流量控制与RateLimiter

一背景

如何提高系统的稳定性，简单来说除了加机器外就是服务降级、限流。加机器就是常说的分布式，从整个架构的稳定性角度看，一般SOA每个接口的所能提供的单位时间服务能力是有上限。假如超过服务能力，一般会造成整个接口服务停顿，或者应用挂了，将延迟传递给服务调用方造成整个系统的服务能力丧失。要是对外的公开 API 接口服务，Rate limiting 应该是一个必备的功能，否极有可能被恶意调用导致服务宕掉，所以限流是必要的。这里本文就整理下常见的限流原理及方案。
流量控制更专业的叫法是：流量整形(traffic shaping)，典型作用是限制流出某一网络的某一连接的流量与突发，使这类报文以比较均匀的速度向外发送。
二 常用方法

令牌桶(Token Bucket)和漏桶(leaky bucket)是 最常用的两种限流的算法。

2.1 漏桶算法

漏桶(Leaky Bucket)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(接口有响应速率),当水流入速度过大会直接溢出(访问频率超过接口响应速率),然后就拒绝请求,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率.示意图如下:

可见这里有两个变量,一个是桶的大小,支持流量突发增多时可以存多少的水(burst),另一个是水桶漏洞的大小(rate)，在某些情况下，漏桶算法不能够有效地使用网络资源。因为漏桶的漏出速率是固定的参数，所以，即使网络中不存在资源冲突（没有发生拥塞），漏桶算法也不能使某一个单独的流突发到端口速率。因此，漏桶算法对于存在突发特性的流量来说缺乏效率。而令牌桶算法则能够满足这些具有突发特性的流量。通常，漏桶算法与令牌桶算法可以结合起来为网络流量提供更大的控制。

2.2令牌桶算法

令牌桶算法(Token Bucket)和 Leaky Bucket 效果一样但方向相反的算法,更加容易理解.随着时间流逝,系统会按恒定1/QPS时间间隔(如果QPS=100,则间隔是10ms)往桶里加入Token(想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断的加水),如果桶已经满了就不再加了.新请求来临时,会各自拿走一个Token,如果没有Token可拿了就阻塞或者拒绝服务.
令牌桶的另外一个好处是可以方便的改变速度. 一旦需要提高速率,则按需提高放入桶中的令牌的速率. 一般会定时(比如100毫秒)往桶中增加一定数量的令牌, 有些变种算法则实时的计算应该增加的令牌的数量.
三 guava RateLimiter

3.1RateLimiter 简介

Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLimiter,该类基于令牌桶算法(Token Bucket)来完成限流,非常易于使用.RateLimiter经常用于限制对一些物理资源或者逻辑资源的访问速率.它支持两种获取permits接口,一种是如果拿不到立刻返回false,一种会阻塞等待一段时间看能不能拿到.

RateLimiter经常用于限制对一些物理资源或者逻辑资源的访问速率。与Semaphore 相比，Semaphore 限制了并发访问的数量而不是使用速率。（注意尽管并发性和速率是紧密相关的，比如参考Little定律）

通过设置许可证的速率来定义RateLimiter。在默认配置下，许可证会在固定的速率下被分配，速率单位是每秒多少个许可证。为了确保维护配置的速率，许可会被平稳地分配，许可之间的延迟会做调整。
可能存在配置一个拥有预热期的RateLimiter 的情况，在这段时间内，每秒分配的许可数会稳定地增长直到达到稳定的速率。

有一点很重要，那就是请求的许可数从来不会影响到请求本身的限制（调用acquire(1) 和调用acquire(1000) 将得到相同的限制效果，如果存在这样的调用的话），但会影响下一次请求的限制，也就是说，如果一个高开销的任务抵达一个空闲的RateLimiter，它会被马上许可，但是下一个请求会经历额外的限制，从而来偿付高开销任务。注意：RateLimiter 并不提供公平性的保证。
3.2 code

