您好,欢迎访问代理记账网站
  • 价格透明
  • 信息保密
  • 进度掌控
  • 售后无忧

记限流方法

固定窗口限流算法

首先维护一个计数器,将单位时间段当做一个窗口,计数器记录这个窗口接收请求的次数。

当次数少于限流阀值,就允许访问,并且计数器+1
当次数大于限流阀值,就拒绝访问。
当前的时间窗口过去之后,计数器清零。
假设单位时间是1秒,限流阀值为3。在单位时间1秒内,每来一个请求,计数器就加1,如果计数器累加的次数超过限流阀值3,后续的请求全部拒绝。等到1s结束后,计数器清0,重新开始计数。

/**
 * 固定窗口时间算法
 * @return
 */
boolean fixedWindowsTryAcquire() {
    long currentTime = System.currentTimeMillis();  //获取系统当前时间
    if (currentTime - lastRequestTime > windowUnit) {  //检查是否在时间窗口内
        counter = 0;  // 计数器清0
        lastRequestTime = currentTime;  //开启新的时间窗口
    }
    if (counter < threshold) {  // 小于阀值
        counter++;  //计数器加1
        return true;
    }

    return false;
}
但是,这种算法有一个很明显的临界问题:假设限流阀值为5个请求,单位时间窗口是1s,如果我们在单位时间内的前0.8-1s和1-1.2s,分别并发5个请求。虽然都没有超过阀值,但是如果算0.8-1.2s,则并发数高达10,已经超过单位时间1s不超过5阀值的定义啦。
滑动窗口限流算法

滑动窗口限流解决固定窗口临界值的问题。它将单位时间周期分为n个小周期,分别记录每个小周期内接口的访问次数,并且根据时间滑动删除过期的小周期。
假设单位时间还是1s,滑动窗口算法把它划分为5个小周期,也就是滑动窗口(单位时间)被划分为5个小格子。每格表示0.2s。每过0.2s,时间窗口就会往右滑动一格。然后呢,每个小周期,都有自己独立的计数器,如果请求是0.83s到达的,0.8~1.0s对应的计数器就会加1。

我们来看下滑动窗口是如何解决临界问题的?

假设我们1s内的限流阀值还是5个请求,0.81.0s内(比如0.9s的时候)来了5个请求,落在黄色格子里。时间过了1.0s这个点之后,又来5个请求,落在紫色格子里。如果是固定窗口算法,是不会被限流的,但是滑动窗口的话,每过一个小周期,它会右移一个小格。过了1.0s这个点后,会右移一小格,当前的单位时间段是0.21.2s,这个区域的请求已经超过限定的5了,已触发限流啦,实际上,紫色格子的请求都被拒绝啦。

TIPS: 当滑动窗口的格子周期划分的越多,那么滑动窗口的滚动就越平滑,限流的统计就会越精确。
/**
* 单位时间划分的小周期(单位时间是1分钟,10s一个小格子窗口,一共6个格子)
*/
private int SUB_CYCLE = 10;

/**
 * 每分钟限流请求数
 */
private int thresholdPerMin = 100;

/**
 * 计数器, k-为当前窗口的开始时间值秒,value为当前窗口的计数
 */
private final TreeMap<Long, Integer> counters = new TreeMap<>();

/**
* 滑动窗口时间算法实现
*/
boolean slidingWindowsTryAcquire() {
long currentWindowTime = LocalDateTime.now().toEpochSecond(ZoneOffset.UTC) / SUB_CYCLE * SUB_CYCLE; //获取当前时间在哪个小周期窗口
int currentWindowNum = countCurrentWindow(currentWindowTime); //当前窗口总请求数

    //超过阀值限流
    if (currentWindowNum >= thresholdPerMin) {
        return false;
    }

    //计数器+1
    counters.get(currentWindowTime)++;
    return true;
}

/**
* 统计当前窗口的请求数
/
private int countCurrentWindow(long currentWindowTime) {
//计算窗口开始位置
long startTime = currentWindowTime - SUB_CYCLE
(60s/SUB_CYCLE-1);
int count = 0;

