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一、问题描述

某天A君突然发现自己的接口请求量突然涨到之前的10倍,没多久该接口几乎不可使用,并引发连锁反应导致整个系统崩溃。如何应对这种情况呢?生活给了我们答案:比如老式电闸都安装了保险丝,一旦有人使用超大功率的设备,保险丝就会烧断以保护各个电器不被强电流给烧坏。同理我们的接口也需要安装上“保险丝”,以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪,当流量过大时,可以采取拒绝或者引流等机制。

二、常用的限流算法

常用的限流算法有两种:漏桶算法和令牌桶算法。

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直接溢出,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。

图1 漏桶算法示意图

对于很多应用场景来说,除了要求能够限制数据的平均传输速率外,还要求允许某种程度的突发传输。这时候漏桶算法可能就不合适了,令牌桶算法更为适合。如图2所示,令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌,而如果请求需要被处理,则需要先从桶里获取一个令牌,当桶里没有令牌可取时,则拒绝服务。

图2 令牌桶算法示意图

三、限流工具类RateLimiter

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来完成限流,非常易于使用。RateLimiter类的接口描述请参考:RateLimiter接口描述,具体使用请参考:RateLimiter使用实践

下面是主要源码:

public double acquire() {
return acquire(1);
}

public double acquire(int permits) {
checkPermits(permits); //检查参数是否合法(是否大于0)
long microsToWait;
synchronized (mutex) { //应对并发情况需要同步
microsToWait = reserveNextTicket(permits, readSafeMicros()); //获得需要等待的时间
}
ticker.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait); //等待,当未达到限制时,microsToWait为0
return 1.0 * microsToWait / TimeUnit.SECONDS.toMicros(1L);
}

private long reserveNextTicket(double requiredPermits, long nowMicros) {
resync(nowMicros); //补充令牌
long microsToNextFreeTicket = nextFreeTicketMicros - nowMicros;
double storedPermitsToSpend = Math.min(requiredPermits, this.storedPermits); //获取这次请求消耗的令牌数目
double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend;

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

this.nextFreeTicketMicros = nextFreeTicketMicros + waitMicros;
this.storedPermits -= storedPermitsToSpend; // 减去消耗的令牌
return microsToNextFreeTicket;
}

private void resync(long nowMicros) {
// if nextFreeTicket is in the past, resync to now
if (nowMicros > nextFreeTicketMicros) {
storedPermits = Math.min(maxPermits,
storedPermits + (nowMicros - nextFreeTicketMicros) / stableIntervalMicros);
nextFreeTicketMicros = nowMicros;
}
}

文章目录
  1. 1. 一、问题描述
  2. 2. 二、常用的限流算法
  3. 3. 三、限流工具类RateLimiter