為什么面試官喜歡考我限流的知識
本文公眾號來源：安琪拉的博客作者：安琪拉本文已收錄至我的GitHub
在系統(tǒng)設(shè)計中，限流是保障系統(tǒng)高可用的一種常規(guī)手段，同樣的手段還有熔斷、服務(wù)降級等等。
妲己：聽說最近你們系統(tǒng)又對接了幾條業(yè)務(wù)線，而且早上9.10點鐘流量非常大，你怎么保證系統(tǒng)不被搞掛？
安琪拉：你算是問對了，最近對接了幾家大機構(gòu)，同時由于疫情的影響，線上渠道的流量也比平常多了很多，我這邊系統(tǒng)做了很多系統(tǒng)優(yōu)化，大致可以歸為以下幾類：
- 限流：對應(yīng)用入口流量做控制，瞬時流量向后遷移，對下游請求流量做自適應(yīng)限流，根據(jù)接口響應(yīng)時間動態(tài)調(diào)整流量。
- 延遲排隊：如果請求量大，按業(yè)務(wù)線優(yōu)先級排隊，優(yōu)先保障線上渠道實時的請求。
- 路由：這個是因為業(yè)務(wù)的特殊性，所有的請求都依賴下游第三方的服務(wù)，可以將多家下游服務(wù)供應(yīng)商做個動態(tài)路由表，將請求優(yōu)先路由給接口成功率高、耗時低的服務(wù)供應(yīng)商；
- 備份：這基本是所有分布式組件都會做的，能做多機的不做單機，例如：Redis 做三主三備(集群)、MySQL分庫分表、MQ 與 Redis 互為備份（安琪拉遇到過MQ事故）等等；
- 降級：這個是最后的迫不得已的措施，如果遇到全線崩潰，使用降級手段保障系統(tǒng)核心功能可用，或讓模塊達到最小可用。
- 日志：完整的監(jiān)控和鏈路日志，日志功能很多，也分很多種，一方面是方便排查問題，另一方面可用來做任務(wù)重試、任務(wù)回滾、數(shù)據(jù)恢復(fù)、狀態(tài)持久化等。
妲己：能給我講講限流的基礎(chǔ)概念嗎？
安琪拉：限流，顧名思義，就是限制流量，一般分為限制入口流量和限制出口流量，入口流量是人家來請求我的系統(tǒng)，我在入口處加了一道閥門，出口流量是我調(diào)外部系統(tǒng)，我在出口加一道閥門。
妲己：那一般怎么來實現(xiàn)限流呢？
安琪拉：如果是單機，可以通過Semphore 限制統(tǒng)一時間請求接口的量，也可以用 Google Guava 包提供的限流包，如果是分布式環(huán)境，可以使用 Redis 實現(xiàn)，也有阿里 Sentinal 或 Spring Cloud Gateway 可以實現(xiàn)限流。我們先來看單機版本的限流，代碼如下：
這個代碼很好理解，一共就只有三個坑位，使用 Semaphore 定義，"妲己", "亞瑟", "魯班", "甄姬" 輪番上總共二十次廁所，Semaphore 就是鎖的機制，進了廁所，在門上加鎖，看下控制臺輸出：
每次只有三個人能同時上廁所。
妲己：我似乎有點明白了，廁所就是資源，我們上廁所就好比請求，大家一起上就產(chǎn)生了流量高峰，那分布式環(huán)境怎么解決呢？
安琪拉：分布式環(huán)境的思想和單機的思想是一樣的，也是控制資源的訪問頻率，一般主流的設(shè)計思想有二種：
漏洞算法
把請求比作水，在請求入口和響應(yīng)請求的服務(wù)之間加一個漏桶，桶中的水以恒定的速度流出，這樣保證了服務(wù)接收到的流量速度是穩(wěn)定的，如果桶里的水滿了，再進來的水就直接溢出（請求直接拒絕）。
漏桶是網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中流量整形（Traffic Shaping）或速率限制（Rate Limiting）時經(jīng)常使用的一種算法，它的主要目的是控制數(shù)據(jù)進入到網(wǎng)絡(luò)的速率，平滑網(wǎng)絡(luò)上的突發(fā)流量。
令牌桶算法
令牌桶算法有點類似于生產(chǎn)者消費者模式，專門有一個生產(chǎn)者往令牌桶中以恒定速率放入令牌，而請求處理器(消費者)在處理請求時必須先從桶中獲得令牌，如果沒有拿到令牌，有二種策略：一種是直接返回拒絕請求，一種是等待一段時間，再次嘗試獲取令牌。
令牌桶算法用來控制發(fā)送到網(wǎng)絡(luò)上的數(shù)據(jù)的數(shù)目，并允許突發(fā)數(shù)據(jù)的發(fā)送
Google的Guava包中的RateLimiter類就是令牌桶算法的解決方案。
對比一下這二種算法，其實無非是一個在出口處是以恒定的速率出水，一個是以恒定速率放令牌，安琪拉看來區(qū)分度不大，只是令牌桶算法更加靈活，往往實際工作中，可以實現(xiàn)動態(tài)調(diào)整令牌的放入速度、以及令牌桶的總大小。
妲己：為什么我看完覺得二種算法差不多？
