亿级流量架构之服务限流思路与方法
时间：2021-09-14 11:32:15
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[导读]为什么要限流日常生活中,有哪些需要限流的地方?像我旁边有一个国家AAAA景区,平时可能根本没什么人前往,但是一到五一或者春节就人满为患,这时候景区管理人员就会实行一系列的政策来限制进入人流量,为什么要限流呢?假如景区能容纳一万人,现在进去了三万人,势必摩肩接踵,整不好还会有事故发...
为什么要限流呢?假如景区能容纳一万人,现在进去了三万人,势必摩肩接踵,整不好还会有事故发生,这样的结果就是所有人的体验都不好,如果发生了事故景区可能还要关闭,导致对外不可用,这样的后果就是所有人都觉得体验糟糕透了。
限流思路
对系统服务进行限流，一般有如下几个模式：
熔断
系统在设计之初就把熔断措施考虑进去。当系统出现问题时，如果短时间内无法修复，系统要自动做出判断，开启熔断开关，拒绝流量访问，避免大流量对后端的过载请求。
服务降级
将系统的所有功能服务进行一个分级，当系统出现问题需要紧急限流时，可将不是那么重要的功能进行降级处理，停止服务，这样可以释放出更多的资源供给核心功能的去用。
延迟处理
这个模式需要在系统的前端设置一个流量缓冲池，将所有的请求全部缓冲进这个池子，不立即处理。然后后端真正的业务处理程序从这个池子中取出请求依次处理，常见的可以用队列模式来实现。这就相当于用异步的方式去减少了后端的处理压力，但是当流量较大时，后端的处理能力有限，缓冲池里的请求可能处理不及时，会有一定程度延迟。后面具体的漏桶算法以及令牌桶算法就是这个思路。
特权处理
这个模式需要将用户进行分类，通过预设的分类，让系统优先处理需要高保障的用户群体，其它用户群的请求就会延迟处理或者直接不处理。
缓存、降级、限流区别
缓存，是用来增加系统吞吐量，提升访问速度提供高并发。
限流的算法
限流算法很多,常见的有三类,分别是计数器算法、漏桶算法、令牌桶算法,下面逐一讲解。
计数器算法
简单粗暴,比如指定线程池大小，指定数据库连接池大小、nginx连接数等,这都属于计数器算法。
漏桶算法
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超过桶可接纳的容量时直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。
消费速度固定 因为计算性能固定
令牌桶算法
令牌桶与漏桶相似,不同的是令牌桶桶中放了一些令牌,服务请求到达后,要获取令牌之后才会得到服务,举个例子,我们平时去食堂吃饭,都是在食堂内窗口前排队的,这就好比是漏桶算法,大量的人员聚集在食堂内窗口外,以一定的速度享受服务,如果涌进来的人太多,食堂装不下了,可能就有一部分人站到食堂外了,这就没有享受到食堂的服务,称之为溢出,溢出可以继续请求,也就是继续排队,那么这样有什么问题呢?
并发限流
简单来说就是设置系统阈值总的QPS个数,这些也挺常见的,就拿Tomcat来说,很多参数就是出于这个考虑,例如
-
限制总并发数（如数据库连接池、线程池）
-
限制瞬时并发数（nginx的limit_conn模块，用来限制瞬时并发连接数）
-
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）
-
其他的还有限制远程接口调用速率、限制MQ的消费速率。
-
另外还可以根据网络连接数、网络流量、CPU或内存负载等来限流。
接口限流
接口限流分为两个部分,一是限制一段时间内接口调用次数,参照前面限流算法的计数器算法, 二是设置滑动时间窗口算法。
接口总数
控制一段时间内接口被调用的总数量,可以参考前面的计数器算法,不再赘述。
接口时间窗口
固定时间窗口算法(也就是前面提到的计数器算法)的问题是统计区间太大，限流不够精确，而且在第二个统计区间 时没有考虑与前一个统计区间的关系与影响（第一个区间后半段 第二个区间前半段也是一分钟）。为了解决上面我们提到的临界问题，我们试图把每个统计区间分为更小的统计区间，更精确的统计计数。
限流实现
这一部分是限流的具体实现,简单说说,毕竟长篇代码没人愿意看。
guava实现
引入包
com.google.guava
guava
28.1-jre
核心代码
expireAfterWrite(2, TimeUnit.SECONDS)
.build(new CacheLoader
@Override
public AtomicLong load(Long secend) throws Exception {
// TODO Auto-generated method stub
return new AtomicLong(0);
}
});
counter.get(1l).incrementAndGet();
令牌桶实现
稳定模式(SmoothBursty:令牌生成速度恒定)
// RateLimiter.create(2)每秒产生的令牌数
RateLimiter limiter = RateLimiter.create(2);
// limiter.acquire() 阻塞的方式获取令牌
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 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());;
分布式系统限流
Nginx Lua实现
local function acquire()
local lock =locks:new("locks")
local elapsed, err =lock:lock("limit_key") --互斥锁 保证原子特性
local limit_counter =ngx.shared.limit_counter --计数器
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) --第一次需要设置过期时间，设置key的值为1，
--过期时间为1秒
else
limit_counter:incr(key, 1) --第二次开始加1即可
end
lock:unlock()
return 1
end
ngx.print(acquire())
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