分散式系統關注點——想通關「限流」？只要這一篇
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可能你在網上看過不少「限流」相關的文章，但是z哥的這篇可能是最全面，最深入淺出的一篇了（容我飄幾秒～）。
開個玩笑，希望你能收穫一些增量價值就好～。
之前有了解到z哥的一部分讀者們沒有充分搞清楚「限流」和「熔斷」的關係。我們先來思考一個問題，生活中也有限流，為什麼國慶春節長假熱門景點要限流？而不是一早先開幾小時，如果人多了就關幾小時，人少了就再開呢？其實這就是限流和熔斷表象上的一個區別。
在上一篇中我們聊到了「熔斷」（
但是你可以想象一個稍微極端一點的場景，如果系統流量不是很穩定，導致頻繁觸發熔斷的話，是不是意味著系統一直熔斷的三種狀態中不斷切換。
導致的結果是每次從開啟熔斷到關閉熔斷的期間，必然會導致大量的使用者無法正常使用。系統層面的可用性大致是這樣的。
另外，從資源利用率上也會很容易發現，波谷的這段時期資源是未充分利用的。
由此可見，光有熔斷是遠遠不夠的。
在高壓下，只要系統沒宕機，如果能將接收的流量持續保持在高位，但又不超過系統所能承載的上限，會是更有效率的運作模式，因為會將這裡的波谷填滿。
在如今的網際網路已經作為社會基礎設施的大環境下，上面的這個場景其實離我們並不是那麼遠，同時也會顯得沒那麼極端。例如，層出不窮的營銷玩法，一個接著一個的社會熱點，以及網際網路冰山之下的黑產、刷子的蓬勃發展，更加使得這個場景變的那麼的需要去考慮、去顧忌。因為隨時都有可能會湧入超出你預期的流量，然後壓垮你的系統。
那麼限流的作用就很顯而易見了：只要系統沒宕機，系統只是因為資源不夠，而無法應對大量的請求，為了保證有限的系統資源能夠提供最大化的服務能力，因而對系統按照預設的規則進行流量（輸出或輸入）限制的一種方法，確保被接收的流量不會超過系統所能承載的上限。
一、怎麼做「限流」
從前面聊到的內容中我們也知道，限流最好能“限”在一個系統處理能力的上限附近，所以：
通過「壓力測試」等方式獲得系統的能力上限在哪個水平是第一步。
其次，就是制定干預流量的策略。比如標準該怎麼定、是否只注重結果還是也要注重過程的平滑性等。
最後，就是處理“被幹預掉”的流量。能不能直接丟棄？不能的話該如何處理？
獲得系統能力的上限
第一步不是我們這次內容的重點，說起來就是對系統做一輪壓測。可以在一個獨立的環境進行，也可以直接在生產環境的多個節點中選擇一個節點作為樣本來壓測，當然需要做好與其他節點的隔離。
一般我們做壓測為了獲得2個結果，「速率」和「併發數」。前者表示在一個時間單位內能夠處理的請求數量，比如xxx次請求/秒。後者表示系統在同一時刻能處理的最大請求數量，比如xxx次的併發。從指標上需要獲得「最大值」、「平均值」或者「中位數」。後續限流策略需要設定的具體標準數值就是從這些指標中來的。
題外話：從精益求精的角度來說，其他的諸如cpu、網路頻寬以及記憶體的耗用也可以作為參照因素。
制定干預流量的策略
常用的策略就4種，我給它起了一個簡單的定義——「兩窗兩桶」。兩窗就是：固定視窗、滑動視窗，兩桶就是：漏桶、令牌桶。
固定視窗
固定視窗就是定義一個“固定”的統計週期，比如1分鐘或者30秒、10秒這樣。然後在每個週期統計當前週期中被接收到的請求數量，經過計數器累加後如果達到設定的閾值就觸發「流量干預」。直到進入下一個週期後，計數器清零，流量接收恢復正常狀態。
這個策略最簡單，寫起程式碼來也沒幾行。
全域性變數 int totalCount = 0; //有一個「固定週期」會觸發的定時器將數值清零。
if(totalCount > 限流閾值) {
return; //不繼續處理請求。
}
totalCount++;
// do something...
