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本文作者：等不到的口琴
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為什么要限流

日常生活中,有哪些需要限流的地方?

像我旁邊有一個國家景區(qū),平時可能根本沒什么人前往,但是一到五一或者春節(jié)就人滿為患,這時候景區(qū)管理人員就會實行一系列的政策來限制進入人流量, 為什么要限流呢?假如景區(qū)能容納一萬人,現(xiàn)在進去了三萬人,勢必摩肩接踵,整不好還會有事故發(fā)生,這樣的結(jié)果就是所有人的體驗都不好,如果發(fā)生了事故景區(qū)可能還要關(guān)閉,導(dǎo)致對外不可用,這樣的后果就是所有人都覺得體驗糟糕透了。

限流的思想就是,在保證可用的情況下盡可能多增加進入的人數(shù),其余的人在外面排隊等待,保證里面的一萬人可以正常游玩。

回到網(wǎng)絡(luò)上,同樣也是這個道理,例如某某明星公布了戀情,訪問從平時的50萬增加到了500萬,系統(tǒng)最多可以支撐200萬訪問,那么就要執(zhí)行限流規(guī)則,保證是一個可用的狀態(tài),不至于服務(wù)器崩潰導(dǎo)致所有請求不可用。

限流思路

對系統(tǒng)服務(wù)進行限流，一般有如下幾個模式：

熔斷

系統(tǒng)在設(shè)計之初就把熔斷措施考慮進去。當系統(tǒng)出現(xiàn)問題時，如果短時間內(nèi)無法修復(fù)，系統(tǒng)要自動做出判斷，開啟熔斷開關(guān)，拒絕流量訪問，避免大流量對后端的過載請求。

系統(tǒng)也應(yīng)該能夠動態(tài)監(jiān)測后端程序的修復(fù)情況，當程序已恢復(fù)穩(wěn)定時，可以關(guān)閉熔斷開關(guān)，恢復(fù)正常服務(wù)。常見的熔斷組件有Hystrix以及阿里的Sentinel，兩種互有優(yōu)缺點，可以根據(jù)業(yè)務(wù)的實際情況進行選擇。

服務(wù)降級

將系統(tǒng)的所有功能服務(wù)進行一個分級，當系統(tǒng)出現(xiàn)問題需要緊急限流時，可將不是那么重要的功能進行降級處理，停止服務(wù)，這樣可以釋放出更多的資源供給核心功能的去用。

例如在電商平臺中，如果突發(fā)流量激增，可臨時將商品評論、積分等非核心功能進行降級，停止這些服務(wù)，釋放出機器和CPU等資源來保障用戶正常下單，而這些降級的功能服務(wù)可以等整個系統(tǒng)恢復(fù)正常后，再來啟動，進行補單/補償處理。除了功能降級以外，還可以采用不直接操作數(shù)據(jù)庫，而全部讀緩存、寫緩存的方式作為臨時降級方案。

延遲處理

這個模式需要在系統(tǒng)的前端設(shè)置一個流量緩沖池，將所有的請求全部緩沖進這個池子，不立即處理。然后后端真正的業(yè)務(wù)處理程序從這個池子中取出請求依次處理，常見的可以用隊列模式來實現(xiàn)。這就相當于用異步的方式去減少了后端的處理壓力，但是當流量較大時，后端的處理能力有限，緩沖池里的請求可能處理不及時，會有一定程度延遲。后面具體的漏桶算法以及令牌桶算法就是這個思路。

特權(quán)處理

這個模式需要將用戶進行分類，通過預(yù)設(shè)的分類，讓系統(tǒng)優(yōu)先處理需要高保障的用戶群體，其它用戶群的請求就會延遲處理或者直接不處理。

緩存、降級、限流區(qū)別

緩存，是用來增加系統(tǒng)吞吐量，提升訪問速度提供高并發(fā)。另外，關(guān)注公眾號Java技術(shù)棧，在后臺回復(fù)：面試，可以獲取我整理的分布式系列面試題和答案，非常齊全。

降級，是在系統(tǒng)某些服務(wù)組件不可用的時候、流量暴增、資源耗盡等情況下，暫時屏蔽掉出問題的服務(wù)，繼續(xù)提供降級服務(wù)，給用戶盡可能的友好提示，返回兜底數(shù)據(jù)，不會影響整體業(yè)務(wù)流程，待問題解決再重新上線服務(wù)

限流，是指在使用緩存和降級無效的場景。比如當達到閾值后限制接口調(diào)用頻率，訪問次數(shù)，庫存?zhèn)€數(shù)等，在出現(xiàn)服務(wù)不可用之前，提前把服務(wù)降級。只服務(wù)好一部分用戶。