    //遍历存储的计数器
    Iterator<Map.Entry<Long, Integer>> iterator = counters.entrySet().iterator();
    while (iterator.hasNext()) {
        Map.Entry<Long, Integer> entry = iterator.next();
        // 删除无效过期的子窗口计数器
        if (entry.getKey() < startTime) {
            iterator.remove();
        } else {
            //累加当前窗口的所有计数器之和
            count =count + entry.getValue();
        }
    }
    return count;
}

滑动窗口算法虽然解决了固定窗口的临界问题,但是一旦到达限流后,请求都会直接暴力被拒绝。酱紫我们会损失一部分请求,这其实对于产品来说,并不太友好。

漏桶算法

漏桶算法面对限流,就更加的柔性,不存在直接的粗暴拒绝。

它的原理很简单,可以认为就是注水漏水的过程。往漏桶中以任意速率流入水,以固定的速率流出水。当水超过桶的容量时,会被溢出,也就是被丢弃。因为桶容量是不变的,保证了整体的速率。
流入的水滴,可以看作是访问系统的请求,这个流入速率是不确定的。
桶的容量一般表示系统所能处理的请求数。
如果桶的容量满了,就达到限流的阀值,就会丢弃水滴(拒绝请求)
流出的水滴,是恒定过滤的,对应服务按照固定的速率处理请求。

/**
* 每秒处理数(出水率)
*/
private long rate;

/**
 *  当前剩余水量
 */
private long currentWater;

/**
 * 最后刷新时间
 */
private long refreshTime;

/**
 * 桶容量
 */
private long capacity;

/**
 * 漏桶算法
 * @return
 */
boolean leakybucketLimitTryAcquire() {
    long currentTime = System.currentTimeMillis();  //获取系统当前时间
    long outWater = (currentTime - refreshTime) / 1000 * rate; //流出的水量 =(当前时间-上次刷新时间)* 出水率
    long currentWater = Math.max(0, currentWater - outWater); // 当前水量 = 之前的桶内水量-流出的水量
    refreshTime = currentTime; // 刷新时间

    // 当前剩余水量还是小于桶的容量,则请求放行
    if (currentWater < capacity) {
        currentWater++;
        return true;
    }
    
    // 当前剩余水量大于等于桶的容量,限流
    return false;
}
在正常流量的时候,系统按照固定的速率处理请求,是我们想要的。但是面对突发流量的时候,漏桶算法还是循规蹈矩地处理请求,这就不是我们想看到的啦。流量变突发时,我们肯定希望系统尽量快点处理请求,提升用户体验嘛。

令牌桶算法

面对突发流量的时候,我们可以使用令牌桶算法限流。

令牌桶算法原理:

有一个令牌管理员,根据限流大小,定速往令牌桶里放令牌。
如果令牌数量满了,超过令牌桶容量的限制,那就丢弃。
系统在接受到一个用户请求时,都会先去令牌桶要一个令牌。如果拿到令牌,那么就处理这个请求的业务逻辑;
如果拿不到令牌,就直接拒绝这个请求。
/**
* 每秒处理数(放入令牌数量)
*/
private long putTokenRate;

/**
 * 最后刷新时间
 */
private long refreshTime;

/**
 * 令牌桶容量
 */
private long capacity;

/**
 * 当前桶内令牌数
 */
private long currentToken = 0L;

/**
 * 漏桶算法
 * @return
 */
boolean tokenBucketTryAcquire() {

    long currentTime = System.currentTimeMillis();  //获取系统当前时间
    long generateToken = (currentTime - refreshTime) / 1000 * putTokenRate; //生成的令牌 =(当前时间-上次刷新时间)* 放入令牌的速率
    currentToken = Math.min(capacity, generateToken + currentToken); // 当前令牌数量 = 之前的桶内令牌数量+放入的令牌数量
    refreshTime = currentTime; // 刷新时间
    
    //桶里面还有令牌,请求正常处理
    if (currentToken > 0) {
        currentToken--; //令牌数量-1
        return true;
    }
    
    return false;
}
如果令牌发放的策略正确,这个系统即不会被拖垮,也能提高机器的利用率。Guava的RateLimiter限流组件,就是基于令牌桶算法实现的。

分享:

低价透明

统一报价,无隐形消费

金牌服务

一对一专属顾问7*24小时金牌服务

信息保密

个人信息安全有保障

售后无忧

服务出问题客服经理全程跟进