nginx 、springMvc(非分布式)相应的限流、消峰

互联网服务赖以生存的根本是流量, 产品和运营会经常通过各种方式来为应用倒流,比如淘宝的双十一等,如何让系统在处理高并发的同时还是保证自身系统的稳定,

通常在最短时间内提高并发的做法就是加机器, 但是如果机器不够怎么办? 那就需要做业务降级或系统限流。

流量控制中用的比较多的三个算法就是令牌桶、漏桶、计数器。

一、令牌桶限流(TokenBucket)
令牌桶算法的基本过程如下:

1. 每秒会有 r 个令牌放入桶中，或者说，每过 1/r 秒桶中增加一个令牌。
2. 桶中最多存放 b 个令牌，如果桶满了，新放入的令牌会被丢弃。
3. 当一个 n 字节的数据包到达时，消耗 n 个令牌，然后发送该数据包。
4. 如果桶中可用令牌小于 n，则该数据包将被缓存或丢弃。
   
   
   

    

 

二、漏桶限流(LeakBucket)

漏桶算法强制一个常量的输出速率而不管输入数据流的突发性

(1)当输入空闲时，该算法不执行任何动作.就像用一个底部开了个洞的漏桶接水一样, 水进入到漏桶里, 桶里的水通过下面的孔以固定的速率流出

(2)当水流入速度过大会直接溢出,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率.如下图所示:

 

漏桶和令牌桶比较

“漏桶算法”能够强行限制数据的传输速率，而“令牌桶算法”在能够限制数据的平均传输数据外，还允许某种程度的突发传输。

在“令牌桶算法”中，只要令牌桶中存在令牌，那么就允许突发地传输数据直到达到用户配置的上限，因此它适合于具有突发特性的流量。

三、计数器限流

有时我们还会使用计数器来进行限流，主要用来限制一定时间内的总并发数。计数器限流方法可以通过缓存实现计数器，假如以秒为单位进行限流，

过期时间为1秒，每次请求计数加1，超过每秒允许的最大请求数请求数阀值将被丢弃。

 

四、nginx 实现漏桶

    #以用户二进制IP地址，定义三个漏桶，滴落速率1-3req/sec，桶空间1m，1M能保持大约16000个(IP)状态
    limit_req_zone  $binary_remote_addr  zone=qps1:1m   rate=1r/s;
    limit_req_zone  $binary_remote_addr  zone=qps2:1m   rate=2r/s;
    limit_req_zone  $binary_remote_addr  zone=qps3:1m   rate=3r/s;
     
    server {
     
        #速率qps=1，峰值burst=5，延迟请求
        #严格按照漏桶速率qps=1处理每秒请求
        #在峰值burst=5以内的并发请求，会被挂起，延迟处理
        #超出请求数限制则直接返回503
        #客户端只要控制并发在峰值[burst]内，就不会触发limit_req_error_log
        # 例1：发起一个并发请求=6，拒绝1个，处理1个，进入延迟队列4个：
        #time    request    refuse    sucess    delay
        #00:01        6        1        1            4
        #00:02        0        0        1            3
        #00:03        0        0        1            2
        #00:04        0        0        1            1
        #00:05        0        0        1            0
        location /delay {
            limit_req   zone=qps1  burst=5;
        }
         
        #速率qps=1，峰值burst=5，不延迟请求
        #加了nodelay之后，漏桶控制一段时长内的平均qps = 漏桶速率，允许瞬时的峰值qps > 漏桶qps
        #所以峰值时的最高qps=(brust+qps-1)=5
        #请求不会被delay，要么处理，要么直接返回503
        #客户端需要控制qps每秒请求数，才不会触发limit_req_error_log
        # 例2：每隔5秒发起一次达到峰值的并发请求，由于时间段内平均qps=1 所以仍然符合漏桶速率：
        #time    request     refuse    sucess
        #00:01         5         0          5
        #00:05         5         0          5
        #00:10         5         0          5
        # 例3：连续每秒发起并发请求=5，由于时间段内平均qps>>1，超出的请求被拒绝：
        #time    request     refuse     sucess
        #00:01         5         0           5
        #00:02         5         4           1
        #00:03         5         4           1
         
        location /nodelay {
            limit_req   zone=qps1  burst=5 nodelay;
        }
     
