三种常见的限流算法(漏桶、令牌桶、滑动窗口)_限流算法之漏桶算法、令牌桶算法-程序员宅基地

技术标签: 架构设计  

在开发高并发系统时,有三把利器用来保护系统:缓存、降级和限流。那么何为限流呢?顾名思义,限流就是限制流量,就像你宽带包了1个G的流量,用完了就没了。通过限流,我们可以很好地控制系统的qps,从而达到保护系统的目的。本篇文章将会介绍一下常用的限流算法以及他们各自的特点。

1. 令牌桶算法

令牌桶算法是比较常见的限流算法之一,大概描述如下:

  1. 所有的请求在处理之前都需要拿到一个可用的令牌才会被处理;
  2. 根据限流大小,设置按照一定的速率往桶里添加令牌;
  3. 桶设置最大的放置令牌限制,当桶满时、新添加的令牌就被丢弃或者拒绝;
  4. 请求达到后首先要获取令牌桶中的令牌,拿着令牌才可以进行其他的业务逻辑,处理完业务逻辑之后,将令牌直接删除;
  5. 令牌桶有最低限额,当桶中的令牌达到最低限额的时候,请求处理完之后将不会删除令牌,以此保证足够的限流;

实现思路:可以准备一个队列,用来保存令牌,另外通过一个线程池定期生成令牌放到队列中,每来一个请求,就从队列中获取一个令牌,并继续执行。

幸运的是,通过Google开源的guava包,我们可以很轻松的创建一个令牌桶算法的限流器。

<dependency>
 
   <groupId>com.google.guava</groupId>
 
   <artifactId>guava</artifactId>
 
   <version>18.0</version>
 
</dependency>

通过RateLimiter类的create方法,创建限流器。

public class RateLimiterMain {
 
   public static void main(String[] args) {
 
       RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10);
 
       for (int i = 0; i < 10; i++) {
 
           new Thread(new Runnable() {
 
               @Override
 
               public void run() {
 
                   rateLimiter.acquire()
 
                   System.out.println("pass");
 
               }
 
           }).start();
 
       }
 
   }
 
}

其实Guava提供了多种create方法,方便创建适合各种需求的限流器。在上述例子中,创建了一个每秒生成10个令牌的限流器,即100ms生成一个,并最多保存10个令牌,多余的会被丢弃。

rateLimiter提供了acquire()和tryAcquire()接口 :

  1. 使用acquire()方法,如果没有可用令牌,会一直阻塞直到有足够的令牌。
  2. 使用tryAcquire()方法,如果没有可用令牌,就直接返回false。
  3. 使用tryAcquire()带超时时间的方法,如果没有可用令牌,就会判断在超时时间内是否可以等到令牌,如果不能,就返回false,如果可以,就阻塞等待。

2. 漏桶算法

漏桶算法其实很简单,可以粗略的认为就是注水漏水过程,往桶中以一定速率流出水,以任意速率流入水,当水超过桶流量则丢弃,因为桶容量是不变的,保证了整体的速率。

在算法实现方面,可以准备一个队列,用来保存请求,另外通过一个线程池定期从队列中获取请求并执行,可以一次性获取多个并发执行。

这种算法,在使用过后也存在弊端:无法应对短时间的突发流量

3. 滑动窗口

3.1 计数器算法

计数器算法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定,对于A接口来说,我们1分钟的访问次数不能超过100个。那么我们可以这么做:在一开 始的时候,我们可以设置一个计数器counter,每当一个请求过来的时候,counter就加1,如果counter的值大于100并且该请求与第一个 请求的间隔时间还在1分钟之内,那么说明请求数过多;如果该请求与第一个请求的间隔时间大于1分钟,且counter的值还在限流范围内,那么就重置 counter,具体算法的示意图如下:

具体的伪代码如下:

public class CounterTest {
    public long timeStamp = getNowTime();
    public int reqCount = 0;
    public final int limit = 100; // 时间窗口内最大请求数
    public final long interval = 1000; // 时间窗口ms

    public boolean grant() {
        long now = getNowTime();
        if (now < timeStamp + interval) {
            // 在时间窗口内
            reqCount++;
            // 判断当前时间窗口内是否超过最大请求控制数
            return reqCount <= limit;
        } else {
            timeStamp = now;
            // 超时后重置
            reqCount = 1;
            return true;
        }
    }

    public long getNowTime() {
        return System.currentTimeMillis();
    }
}

这个算法虽然简单,但是有一个十分致命的问题,那就是临界问题,我们看下图:

从上图中我们可以看到,假设有一个恶意用户,他在0:59时,瞬间发送了100个请求,并且1:00又瞬间发送了100个请求,那么其实这个用户在 1秒里面,瞬间发送了200个请求。我们刚才规定的是1分钟最多100个请求,也就是每秒钟最多1.7个请求,用户通过在时间窗口的重置节点处突发请求, 可以瞬间超过我们的速率限制。用户有可能通过算法的这个漏洞,瞬间压垮我们的应用。

聪明的朋友可能已经看出来了,刚才的问题其实是因为我们统计的精度太低。那么如何很好地处理这个问题呢?或者说,如何将临界问题的影响降低呢?我们可以看下面的滑动窗口算法。

3.2 滑动窗口算法

滑动窗口,又称rolling window。为了解决这个问题,我们引入了滑动窗口算法。如果学过TCP网络协议的话,那么一定对滑动窗口这个名词不会陌生。下面这张图,很好地解释了滑动窗口算法:

在上图中,整个红色的矩形框表示一个时间窗口,在我们的例子中,一个时间窗口就是一分钟。然后我们将时间窗口进行划分,比如图中,我们就将滑动窗口 划成了6格,所以每格代表的是10秒钟。每过10秒钟,我们的时间窗口就会往右滑动一格。每一个格子都有自己独立的计数器counter,比如当一个请求 在0:35秒的时候到达,那么0:30~0:39对应的counter就会加1。

那么滑动窗口怎么解决刚才的临界问题的呢?我们可以看上图,0:59到达的100个请求会落在灰色的格子中,而1:00到达的请求会落在橘黄色的格 子中。当时间到达1:00时,我们的窗口会往右移动一格,那么此时时间窗口内的总请求数量一共是200个,超过了限定的100个,所以此时能够检测出来触 发了限流。

我再来回顾一下刚才的计数器算法,我们可以发现,计数器算法其实就是滑动窗口算法。只是它没有对时间窗口做进一步地划分,所以只有1格。

由此可见,当滑动窗口的格子划分的越多,那么滑动窗口的滚动就越平滑,限流的统计就会越精确。

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接:https://blog.csdn.net/fedorafrog/article/details/114846084

智能推荐

云卷云舒_云卷云舒任逍遥 博客-程序员宅基地

文章浏览阅读107次。_云卷云舒任逍遥 博客

ESP32开发之蓝牙播放mp3_esp32 蓝牙音频-程序员宅基地

文章浏览阅读1.6k次。esp32 蓝牙播放mp3_esp32 蓝牙音频

Python数据结构与算法(5)--搜索和排序,你掌握了多少-程序员宅基地

文章浏览阅读797次,点赞24次,收藏27次。Map():创建一个空映射,返回空映射对象;put(key, val):将key‐val关联对加入映射中,如果key已存在,将val替换旧关联值;get(key):给定key,返回关联的数据值,如不存在,则返回None;del:通过del map[key]的语句形式删除key‐val关联;len():返回映射中key‐val关联的数目;in:通过key in map的语句形式,返回key是否存在于关联中,布尔值#我们用一个HashTable类来实现ADT Map,该类包含了两个列表作为成员。

linux0.12-6-4(head.s)-程序员宅基地

文章浏览阅读440次。学习记录,打卡。卷起来! (-:

实战c++中的vector系列--使用vector构造二维数组-程序员宅基地

文章浏览阅读1.3w次,点赞5次,收藏16次。二维数组有时候被用到,但是很少有人会使用vector来构造一个二维数组。首先,需要明确的是,在计算机的世界中,根本不存在二维数组,只是使用者的一个概念罢了。其实我们所谓的二维数组也必须是一段连续的内存。很多情况下,我们可以把常规的二维数组用一个vector表示,只要索引对应即可。那么,我若一意孤行呢,我就想vector里面放一个vector呢?#include #incl

【Spring学习笔记】11、AOP-程序员宅基地

文章浏览阅读65次。文章目录11.1、什么是AOP11.2、AOP在Spring中的作用11.3、使用Spring实现Aop11.1、什么是AOPAOP(Aspect Oriented Programming)意为:面向切面编程,通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术。AOP是OOP的延续,是软件开发中的一个热点,也是Spring框架中的 一个重要内容,是函数式编程的一种衍生范型。利用AOP可以对业务逻辑的各个部分进行隔离,从而使得业务逻辑各部分之间的耦合度降低,提高程序的可重用性,同时提高了开发的

随便推点

php数组函数-程序员宅基地

文章浏览阅读130次。数组函数一、数组操作的基本函数数组的键名和值array_values($arr); 获得数组的值array_keys($arr); 获得数组的键名array_flip($arr); 数组中的值与键名互换(如果有重复前面的会被后面的覆盖)in_array("apple",$arr); 在数组中检索applearray_search("apple",$arr); 在数组中检索apple ,如...

MySQL远程操作记录删除_mysql 远程访问-程序员宅基地

文章浏览阅读341次。1、改表法。可能是你的帐号不允许从远程登陆,只能在localhost。这个时候只要在localhost的那台电脑,登入mysql后,更改 "mysql" 数据库里的 "user" 表里的 "host" 项,从"localhost"改称"%"mysql-uroot-pvmwaremysql>usemysql;mysql>updateusersethost='%'w...

python修饰符作用_python函数修饰符@的使用-程序员宅基地

文章浏览阅读334次。python函数修饰符@的作用是为现有函数增加额外的功能,常用于插入日志、性能测试、事务处理等等。创建函数修饰符的规则:(1)修饰符是一个函数(2)修饰符取被修饰函数为参数(3)修饰符返回一个新函数(4)修饰符维护被维护函数的签名例子1:被修饰函数不带参数def log(func):def wrapper():print('log开始 ...')func()print('log结束 ...')re...

cocos creator 十三水棋牌_福州十三水源码下载-程序员宅基地

文章浏览阅读4.4k次。下载地址:https://download.csdn.net/download/u012443049/10556049_福州十三水源码下载

毕业设计django旅游管理系统-程序员宅基地

文章浏览阅读744次,点赞19次,收藏16次。经过4个月的努力,在学习了Django编程和数据库,对其有一定了解的情况下,完成了旅游管理系统的设计与实现。本文主要讨论了前台各模块功能设计,工作原理,程序实现等问题。系统基本实现了旅游信息管理与查询、用户注册、评论等功能。同时,系统对用户进行了分级管理,提高了系统的安全性。通过这次毕业设计,让我感受了软件开发的整个过程。

java geoprocessor_Java GeoEvent.getField方法代碼示例-程序员宅基地

文章浏览阅读74次。本文整理匯總了Java中com.esri.ges.core.geoevent.GeoEvent.getField方法的典型用法代碼示例。如果您正苦於以下問題:Java GeoEvent.getField方法的具體用法?Java GeoEvent.getField怎麽用?Java GeoEvent.getField使用的例子?那麽恭喜您, 這裏精選的方法代碼示例或許可以為您提供幫助。您也可以進一步了..._update eta