限流的算法

限流算法很多,常見的有三類,分別是計數(shù)器算法、漏桶算法、令牌桶算法,下面逐一講解。

計數(shù)器算法

簡單粗暴,比如指定線程池大小，指定數(shù)據(jù)庫連接池大小、nginx連接數(shù)等,這都屬于計數(shù)器算法。

計數(shù)器算法是限流算法里最簡單也是最容易實現(xiàn)的一種算法。舉個例子,比如我們規(guī)定對于A接口，我們1分鐘的訪問次數(shù)不能超過100個。那么我們可以這么做：在一開始的時候，我們可以設(shè)置一個計數(shù)器counter，每當一個請求過來的時候，counter就加1，如果counter的值大于100并且該請求與第一個請求的間隔時間還在1分鐘之內(nèi)，那么說明請求數(shù)過多,拒絕訪問；如果該請求與第一個請求的間隔時間大于1分鐘，且counter的值還在限流范圍內(nèi)，那么就重置 counter,就是這么簡單粗暴。

漏桶算法

漏桶算法思路很簡單，水（請求）先進入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，當水流入速度過大會超過桶可接納的容量時直接溢出，可以看出漏桶算法能強行限制數(shù)據(jù)的傳輸速率。

這樣做的好處是:

削峰:有大量流量進入時,會發(fā)生溢出,從而限流保護服務(wù)可用

緩沖:不至于直接請求到服務(wù)器,緩沖壓力消費速度固定因為計算性能固定

令牌桶算法

令牌桶與漏桶相似,不同的是令牌桶桶中放了一些令牌,服務(wù)請求到達后,要獲取令牌之后才會得到服務(wù),舉個例子,我們平時去食堂吃飯,都是在食堂內(nèi)窗口前排隊的,這就好比是漏桶算法,大量的人員聚集在食堂內(nèi)窗口外,以一定的速度享受服務(wù),如果涌進來的人太多,食堂裝不下了,可能就有一部分人站到食堂外了,這就沒有享受到食堂的服務(wù),稱之為溢出,溢出可以繼續(xù)請求,也就是繼續(xù)排隊,那么這樣有什么問題呢?

如果這時候有特殊情況,比如有些趕時間的志愿者啦、或者高三要高考啦,這種情況就是突發(fā)情況,如果也用漏桶算法那也得慢慢排隊,這也就沒有解決我們的需求,對于很多應(yīng)用場景來說，除了要求能夠限制數(shù)據(jù)的平均傳輸速率外，還要求允許某種程度的突發(fā)傳輸。這時候漏桶算法可能就不合適了，令牌桶算法更為適合。如圖所示，令牌桶算法的原理是系統(tǒng)會以一個恒定的速度往桶里放入令牌，而如果請求需要被處理，則需要先從桶里獲取一個令牌，當桶里沒有令牌可取時，則拒絕服務(wù)。

令牌桶好處就是,如果某一瞬間訪問量劇增或者有突發(fā)情況,可以通過改變桶中令牌數(shù)量來改變連接數(shù),就好比那個食堂排隊吃飯的問題,如果現(xiàn)在不是直接去窗口排隊,而是先來樓外拿飯票然后再去排隊,那么有高三的學(xué)生時可以將增加飯票數(shù)量或者優(yōu)先將令牌給高三的學(xué)生,這樣比漏桶算法更加靈活。

并發(fā)限流

簡單來說就是設(shè)置系統(tǒng)閾值總的QPS個數(shù),這些也挺常見的,就拿Tomcat來說,很多參數(shù)就是出于這個考慮,例如

配置的acceptCount 設(shè)置響應(yīng)連接數(shù), maxConnections設(shè)置瞬時最大連接數(shù), maxThreads 設(shè)置最大線程數(shù),在各個框架或者組件中,并發(fā)限流體現(xiàn)在下面幾個方面:

限制總并發(fā)數(shù)（如數(shù)據(jù)庫連接池、線程池）
限制瞬時并發(fā)數(shù)（nginx的limit_conn模塊，用來限制瞬時并發(fā)連接數(shù)）
限制時間窗口內(nèi)的平均速率（如Guava的RateLimiter、nginx的limit_req模塊，限制每秒的平均速率）
其他的還有限制遠程接口調(diào)用速率、限制MQ的消費速率。
另外還可以根據(jù)網(wǎng)絡(luò)連接數(shù)、網(wǎng)絡(luò)流量、CPU或內(nèi)存負載等來限流。

有了并發(fā)限流，就意味著在處理高并發(fā)的時候多了一種保護機制，不用擔(dān)心瞬間流量導(dǎo)致系統(tǒng)掛掉或雪崩，最終做到有損服務(wù)而不是不服務(wù)；但是限流需要評估好，不能亂用，否則一些正常流量出現(xiàn)一些奇怪的問題而導(dǎo)致用戶體驗很差造成用戶流失。

接口限流

接口限流分為兩個部分,一是限制一段時間內(nèi)接口調(diào)用次數(shù),參照前面限流算法的計數(shù)器算法, 二是設(shè)置滑動時間窗口算法。另外，架構(gòu)系列面試題和答案全部整理好了，微信搜索Java技術(shù)棧，在后臺發(fā)送：面試，可以在線閱讀。

接口總數(shù)

