美文网首页面试精选
分布式限流

分布式限流

作者: Djbfifjd | 来源:发表于2020-12-20 18:49 被阅读0次

限流是保证系统高可用的重要手段。

一、什么是限流？为什么要限流？

进地铁站排队，为什么要这样摆长龙转圈圈？答案就是为了限流！因为一趟地铁的运力是有限的，一下挤进去太多人会造成站台的拥挤、列车的超载，存在一定的安全隐患。程序也是一样，它处理请求的能力也是有限的，一旦请求多到超出它的处理极限就会崩溃。为了不出现最坏的崩溃情况，只能耽误一下大家进站的时间。

由于互联网公司的流量巨大，系统上线前会做一个流量峰值的评估，尤其是像各种秒杀促销活动，为了保证系统不被巨大的流量压垮，会在系统流量到达一定阈值时，拒绝掉一部分流量。

限流会导致用户在短时间内(这个时间段是毫秒级的)系统不可用，一般衡量系统处理能力的指标是 QPS 或者 TPS。假设系统每秒的流量阈值是 1000，理论上一秒内有第 1001 个请求进来时，该请求就会被限流。

二、限流方案

1️⃣计数器

Java内部也可以通过原子类计数器 AtomicInteger、Semaphore 信号量来做简单的限流。

// 限流的个数
private int maxCount = 10;
// 指定的时间内
private long interval = 60;
// 原子类计数器
private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
// 起始时间
private long startTime = System.currentTimeMillis();

public boolean limit(int maxCount, int interval) {
    atomicInteger.addAndGet(1);
    if (atomicInteger.get() == 1) {
        startTime = System.currentTimeMillis();
        atomicInteger.addAndGet(1);
        return true;
    }
    // 超过了间隔时间，直接重新开始计数
    if (System.currentTimeMillis() - startTime > interval * 1000) {
        startTime = System.currentTimeMillis();
        atomicInteger.set(1);
        return true;
    }
    // 还在间隔时间内,check有没有超过限流的个数
    if (atomicInteger.get() > maxCount) {
        return false;
    }
    return true;
}

2️⃣漏桶算法

思路很简单，把水比作是请求，漏桶比作是系统处理能力极限，水先进入到漏桶里，漏桶里的水按一定速率流出，当流出的速率小于流入的速率时，由于漏桶容量有限，后续进入的水直接溢出(拒绝请求)，以此实现限流。

3️⃣令牌桶算法

原理也比较简单，可以理解成医院的挂号看病，只有拿到号以后才可以进行诊病。

系统会维护一个令牌(token)桶，以一个恒定的速度往桶里放入令牌(token)，这时如果有请求进来想要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌(token)，当桶里没有令牌(token)可取时，则该请求将被拒绝服务。令牌桶算法通过控制桶的容量、发放令牌的速率，来达到对请求的限制。

4️⃣Redis + Lua

Lua 脚本和 MySQL 数据库的存储过程比较相似，它们执行一组命令，所有命令的执行要么全部成功或者失败，以此达到原子性。也可以把 Lua 脚本理解为，一段具有业务逻辑的代码块。

而 Lua 本身就是一种编程语言，虽然 redis 官方没有直接提供限流相应的 API，但却支持了 Lua 脚本的功能，可以使用它实现复杂的令牌桶或漏桶算法，也是分布式系统中实现限流的主要方式之一。

相比 Redis 事务，Lua 脚本的优点：

  1. 减少网络开销： 使用 Lua 脚本，无需向 Redis 发送多次请求，执行一次即可，减少网络传输。
  2. 原子操作：Redis 将整个 Lua 脚本作为一个命令执行，原子，无需担心并发。
  3. 复用：Lua 脚本一旦执行，会永久保存 Redis 中，其他客户端可复用。

Lua脚本大致逻辑如下：

-- 获取调用脚本时传入的第一个key值（用作限流的 key）
local key = KEYS[1]
-- 获取调用脚本时传入的第一个参数值（限流大小）
local limit = tonumber(ARGV[1])

-- 获取当前流量大小
local curentLimit = tonumber(redis.call('get', key) or "0")