    }

 

 limit_req_module

五、redis

local key = KEYS[1] --限流KEY（一秒一个）
local limit = tonumber(ARGV[1])        --限流大小
local current = tonumber(redis.call('get', key) or "0")
if current + 1 > limit then --如果超出限流大小
    redis.call("INCRBY", key,"1") -- 如果不需要统计真是访问量可以不加这行
    return 0
else  --请求数+1，并设置2秒过期
    redis.call("INCRBY", key,"1")
    if tonumber(ARGV[2]) > -1 then
        redis.call("expire", key,tonumber(ARGV[2])) --时间窗口最大时间后销毁键
    end
    return 1
end

lua脚本返回值比较奇怪，用java客户端接受返回值，只能使用Long，没有去深究。这个脚本只需要传入key（url+时间戳/预设时间窗口大小），便可以实现限流。 

java调用lua脚本

/**
 * Created by xujingfeng on 2017/3/13.
 * <p>
 * 基于redis lua脚本的线程安全的计数器限流方案
 * </p>
 */
public class RedisRateLimiter {

    /**
     * 限流访问的url
     */
    private String url;

    /**
     * 单位时间的大小,最大值为 Long.MAX_VALUE - 1,以秒为单位
     */
    final Long timeUnit;

    /**
     * 单位时间窗口内允许的访问次数
     */
    final Integer limit;

    /**
     * 需要传入一个lua script,莫名其妙redisTemplate返回值永远是个Long
     */
    private RedisScript<Long> redisScript;

    private RedisTemplate redisTemplate;

    /**
     * 配置键是否会过期，
     * true：可以用来做接口流量统计，用定时器去删除
     * false：过期自动删除，时间窗口过小的话会导致键过多
     */
    private boolean isDurable = false;

    public void setRedisScript(RedisScript<Long> redisScript) {
        this.redisScript = redisScript;
    }

    public void setRedisTemplate(RedisTemplate redisTemplate) {
        this.redisTemplate = redisTemplate;
    }

    public String getUrl() {
        return url;
    }

    public void setUrl(String url) {
        this.url = url;
    }

    public boolean isDurable() {
        return isDurable;
    }

    public void setDurable(boolean durable) {
        isDurable = durable;
    }

    public RedisRateLimiter(Integer limit, Long timeUnit) {
        this.timeUnit = timeUnit;
        Assert.isTrue(timeUnit < Long.MAX_VALUE - 1);
        this.limit = limit;
    }

    public RedisRateLimiter(Integer limit, Long timeUnit, boolean isDurable) {
        this(limit, timeUnit);
        this.isDurable = isDurable;
    }

    public boolean acquire() {
        return this.acquire(this.url);
    }

    public boolean acquire(String url) {
        StringBuffer key = new StringBuffer();
        key.append("rateLimiter").append(":")
                .append(url).append(":")
                .append(System.currentTimeMillis() / 1000 / timeUnit);
        Integer expire = limit + 1;
        String convertExpire = isDurable ? "-1" : expire.toString();
        return redisTemplate.execute(redisScript, Arrays.asList(key.toString()), limit.toString(), convertExpire).equals(1l);
    }

}

 

5.spring mvc

RateLimiter

我们可以使用 Guava 的 RateLimiter 来实现基于令牌桶的流量控制。RateLimiter 令牌桶算法的单桶实现,RateLimiter 对简单的令牌桶算法做了一

些工程上的优化，具体的实现是 SmoothBursty。需要注意的是，RateLimiter 的另一个实现 SmoothWarmingUp，就不是令牌桶了，而是漏桶算法。

SmoothBursty 有一个可以放 N 个时间窗口产生的令牌的桶，系统空闲的时候令牌就一直攒着，最好情况下可以扛 N 倍于限流值的高峰而不影响

后续请求,就像三峡大坝一样能扛千年一遇的洪水.

 

 

 

作者：Lewe
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來源：简书
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