我们要实现一个基于速率的单机流控框架的时候，RateLimiter 是一个完善的核心组件，下面是demo

import java.util.concurrent.ConcurrentMap;

import com.google.common.collect.Maps;
import com.google.common.util.concurrent.RateLimiter;

public class TrafficShaper {

//key-value(serverice,qps)
private static final ConcurrentMap<String, Double> resourceMap = Maps.newConcurrentMap();
//userkey-service limiter
private static final ConcurrentMap<String, RateLimiter> userresourceLimiterMap = Maps.newConcurrentMap();
static {
//init
resourceMap.put("aaa", 50.0);
}
public static void updateResourceQps(String resource, double qps) {
resourceMap.put(resource, qps);
}

public static void removeResource(String resource) {
resourceMap.remove(resource);
}

public static int enter(String resource,String userkey) {
long t1 = System.currentTimeMillis();
double qps = resourceMap.get(resource);
//服务不限流
if (qps == 0.0) {
return 0;
}
String keyser = resource+userkey;
RateLimiter keyserlimiter = userresourceLimiterMap.get(keyser);
//if null,new limiter
if(keyserlimiter == null)
{
keyserlimiter =RateLimiter.create(qps);
RateLimiter putByOtherThread = userresourceLimiterMap.putIfAbsent(keyser, keyserlimiter);
if (putByOtherThread != null) {
keyserlimiter = putByOtherThread;
}
keyserlimiter.setRate(qps);
}

//tryacquire
if (!keyserlimiter.tryAcquire()) {
System.out.println("use:"+(System.currentTimeMillis()-t1)+"ms;"+resource+" visited too frequently by key:"+userkey);

return 99;
}else{
System.out.println("use:"+(System.currentTimeMillis()-t1)+"ms;");
return 0;
}

}

public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
// TODO Auto-generated method stub
int i=0;

while(true){
i++;
long t2 = System.currentTimeMillis();
System.out.println(t2+":qq:"+i);

int res = TrafficShaper.enter("aaa", "qq");
System.out.println((System.currentTimeMillis()-t2)+":qq:"+i);
if(res ==99)
{
i=0;
Thread.sleep(1000);
}

}
}
}
简单说明下，这里核心方法是enter，入参是两个，分别是服务名称跟用户key.预期效果就是开放API对于用户来说某个服务只允许调用最大次数。
运行结果：

3.3 API接口

修饰符和类型 方法和描述
double acquire()
从RateLimiter获取一个许可，该方法会被阻塞直到获取到请求
double acquire(int permits)
从RateLimiter获取指定许可数，该方法会被阻塞直到获取到请求
static RateLimiter create(double permitsPerSecond)
根据指定的稳定吞吐率创建RateLimiter，这里的吞吐率是指每秒多少许可数（通常是指QPS，每秒多少查询）
static RateLimiter create(double permitsPerSecond, long warmupPeriod, TimeUnit unit)
根据指定的稳定吞吐率和预热期来创建RateLimiter，这里的吞吐率是指每秒多少许可数（通常是指QPS，每秒多少个请求量），在这段预热时间内，RateLimiter每秒分配的许可数会平稳地增长直到预热期结束时达到其最大速率。（只要存在足够请求数来使其饱和）
double getRate()
返回RateLimiter 配置中的稳定速率，该速率单位是每秒多少许可数
void setRate(double permitsPerSecond)
更新RateLimite的稳定速率，参数permitsPerSecond 由构造RateLimiter的工厂方法提供。
String toString()
返回对象的字符表现形式
boolean tryAcquire()
从RateLimiter 获取许可，如果该许可可以在无延迟下的情况下立即获取得到的话
boolean tryAcquire(int permits)
从RateLimiter 获取许可数，如果该许可数可以在无延迟下的情况下立即获取得到的话
boolean tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit)
从RateLimiter 获取指定许可数如果该许可数可以在不超过timeout的时间内获取得到的话，或者如果无法在timeout 过期之前获取得到许可数的话，那么立即返回false （无需等待）
boolean tryAcquire(long timeout, TimeUnit unit)
从RateLimiter 获取许可如果该许可可以在不超过timeout的时间内获取得到的话，或者如果无法在timeout 过期之前获取得到许可的话，那么立即返回false（无需等待）
3.4 源码分析

RateLimiter主要源码分析
两个create函数用于构建不同形式的RateLimiter
public static RateLimiter create(double permitsPerSecond)
用于创建SmoothBursty类型的RateLimiter
public static RateLimiter create(double permitsPerSecond,long warmupPeriod,TimeUnit unit)
用于创建SmoothWarmingUp类型的RateLimiter.API注释上比较长，如下：
根据指定的稳定吞吐率和预热期来创建RateLimiter，这里的吞吐率是指每秒多少许可数（通常是指QPS，每秒多少查询），在这段预热时间内，RateLimiter每秒分配的许可数会平稳地增长直到预热期结束时达到其最大速率（只要存在足够请求数来使其饱和）。同样地，如果RateLimiter 在warmupPeriod时间内闲置不用，它将会逐步地返回冷却状态。也就是说，它会像它第一次被创建般经历同样的预热期。返回的RateLimiter 主要用于那些需要预热期的资源，这些资源实际上满足了请求（比如一个远程服务），而不是在稳定（最大）的速率下可以立即被访问的资源。返回的RateLimiter 在冷却状态下启动（即预热期将会紧跟着发生），并且如果被长期闲置不用，它将回到冷却状态。
下面以acquire为例子，看下源码的实现
public double acquire() {
return acquire(1);
}
public double acquire(int permits) {
long microsToWait = reserve(permits);
stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);//<span style="color: rgb(0, 128, 0); font-family: Menlo, Monaco, Consolas, 'Courier New', monospace; line-height: 1.42857143; background-color: rgb(245, 245, 245);"><span style="font-size:10px;">等待，当未达到限制时，microsToWait为0</span></span>

