前言

俗話說的好，冰凍三尺非一日之寒，滴水穿石非一日之功，羅馬也不是一天就建成的。兩週前秒殺案例初步成型，分享到了中國最大的同性交友網站-碼雲。同時也收到了不少小夥伴的建議和投訴。我從不認為分散式、叢集、秒殺這些就應該是大廠的專利，在網際網路的今天無論什麼時候都要時刻武裝自己，只有這樣，也許你的春天就在明天。

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在開發秒殺系統案例的過程中，前面主要分享了佇列、快取、鎖和分散式鎖以及靜態化等等。快取的目的是為了提升系統訪問速度和增強系統的處理能力；分散式鎖解決了叢集下資料的安全一致性問題；靜態化無疑是減輕了快取以及DB層的壓力。

限流

然而再牛逼的機器，再優化的設計，對於特殊場景我們也是要特殊處理的。就拿秒殺來說，可能會有百萬級別的使用者進行搶購，而商品數量遠遠小於使用者數量。如果這些請求都進入佇列或者查詢快取，對於最終結果沒有任何意義，徒增後臺華麗的資料。對此，為了減少資源浪費，減輕後端壓力，我們還需要對秒殺進行限流，只需保障部分使用者服務正常即可。

就秒殺介面來說，當訪問頻率或者併發請求超過其承受範圍的時候，這時候我們就要考慮限流來保證介面的可用性，以防止非預期的請求對系統壓力過大而引起的系統癱瘓。通常的策略就是拒絕多餘的訪問，或者讓多餘的訪問排隊等待服務。

限流演算法

任何限流都不是漫無目的的，也不是一個開關就可以解決的問題，常用的限流演算法有：令牌桶，漏桶。

令牌桶

令牌桶演算法是網路流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中最常使用的一種演算法。典型情況下，令牌桶演算法用來控制傳送到網路上的資料的數目，並允許突發資料的傳送(百科)。

在秒殺活動中，使用者的請求速率是不固定的，這裡我們假定為10r/s，令牌按照5個每秒的速率放入令牌桶，桶中最多存放20個令牌。仔細想想，是不是總有那麼一部分請求被丟棄。

漏桶

漏桶演算法的主要目的是控制資料注入到網路的速率，平滑網路上的突發流量。漏桶演算法提供了一種機制，通過它，突發流量可以被整形以便為網路提供一個穩定的流量(百科)。

令牌桶是無論你流入速率多大，我都按照既定的速率去處理，如果桶滿則拒絕服務。

應用限流

Tomcat

在Tomcat容器中，我們可以通過自定義執行緒池，配置最大連線數，請求處理佇列等引數來達到限流的目的。

Tomcat預設使用自帶的連線池，這裡我們也可以自定義實現，開啟/conf/server.xml檔案，在Connector之前配置一個執行緒池：

<Executor name="tomcatThreadPool"
 namePrefix="tomcatThreadPool-"
 maxThreads="1000"
 maxIdleTime="300000"
 minSpareThreads="200"/>

• name：共享執行緒池的名字。這是Connector為了共享執行緒池要引用的名字，該名字必須唯一。預設值：None；
• namePrefix:在JVM上，每個執行執行緒都可以有一個name 字串。這一屬性為執行緒池中每個執行緒的name字串設定了一個字首，Tomcat將把執行緒號追加到這一字首的後面。預設值：tomcat-exec-；
• maxThreads：該執行緒池可以容納的最大執行緒數。預設值：200；
• maxIdleTime：在Tomcat關閉一個空閒執行緒之前，允許空閒執行緒持續的時間(以毫秒為單位)。只有當前活躍的執行緒數大於minSpareThread的值，才會關閉空閒執行緒。預設值：60000(一分鐘)。
• minSpareThreads：Tomcat應該始終開啟的最小不活躍執行緒數。預設值：25。

配置Connector

<Connector executor="tomcatThreadPool"
 port="8080" protocol="HTTP/1.1"
 connectionTimeout="20000"
 redirectPort="8443"
 minProcessors="5"
 maxProcessors="75"
 acceptCount="1000"/>