控制一段時間內(nèi)接口被調(diào)用的總數(shù)量,可以參考前面的計數(shù)器算法,不再贅述。

接口時間窗口

固定時間窗口算法(也就是前面提到的計數(shù)器算法)的問題是統(tǒng)計區(qū)間太大，限流不夠精確，而且在第二個統(tǒng)計區(qū)間時沒有考慮與前一個統(tǒng)計區(qū)間的關(guān)系與影響（第一個區(qū)間后半段 + 第二個區(qū)間前半段也是一分鐘）。為了解決上面我們提到的臨界問題，我們試圖把每個統(tǒng)計區(qū)間分為更小的統(tǒng)計區(qū)間，更精確的統(tǒng)計計數(shù)。

在上面的例子中,假設(shè)QPS可以接受100次查詢/秒, 前一分鐘前40秒訪問很低,后20秒突增,并且這個持續(xù)了一段時間,直到第二分鐘的第40秒才開始降下來,根據(jù)前面的計數(shù)方法,前一秒的QPS為94,后一秒的QPS為92,那么沒有超過設(shè)定參數(shù),但是!但是在中間區(qū)域,QPS達到了142,這明顯超過了我們的允許的服務(wù)請求數(shù)目,所以固定窗口計數(shù)器不太可靠,需要滑動窗口計數(shù)器。

計數(shù)器算法其實就是固定窗口算法, 只是它沒有對時間窗口做進一步地劃分，所以只有1格；由此可見，當滑動窗口的格子劃分的越多，也就是將秒精確到毫秒或者納秒, 那么滑動窗口的滾動就越平滑，限流的統(tǒng)計就會越精確。

需要注意的是,消耗的空間就越多。推薦一個 Spring Boot 實戰(zhàn)教程和示例源碼：https://github.com/javastacks/spring-boot-best-practice

限流實現(xiàn)

這一部分是限流的具體實現(xiàn),簡單說說,畢竟長篇代碼沒人愿意看。

guava實現(xiàn)

引入包

<!-- https://mvnrepository.com/artifact/com.google.guava/guava -->
<dependency>
    <groupId>com.google.guava</groupId>
    <artifactId>guava</artifactId>
    <version>28.1-jre</version>
</dependency>

核心代碼

LoadingCache<Long, AtomicLong> counter = CacheBuilder.newBuilder().
        expireAfterWrite(2, TimeUnit.SECONDS)
        .build(new CacheLoader<Long, AtomicLong>() {

            @Override
            public AtomicLong load(Long secend) throws Exception {
                // TODO Auto-generated method stub
                return new AtomicLong(0);
            }
        });
counter.get(1l).incrementAndGet();

令牌桶實現(xiàn)

穩(wěn)定模式(SmoothBursty:令牌生成速度恒定)

public static void main(String[] args) {
    // RateLimiter.create(2)每秒產(chǎn)生的令牌數(shù)
    RateLimiter limiter = RateLimiter.create(2);
    // limiter.acquire() 阻塞的方式獲取令牌
    System.out.println(limiter.acquire());;
    try {
        Thread.sleep(2000);
    } catch (InterruptedException e) {
        // TODO Auto-generated catch block
        e.printStackTrace();
    }
    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());;
}

RateLimiter.create(2) 容量和突發(fā)量，令牌桶算法允許將一段時間內(nèi)沒有消費的令牌暫存到令牌桶中，用來突發(fā)消費。

漸進模式(SmoothWarmingUp:令牌生成速度緩慢提升直到維持在一個穩(wěn)定值)

// 平滑限流，從冷啟動速率（滿的）到平均消費速率的時間間隔
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(2,1000l,TimeUnit.MILLISECONDS);
System.out.println(limiter.acquire());;
try {
    Thread.sleep(2000);
} catch (InterruptedException e) {
    // TODO Auto-generated catch block
    e.printStackTrace();
}
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());;

超時

boolean tryAcquire = limiter.tryAcquire(Duration.ofMillis(11));

在timeout時間內(nèi)是否能夠獲得令牌，異步執(zhí)行

分布式系統(tǒng)限流

Nginx + Lua實現(xiàn)

可以使用resty.lock保持原子特性，請求之間不會產(chǎn)生鎖的重入

https://github.com/openresty/lua-resty-lock

使用lua_shared_dict存儲數(shù)據(jù)

local locks = require "resty.lock"

local function acquire()
    local lock =locks:new("locks")
    local elapsed, err =lock:lock("limit_key") --互斥鎖 保證原子特性
    local limit_counter =ngx.shared.limit_counter --計數(shù)器

    local key = "ip:" ..os.time()
    local limit = 5 --限流大小
    local current =limit_counter:get(key)

    if current ~= nil and current + 1> limit then --如果超出限流大小
       lock:unlock()
       return 0
    end
    if current == nil then
       limit_counter:set(key, 1, 1) --第一次需要設(shè)置過期時間，設(shè)置key的值為1，
--過期時間為1秒
    else
        limit_counter:incr(key, 1) --第二次開始加1即可
    end
    lock:unlock()
    return 1
end
ngx.print(acquire())