return 1.0 * microsToWait / SECONDS.toMicros(1L);
}
final long reserve(int permits) {
checkPermits(permits);//<span style="color:#006600;">参数校验>0</span>
synchronized (mutex()) {//<span style="color:#006600;">并发的情况下同步</span>
return reserveAndGetWaitLength(permits, stopwatch.readMicros());//<span style="color:#006600;">获取需要等待的时间</span>
}
}
final long reserveAndGetWaitLength(int permits, long nowMicros) {
long momentAvailable = reserveEarliestAvailable(permits, nowMicros);
return max(momentAvailable - nowMicros, 0);
}
 abstract long reserveEarliestAvailable(int permits, long nowMicros);
这是个抽象接口，我们看下具体实现类SmoothRateLimiter:
@Override
final long reserveEarliestAvailable(int requiredPermits, long nowMicros) {
resync(nowMicros);//<span style="color:#006600;">补充令牌</span>
long returnValue = nextFreeTicketMicros;
double storedPermitsToSpend = min(requiredPermits, this.storedPermits);//<span style="color:#006600;">本次请求消耗的令牌数</span>
double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend;

long waitMicros = storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend)
+ (long) (freshPermits * stableIntervalMicros);

this.nextFreeTicketMicros = nextFreeTicketMicros + waitMicros;//<span style="color:#006600;">计算下次可用时间</span>
this.storedPermits -= storedPermitsToSpend;//<span style="color:#006600;">消耗令牌</span>
return returnValue;
}
 private void resync(long nowMicros) {//<span style="color:#006600;">补充令牌数，及更新下次可用令牌毫秒数</span>
    // if nextFreeTicket is in the past, resync to now
    if (nowMicros > nextFreeTicketMicros) {
      storedPermits = min(maxPermits,
          storedPermits + (nowMicros - nextFreeTicketMicros) / stableIntervalMicros);
      nextFreeTicketMicros = nowMicros;
    }
  }

对于storedPermitsToWaitTime，这是一个抽象接口，
/**
* Translates a specified portion of our currently stored permits which we want to
* spend/acquire, into a throttling time. Conceptually, this evaluates the integral
* of the underlying function we use, for the range of
* [(storedPermits - permitsToTake), storedPermits].
*
* <p>This always holds: {@code 0 <= permitsToTake <= storedPermits}
*/
abstract long storedPermitsToWaitTime(double storedPermits, double permitsToTake);