• executor：表示使用該引數值對應的執行緒池；
• minProcessors：伺服器啟動時建立的處理請求的執行緒數；
• maxProcessors：最大可以建立的處理請求的執行緒數；
• acceptCount：指定當所有可以使用的處理請求的執行緒數都被使用時，可以放到處理佇列中的請求數，超過這個數的請求將不予處理。

API限流

秒殺活動中，介面的請求量會是平時的數百倍甚至數千倍，從而有可能導致介面不可用，並引發連鎖反應導致整個系統崩潰，甚至有可能會影響到其它服務。

那麼如何應對這種突然事件呢？這裡我們採用開源工具包guava提供的限流工具類RateLimiter進行API限流，該類基於"令牌桶演算法"，開箱即用。

自定義定義註解

/**
 * 自定義註解 限流
 */
@Target({ElementType.PARAMETER, ElementType.METHOD})
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface ServiceLimit {
 String description() default "";
}

自定義切面

/**
 * 限流 AOP
 */
@Component
@Scope
@Aspect
public class LimitAspect {
 //每秒只發出100個令牌，此處是單程序服務的限流，內部採用令牌捅演算法實現
 private static RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(100.0);
 //Service層切點 限流
 @Pointcut("@annotation(com.itstyle.seckill.common.aop.ServiceLimit)") 
 public void ServiceAspect() {
 }
 @Around("ServiceAspect()")
 public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) { 
 Boolean flag = rateLimiter.tryAcquire();
 Object obj = null;
 try {
 if(flag){
 obj = joinPoint.proceed();
 }
 } catch (Throwable e) {
 e.printStackTrace();
 }
 return obj;
 }
}

業務實現：

@Override
@ServiceLimit
@Transactional
public Result startSeckil(long seckillId, long userId) {
 //省略部分業務程式碼，詳見秒殺原始碼
}

分散式限流

Nginx

如何使用Nginx實現基本的限流，比如單個IP限制每秒訪問50次。通過Nginx限流模組，我們可以設定一旦併發連線數超過我們的設定，將返回503錯誤給客戶端。

配置nginx.conf

#統一在http域中進行配置
#限制請求
limit_req_zone $binary_remote_addr $uri zone=api_read:20m rate=50r/s;
#按ip配置一個連線 zone
limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=perip_conn:10m;
#按server配置一個連線 zone
limit_conn_zone $server_name zone=perserver_conn:100m;
server {
 listen 80;
 server_name seckill.52itstyle.com;
 index index.jsp;
 location / {
 #請求限流排隊通過 burst預設是0
 limit_req zone=api_read burst=5;
 #連線數限制,每個IP併發請求為2
 limit_conn perip_conn 2;
 #服務所限制的連線數(即限制了該server併發連線數量)
 limit_conn perserver_conn 1000;
 #連線限速
 limit_rate 100k;
 proxy_pass http://seckill;
 }
}
upstream seckill {
 fair;
 server 172.16.1.120:8080 weight=1 max_fails=2 fail_timeout=30s;
 server 172.16.1.130:8080 weight=1 max_fails=2 fail_timeout=30s;
}

配置說明

imitconnzone

是針對每個IP定義一個儲存session狀態的容器。這個示例中定義了一個100m的容器，按照32bytes/session，可以處理3200000個session。

limit_rate 300k;

對每個連線限速300k. 注意，這裡是對連線限速，而不是對IP限速。如果一個IP允許兩個併發連線，那麼這個IP就是限速limit_rate×2。

burst=5；

這相當於桶的大小，如果某個請求超過了系統處理速度，會被放入桶中，等待被處理。如果桶滿了，那麼抱歉，請求直接返回503，客戶端得到一個伺服器忙的響應。如果系統處理請求的速度比較慢，桶裡的請求也不能一直待在裡面，如果超過一定時間，也是會被直接退回，返回伺服器忙的響應。這裡我們使用 OpenResty 開源的限流方案，測試案例使用OpenResty1.13.6.1最新版本，自帶lua-resty-limit-traffic模組以及案例 ，實現起來更為方便。