-- 是否超出限流
if curentLimit + 1 > limit then
    -- 返回(拒绝)
    return 0
else
    -- 没有超出 value + 1
    redis.call("INCRBY", key, 1)
    -- 设置过期时间
    redis.call("EXPIRE", key, 2)
    -- 返回(放行)
    return 1
end
  1. 通过 KEYS[1] 获取传入的 key 参数
  2. 通过 ARGV[1] 获取传入的 limit 参数
  3. redis.call 方法，从缓存中 get 和 key 相关的值，如果为 null 那么就返回 0
  4. 接着判断缓存中记录的数值是否会大于限制大小，如果超出表示该被限流，返回 0
  5. 如果未超过，那么该 key 的缓存值 +1，并设置过期时间为 1 秒钟以后，并返回缓存值+1

5️⃣网关层限流

限流常在网关这一层做，比如 Nginx、Openresty、kong、zuul、Spring Cloud Gateway 等，而像 spring cloud - gateway 网关限流底层实现原理，就是基于 Redis + Lua，通过内置 Lua 限流脚本的方式。

三、Redis + Lua 限流实现详解

下面通过自定义注解、aop、Redis + Lua 实现限流。

1️⃣环境准备

springboot 项目创建地址：start.spring.io。

2️⃣引入依赖包

pom文件中添加如下依赖包，比较关键的就是 spring-boot-starter-data-redis 和 spring-boot-starter-aop。

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-data-redis</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>com.google.guava</groupId>
            <artifactId>guava</artifactId>
            <version>21.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.commons</groupId>
            <artifactId>commons-lang3</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
            <scope>test</scope>
            <exclusions>
                <exclusion>
                    <groupId>org.junit.vintage</groupId>
                    <artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
                </exclusion>
            </exclusions>
        </dependency>
    </dependencies>

3️⃣配置application.properties

配置 redis 服务地址和端口

spring.redis.host=127.0.0.1
spring.redis.port=6379

4️⃣配置 RedisTemplate 实例

@Configuration
public class RedisLimiterHelper {

    @Bean
    public RedisTemplate<String, Serializable> 
limitRedisTemplate(LettuceConnectionFactory redisConnectionFactory) {
        RedisTemplate<String, Serializable> template = new RedisTemplate<>();
        template.setKeySerializer(new StringRedisSerializer());
        template.setValueSerializer(new GenericJackson2JsonRedisSerializer());
        template.setConnectionFactory(redisConnectionFactory);
        return template;
    }
}

限流类型枚举类

//限流类型
public enum LimitType {
    //自定义key
    CUSTOMER,
    //请求者IP
    IP;
}

5️⃣自定义注解

自定义@Limit注解，注解类型为 ElementType.METHOD 即作用于方法上。

period 表示请求限制时间段，count 表示在 period 这个时间段内允许放行请求的次数。limitType 代表限流的类型，可以根据请求的 IP、自定义 key，如果不传 limitType 属性则默认用方法名作为默认 key。

//自定义限流注解
@Target({ElementType.METHOD, ElementType.TYPE})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Inherited
@Documented
public @interface Limit {
    //名字
    String name() default "";
    //key
    String key() default "";
    //Key的前缀
    String prefix() default "";
    //给定的时间范围 单位(秒)
    int period();
    //一定时间内最多访问次数
    int count();
    //限流的类型(用户自定义key 或者 请求ip)
    LimitType limitType() default LimitType.CUSTOMER;
}

6️⃣切面代码实现

//限流切面实现
@Aspect
@Configuration
public class LimitInterceptor {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(LimitInterceptor.class);
    private static final String UNKNOWN = "unknown";
    private final RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate;

    @Autowired
    public LimitInterceptor(RedisTemplate<String, Serializable> limitRedisTemplate) {
        this.limitRedisTemplate = limitRedisTemplate;
    }

    @Around("execution(public * *(..)) && @annotation(com.xiaofu.limit.api.Limit)")
    public Object interceptor(ProceedingJoinPoint pjp) {
        MethodSignature signature = (MethodSignature) pjp.getSignature();
        Method method = signature.getMethod();
        Limit limitAnnotation = method.getAnnotation(Limit.class);
        LimitType limitType = limitAnnotation.limitType();
        String name = limitAnnotation.name();
        String key;
        int limitPeriod = limitAnnotation.period();
        int limitCount = limitAnnotation.count();

        //根据限流类型获取不同的key，如果不传会以方法名作为key
        switch (limitType) {
            case IP:
                key = getIpAddress();
                break;
            case CUSTOMER:
                key = limitAnnotation.key();
                break;
            default:
                key = StringUtils.upperCase(method.getName());
        }