安琪拉：令牌桶相比漏桶有個優(yōu)勢，能夠滿足突發(fā)流量的請求。打個比方：如果線上環(huán)境資源很空閑，因為漏洞水流出的速度恒定，請求因為速度受限不會及時得到響應(yīng)。比如現(xiàn)在漏洞出水速度是 3個/秒，現(xiàn)在線上來了5個請求，全部進漏桶，漏桶里面現(xiàn)在一共只有5個請求，但是也只能一秒處理 3 個（出水速度限制）。但是如果是令牌桶算法，放入令牌的速度是 3個/秒，假設(shè)令牌桶中已經(jīng)有二個令牌了，這時來了5個請求，都能拿到令牌完成請求，因此令牌桶算法是面向請求的（請求主動拿令牌，按需分配），而漏洞則是面向令牌，我以恒定的速度出水，才不管你有多少請求。
妲己：我明白了，那你給我講講 Google Guava怎么實現(xiàn)令牌桶算法的？
安琪拉：明白了思想之后，很容易理解實現(xiàn)，我們來看一下源代碼：
API 很簡單，只需要指定限流的速度，例如第一個， 速度是每秒鐘2個，如果是分鐘級限流，你也可以設(shè)置為 0.2，代表1秒鐘生成0.2 個令牌，1分鐘限流為 12個。第二個例子是每秒鐘5000，這個例子演示了如何通過限流器限制網(wǎng)絡(luò)處理流量為每秒鐘 5kb。5000個byte。
Guava 還有很多方法，如下：
| 返回值和方法修飾符 | 方法和描述 |
|---|---|
| double | acquire() 從RateLimiter獲取一個許可，方法會被阻塞直到獲取到請求 |
| double | acquire(int permits) 從RateLimiter獲取指定許可數(shù)，方法會被阻塞直到獲取到請求 |
| static RateLimiter | create(double permitsPerSecond) 根據(jù)每秒放到令牌桶數(shù)量創(chuàng)建RateLimiter，這里的令牌桶數(shù)量是指每秒生成令牌數(shù)（通常是指QPS，每秒多少查詢） |
| static RateLimiter | create(double permitsPerSecond, long warmupPeriod, TimeUnit unit) 根據(jù)每秒放到令牌桶數(shù)量和預(yù)熱期來創(chuàng)建RateLimiter，意思是不會一下生成全部的令牌，把令牌桶塞滿，而是會漸進式的增加令牌，這里的每秒放到令牌桶數(shù)量是指每秒生成令牌數(shù)（通常是指QPS，每秒多少個請求量），在這段預(yù)熱時間內(nèi)，RateLimiter每秒分配的許可數(shù)會平穩(wěn)地增長直到預(yù)熱期結(jié)束時達到最大。 |
| double | getRate() 返回RateLimiter 配置中的穩(wěn)定速率，該速率單位是每秒生成多少令牌數(shù) |
| void | setRate(double permitsPerSecond) 更新RateLimite的穩(wěn)定速率，參數(shù)permitsPerSecond 由構(gòu)造RateLimiter的工廠方法提供。 |
| boolean | tryAcquire() 從RateLimiter 獲取許可，如果該許可可以在無延遲下的情況下立即獲取得到的話 |
| boolean | tryAcquire(int permits) 從RateLimiter 獲取許可數(shù)，如果該許可數(shù)可以在無延遲下的情況下立即獲取得到的話 |
| boolean | tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit) 從RateLimiter 獲取指定許可數(shù)如果該許可數(shù)可以在不超過timeout的時間內(nèi)獲取得到的話，或者如果無法在timeout 過期之前獲取得到許可數(shù)的話，那么立即返回false （無需等待） |
妲己：那我們來看一下分布式限流吧。
安琪拉：分布式其實就是把本地令牌桶放到一個所有主機都可以訪問的地方。
妲己：一般放哪里比較合適。
安琪拉：分布式中間件，例如 Redis，分布式緩存，生成令牌和獲取令牌都可以用redis指令實現(xiàn)，而且速度還快。
妲己：那你快給我講講怎么實現(xiàn)。
安琪拉：那我說下我的實現(xiàn)步驟和背景吧。在令牌桶算法中，有一個單獨的生產(chǎn)者以恒定的速率向令牌桶中放入令牌，如果通過redis實現(xiàn)，一個生產(chǎn)者線程不斷往redis添加令牌(寫)，其他請求線程每次請求讀redis獲取令牌，這樣會有很大的性能損耗，好的解決辦法是延遲放令牌的操作，獲取令牌的時候才放入令牌，將二個操作合并。
妲己：那獲取令牌的時候怎么計算應(yīng)該放桶中放入多少令牌呢？
安琪拉：嗯，這是個好問題，filledTokens 為這一次需要放入令牌的數(shù)量，計算邏輯為：
此刻應(yīng)填充令牌數(shù) = min(（令牌桶剩余令牌數(shù) + 當(dāng)前時間與上一次令牌生成時間間隔 * 令牌生成速度）, 令牌總?cè)萘?