限制介面總併發數/請求數

秒殺活動中，由於突發流量暴增，有可能會影響整個系統的穩定性從而造成崩潰，這時候我們就要限制秒殺介面的總併發數/請求數。

這裡我們採用 lua-resty-limit-traffic中的resty.limit.count模組實現，由於文章篇幅具體程式碼參見原始碼openresty/lua/limit_count.lua。

限制介面時間窗請求數

秒殺場景下，有時候並都是人肉滑鼠，比如12306的搶票軟體，軟體刷票可比人肉滑鼠快多了。此時我們就要對客戶端單位時間內的請求數進行限制，以至於刷票不是那麼猖獗。當然了道高一尺魔高一丈，搶票軟體總是會有辦法繞開你的防線，從另一方面講也促進了技術的進步。

這裡我們採用 lua-resty-limit-traffic中的resty.limit.conn模組實現，具體程式碼參見原始碼openresty/lua/limit_conn.lua。

平滑限制介面請求數

之前的限流方式允許突發流量，也就是說瞬時流量都會被允許。突然流量如果不加以限制會影響整個系統的穩定性，因此在秒殺場景中需要對請求整形為平均速率處理，即20r/s。

這裡我們採用 lua-resty-limit-traffic 中的resty.limit.req 模組實現漏桶限流和令牌桶限流。

其實漏桶和令牌桶根本的區別就是，如何處理超過請求速率的請求。漏桶會把請求放入佇列中去等待均速處理，佇列滿則拒絕服務；令牌桶在桶容量允許的情況下直接處理這些突發請求。

漏桶

桶容量大於零，並且是延遲模式。如果桶沒滿，則進入請求佇列以固定速率等待處理，否則請求被拒絕。

令牌桶

桶容量大於零，並且是非延遲模式。如果桶中存在令牌，則允許突發流量，否則請求被拒絕。

壓測

為了測試以上配置效果，我們採用AB壓測，Linux下執行以下命令即可：

# 安裝
yum -y install httpd-tools
# 檢視ab版本
ab -v
# 檢視幫助
ab --help

測試命令：

ab -n 1000 -c 100 http://127.0.0.1/

測試結果：

Server Software: openresty/1.13.6.1 #伺服器軟體
Server Hostname: 127.0.0.1 #IP
Server Port: 80 #請求埠號
Document Path: / #檔案路徑
Document Length: 12 bytes #頁面位元組數
Concurrency Level: 100 #請求的併發數
Time taken for tests: 4.999 seconds #總訪問時間
Complete requests: 1000 #總請求樹
Failed requests: 0 #請求失敗數量
Write errors: 0
Total transferred: 140000 bytes #請求總資料大小
HTML transferred: 12000 bytes #html頁面實際總位元組數
Requests per second: 200.06 [#/sec] (mean) #每秒多少請求，這個是非常重要的引數數值，伺服器的吞吐量
Time per request: 499.857 [ms] (mean) #使用者平均請求等待時間 
Time per request: 4.999 [ms] (mean, across all concurrent requests) # 伺服器平均處理時間，也就是伺服器吞吐量的倒數 
Transfer rate: 27.35 [Kbytes/sec] received #每秒獲取的資料長度
Connection Times (ms)
 min mean[+/-sd] median max
Connect: 0 0 0.8 0 4
Processing: 5 474 89.1 500 501
Waiting: 2 474 89.2 500 501
Total: 9 475 88.4 500 501
Percentage of the requests served within a certain time (ms)
 50% 500
 66% 500
 75% 500
 80% 500
 90% 501
 95% 501
 98% 501
 99% 501
 100% 501 (longest request)

總結

以上限流方案，只是針對此次秒殺案例做一個簡單的小結，大家也不要刻意區分那種方案的好壞，只要適合業務場景就是最好的。

轉自：https://www.toutiao.com/a6622513576709980685/