大的速率慢慢到平均速率；然后趋于 **平均速率**（梯形下降到平均速率）。可以通过调节 `warmupPeriod` 参数实现一开始就是平滑固定速率。

## 分布式限流 ##

分布式限流最关键的是要将 **限流服务** 做成 **原子化**，而解决方案可以使用 `redis + lua` 或者 `nginx + lua` 技术进行实现。

## 接入层限流 ##

**接入层** 通常指请求流量的入口，该层的主要目的有：

*  负载均衡
 *  非法请求过滤
 *  请求聚合
 *  缓存、降级、限流
 *  A/B测试
 *  服务质量监控

对于 `Nginx` **接入层限流** 可以使用 `Nginx` 自带了两个模块：**连接数限流模块** `ngx_http_limit_conn_module` 和 **漏桶** 算法实现的 **请求限流模块** `ngx_http_limit_req_module`。还可以使用 `OpenResty` 提供的 `Lua` 限流模块 `lua-resty-limit-traffic` 进行 **更复杂的** 限流场景。

*  limit\_conn: 用来对某个 `KEY` 对应的 **总的网络连接数** 进行限流，可以按照如 `IP`、**域名维度** 进行限流。
 *  limit\_req: 用来对某个 `KEY` 对应的 **请求的平均速率** 进行限流，并有两种用法：**平滑模式**（`delay`）和 **允许突发模式** (`nodelay`)。

`OpenResty` 提供的 `Lua` 限流模块 `lua-resty-limit-traffic` 可以进行更复杂的限流场景。

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