        ImmutableList<String> keys = ImmutableList.of(StringUtils.join(limitAnnotation.prefix(), key));
        try {
            String luaScript = buildLuaScript();
            RedisScript<Number> redisScript = new DefaultRedisScript<>(luaScript, Number.class);
            Number count = limitRedisTemplate.execute(redisScript, keys, limitCount, limitPeriod);
            logger.info("Access try count is {} for name={} and key = {}", count, name, key);
            if (count != null && count.intValue() <= limitCount) {
                return pjp.proceed();
            } else {
                throw new RuntimeException("You have been dragged into the blacklist");
            }
        } catch (Throwable e) {
            if (e instanceof RuntimeException) {
                throw new RuntimeException(e.getLocalizedMessage());
            }
            throw new RuntimeException("server exception");
        }
    }

    //编写 redis Lua 限流脚本
    public String buildLuaScript() {
        StringBuilder lua = new StringBuilder();
        lua.append("local c");
        lua.append("\nc = redis.call('get',KEYS[1])");
        // 调用不超过最大值，则直接返回
        lua.append("\nif c and tonumber(c) > tonumber(ARGV[1]) then");
        lua.append("\nreturn c;");
        lua.append("\nend");
        // 执行计算器自加
        lua.append("\nc = redis.call('incr',KEYS[1])");
        lua.append("\nif tonumber(c) == 1 then");
        // 从第一次调用开始限流，设置对应键值的过期
        lua.append("\nredis.call('expire',KEYS[1],ARGV[2])");
        lua.append("\nend");
        lua.append("\nreturn c;");
        return lua.toString();
    }

    //获取id地址
    public String getIpAddress() {
        HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest();
        String ip = request.getHeader("x-forwarded-for");
        if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {
            ip = request.getHeader("Proxy-Client-IP");
        }
        if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {
            ip = request.getHeader("WL-Proxy-Client-IP");
        }
        if (ip == null || ip.length() == 0 || UNKNOWN.equalsIgnoreCase(ip)) {
            ip = request.getRemoteAddr();
        }
        return ip;
    }
}

7️⃣控制层实现

将@Limit注解作用在需要进行限流的接口方法上，在 10 秒内只允许放行 3 个请求，这里为直观用 AtomicInteger 计数。

@RestController
public class LimiterController {

    private static final AtomicInteger ATOMIC_INTEGER_1 = new AtomicInteger();
    private static final AtomicInteger ATOMIC_INTEGER_2 = new AtomicInteger();
    private static final AtomicInteger ATOMIC_INTEGER_3 = new AtomicInteger();

    @Limit(key = "limitTest", period = 10, count = 3)
    @GetMapping("/limitTest1")
    public int testLimiter1() {
        return ATOMIC_INTEGER_1.incrementAndGet();
    }

    @Limit(key = "customer_limit_test", period = 10, count = 3, limitType = LimitType.CUSTOMER)
    @GetMapping("/limitTest2")
    public int testLimiter2() {
        return ATOMIC_INTEGER_2.incrementAndGet();
    }

    @Limit(key = "ip_limit_test", period = 10, count = 3, limitType = LimitType.IP)
    @GetMapping("/limitTest3")
    public int testLimiter3() {
        return ATOMIC_INTEGER_3.incrementAndGet();
    }
}

8️⃣测试

预期：连续请求 3 次均可以成功，第 4 次请求被拒绝。请求地址：http://127.0.0.1:8080/limitTest1。

相关文章

网友评论

    本文标题：分布式限流

    本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/nrcebktx.html

    延伸阅读

    深度阅读

    • 您也可以注册成为美文阅读网的作者，发表您的原创作品、分享您的心情！

    栏目导航

    热点阅读

    面试精选

    关于我们|服务条款|联系我们|分布式限流|投稿指南|网站地图|RSS订阅|排版工具|手机版

    提供经典美文摘抄,优美散文欣赏,现代诗歌精选,短篇小说,心情随笔,表白情书范文,故事会在线阅读欣赏

    Copyright © 2014-2023 Haomeiwen.com All Rights Reserved. 好美文阅读网 版权所有

    备案信息：桂公网安备 45052102000051号 · 桂ICP备13007215号-3

    本站所收录作品、热点评论等信息部分来源互联网，目的只是为了系统归纳学习和传递资讯

    所有作品版权归原创作者所有，与本站立场无关，如不慎侵犯了你的权益，请联系我们告知，我们将做删除处理！