根據(jù)上面的思路，寫一個分布式限流的Redis腳本，redis提供lua支持，腳本如下：
妲己：這個寫好之后怎么測試 ？
安琪拉：關(guān)注Wx 公眾號：安琪拉的博客, 我教你！Redis 提供了客戶端加載工具可以方便lua 腳本的調(diào)試，如下所示：
如下圖所示：可以輸入help 查看完整命令，常用n和print，分別為下一行和打印當(dāng)前局部變量
[(img-KHHPnrUg-1586806007625)(/Users/zw/Library/Application Support/typora-user-images/image-20200414025001967.png)]
另外也可以直接通過script load 命令加載redis lua腳本，得到sha1 之后直接運行（這個是模型真實程序運行模式，可以暫時跳過）。
// 1. 在redis服務(wù)端load 腳本 拿到sharedis-cli script load "$(cat ratelimit.lua)"//sha1: ebbcd2ed99990afaca6d2ba61a0f2d5bdd907e59// 2. 通過腳本 sha1 值運行腳本redis-cli evalsha ebbcd2ed99990afaca6d2ba61a0f2d5bdd907e59 2 remain.${0}.tokens last_fill_time 0.2 12 `gdate +%s%3N` 1
在這里插入圖片描述
妲己：lua 腳本的執(zhí)行會不會有性能上的損耗，比較redis是單線程的？
安琪拉：redis 使用 epoll 實現(xiàn)I/O多路復(fù)用的事件驅(qū)動模型，對于每一個讀取和寫入操作都盡量要快速，所以我們需要對編寫的lua 腳本做個壓測，redis 提供了壓測指令 redis-benchmark, 測試10萬 腳本的執(zhí)行，命令如下：
redis-benchmark -n 100000 evalsha ebbcd2ed99990afaca6d2ba61a0f2d5bdd907e59 2 remain.${1}.tokens last_fill_time 0.2 12 `gdate +%s%3N` 1實際效果如下：
99.9%都在 2ms以內(nèi)完成，每秒鐘執(zhí)行4萬5千多次，因此損耗可以接受。
妲己：怎么把分布式限流lua 放到Spring boot工程中呢？
安琪拉：下面我們就開始工程化之路，
首先
手寫一個
lua腳本（上面的腳本直接拷貝），在Spring 工程目錄中放好，如下圖；
程序啟動時加載
lua腳本, 根據(jù)lua的 SHA1值判斷腳本是否已經(jīng)加載到redis( redis 不能存太多的script)，程序如下：
這里程序啟動，加載腳本，檢查腳本在redis中是否存在，腳本如果沒有重新編輯更新，sha1是一致的，不會重復(fù)加載，另外注意一點，如果是集群模式，Jedis 3.*版本以前不支持lua腳本，建議使用Lettuce。
關(guān)于Lettuce 和 Jedis 客戶端的對比，大家可以網(wǎng)上看一下，Spring Boot最新默認(rèn)客戶端已經(jīng)改成Lettuce了。
EvalSha is not supported in cluster environment
配置限流器
這里有一點需要注意一下，key 都帶了 {1} 的前綴，這個用于所有key 在集群模式都hash 命中同一個slot (槽)，因為lua 腳本不能跨集群節(jié)點執(zhí)行。
看一下效果，舒服...：
各類知識點總結(jié)
下面的文章都有對應(yīng)的原創(chuàng)精美PDF，在持續(xù)更新中，可以來找我催更~
- 92頁的Mybatis
- 129頁的多線程
- 141頁的Servlet
- 158頁的JSP
- 76頁的集合
- 64頁的JDBC
- 105頁的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和算法
- 142頁的Spring
- 58頁的過濾器和監(jiān)聽器
- 30頁的HTTP
- 42頁的SpringMVC
- Hibernate
- AJAX
- Redis
- ......
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