RateLimiter实际上由两种实现策略，其实现分别见SmoothBursty和SmoothWarmingUp。
3.4.1SmoothBursty

SmoothBursty使用storedPermits不需要额外等待时间。并且默认maxBurstSeconds为1，因此maxPermits为permitsPerSecond，即最多可以存储1秒的剩余令牌，比如QPS=4，则maxPermits=4.
<span style="font-size:12px;"> static final class SmoothBursty extends SmoothRateLimiter {
/** The work (permits) of how many seconds can be saved up if this RateLimiter is unused? */
final double maxBurstSeconds;
SmoothBursty(SleepingStopwatch stopwatch, double maxBurstSeconds) {
super(stopwatch);
this.maxBurstSeconds = maxBurstSeconds;
}
@Override
void doSetRate(double permitsPerSecond, double stableIntervalMicros) {
double oldMaxPermits = this.maxPermits;
maxPermits = maxBurstSeconds * permitsPerSecond;
if (oldMaxPermits == Double.POSITIVE_INFINITY) {
// if we don't special-case this, we would get storedPermits == NaN, below
storedPermits = maxPermits;
} else {
storedPermits = (oldMaxPermits == 0.0)
? 0.0 // initial state
: storedPermits * maxPermits / oldMaxPermits;
}
}
@Override
long storedPermitsToWaitTime(double storedPermits, double permitsToTake) {
return 0L;
}
}</span>
 RateLimiter 允许某次请求拿走超出剩余令牌数的令牌，但是下一次请求将为此付出代价，一直等到令牌亏空补上，并且桶中有足够本次请求使用的令牌为止2。这里面就涉及到一个权衡，是让前一次请求干等到令牌够用才走掉呢，还是让它先走掉后面的请求等一等呢？Guava 的设计者选择的是后者，先把眼前的活干了，后面的事后面再说。这里我看网上举了例子便于理解，以每秒qps=4，头两步消耗4个，剩余存储4个。在第三步的时候之前存储了4个，加上本次的共8个，但是本次请求了10个，所以透支了2个，第四次请求的时候，需要补上2个，等待0.5秒。
(1).t=0,这时候storedPermits=0，请求1个令牌，等待时间=0；
(2).t=1,这时候storedPermits=3，请求3个令牌，等待时间=0；
(3).t=2,这时候storedPermits=4，请求10个令牌，等待时间=0，超前使用了2个令牌；
     (4).t=3,这时候storedPermits=0，请求1个令牌，等待时间=0.5；
3.4.2SmoothWarmingUp

static final class SmoothWarmingUp extends SmoothRateLimiter {
private final long warmupPeriodMicros;
/**
* The slope of the line from the stable interval (when permits == 0), to the cold interval
* (when permits == maxPermits)
*/
private double slope;
private double halfPermits;

SmoothWarmingUp(SleepingStopwatch stopwatch, long warmupPeriod, TimeUnit timeUnit) {
super(stopwatch);
this.warmupPeriodMicros = timeUnit.toMicros(warmupPeriod);
}

@Override
void doSetRate(double permitsPerSecond, double stableIntervalMicros) {
double oldMaxPermits = maxPermits;
maxPermits = warmupPeriodMicros / stableIntervalMicros;
halfPermits = maxPermits / 2.0;
// Stable interval is x, cold is 3x, so on average it's 2x. Double the time -> halve the rate
double coldIntervalMicros = stableIntervalMicros * 3.0;
slope = (coldIntervalMicros - stableIntervalMicros) / halfPermits;
if (oldMaxPermits == Double.POSITIVE_INFINITY) {
// if we don't special-case this, we would get storedPermits == NaN, below
storedPermits = 0.0;
} else {
storedPermits = (oldMaxPermits == 0.0)
? maxPermits // initial state is cold
: storedPermits * maxPermits / oldMaxPermits;
}
}

@Override
long storedPermitsToWaitTime(double storedPermits, double permitsToTake) {
double availablePermitsAboveHalf = storedPermits - halfPermits;
long micros = 0;
// measuring the integral on the right part of the function (the climbing line)
if (availablePermitsAboveHalf > 0.0) {
double permitsAboveHalfToTake = min(availablePermitsAboveHalf, permitsToTake);
micros = (long) (permitsAboveHalfToTake * (permitsToTime(availablePermitsAboveHalf)
+ permitsToTime(availablePermitsAboveHalf - permitsAboveHalfToTake)) / 2.0);
permitsToTake -= permitsAboveHalfToTake;
}
// measuring the integral on the left part of the function (the horizontal line)
micros += (stableIntervalMicros * permitsToTake);
return micros;
}

private double permitsToTime(double permits) {
return stableIntervalMicros + permits * slope;
}
}
maxPermits等于热身(warmup)期间能产生的令牌数，比如QPS=4，warmup为2秒，则maxPermits=8.halfPermits为maxPermits的一半.

这个图还不是很理解，对比上一个实现方式，就是不能透支，需要的资源就等待。这里待测试验证。

四 其他常见实现方式

4.1Proxy 层的实现，针对部分 URL 或者 API 接口进行访问频率限制

Nginx 模块

limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=1r/s;
server {
location /search/ {
limit_req zone=one burst=5;
}
 详细参见：  ngx_http_limit_req_module

Haproxy 提供的功能

详细参见：  Haproxy Rate limit 模块

4.2基于 Redis 功能的实现

这个在 Redis 官方文档有非常详细的实现。一般适用于所有类型的应用，比如 PHP、Python 等等。Redis 的实现方式可以支持分布式服务的访问频率的集中控制。Redis 的频率限制实现方式还适用于在应用中无法状态保存状态的场景。

参见：Redis INCR rate limiter

转自：https://blog.csdn.net/bohu83/article/details/51596346