固定視窗有一點需要注意的是，假如請求的進入非常集中，那麼所設定的「限流閾值」等同於你需要承受的最大併發數。所以，如果需要顧忌到併發問題，那麼這裡的「固定週期」設定的要儘可能的短。因為，這樣的話「限流閾值」的數值就可以相應的減小。甚至，限流閾值就可以直接用併發數來指定。比如，假設固定週期是3秒，那麼這裡的閾值就可以設定為「平均併發數*3」。
不過不管怎麼設定，固定視窗永遠存在的缺點是：由於流量的進入往往都不是一個恆定的值，所以一旦流量進入速度有所波動，要麼計數器會被提前計滿，導致這個週期內剩下時間段的請求被“限制”。要麼就是計數器計不滿，也就是「限流閾值」設定的過大，導致資源無法充分利用。
「滑動視窗」可以改善這個問題。
滑動視窗
滑動視窗其實就是對固定視窗做了進一步的細分，將原先的粒度切的更細，比如1分鐘的固定視窗切分為60個1秒的滑動視窗。然後統計的時間範圍隨著時間的推移同步後移。
同時，我們還可以得出一個結論是：如果固定視窗的「固定週期」已經很小了，那麼使用滑動視窗的意義也就沒有了。舉個例子，現在的固定視窗週期已經是1秒了，再切分到毫秒級別能反而得不償失，會帶來巨大的效能和資源損耗。
滑動視窗大致的程式碼邏輯是這樣：
全域性陣列 連結串列[] counterList = new 連結串列[切分的滑動視窗數量];
//有一個定時器，在每一次統計時間段起點需要變化的時候就將索引0位置的元素移除，並在末端追加一個新元素。
int sum = counterList.Sum();
if(sum > 限流閾值) {
return; //不繼續處理請求。
}
int 當前索引 = 當前時間的秒數 % 切分的滑動視窗數量;
counterList[當前索引]++;
// do something...
雖然說滑動視窗可以改善這個問題，但是本質上還是預先劃定時間片的方式，屬於一種“預測”，意味著幾乎肯定無法做到100%的物盡其用。
但是，「桶」模式可以做的更好，因為「桶」模式中多了一個緩衝區（桶本身）。
漏桶
首先聊聊「漏桶」吧。漏桶模式的核心是固定“出口”的速率，不管進來多少量，出去的速率一直是這麼多。如果湧入的量多到桶都裝不下了，那麼就進行「流量干預」。
整個實現過程我們來分解一下。
控制流出的速率。這個其實可以使用前面提到的兩個“視窗”的思路來實現。如果當前速率小於閾值則直接處理請求，否則不直接處理請求，進入緩衝區，並增加當前水位。
緩衝的實現可以做一個短暫的休眠或者記錄到一個容器中再做非同步的重試。
最後控制桶中的水位不超過最大水位。這個很簡單，就是一個全域性計數器，進行加加減減。
這樣一來，你會發現本質就是：通過一個緩衝區將不平滑的流量“整形”成平滑的（高於均值的流量暫存下來補足到低於均值的時期），以此最大化計算處理資源的利用率。
實現程式碼的簡化表示如下：
全域性變數 int unitSpeed; //出口當前的流出速率。每隔一個速率計算週期（比如1秒）會觸發定時器將數值清零。
全域性變數 int waterLevel; //當前緩衝區的水位線。
if(unitSpeed < 速率閾值) {
unitSpeed++;
//do something...
}
else{
if(waterLevel > 水位閾值){
return; //不繼續處理請求。
}
waterLevel++;
while(unitSpeed >= 速率閾值){
sleep(一小段時間)。
}
unitSpeed++;
waterLevel--;
//do something...
}
更優秀的「漏桶」策略已經可以在流量的總量充足的情況下發揮你所預期的100%處理能力，但這還不是極致。
你應該知道，一個程式所在的執行環境中，往往不單單隻有這個程式本身，會存在一些系統程序甚至是其它的使用者程序。也就是說，程式本身的處理能力是會被幹擾的，是會變化的。所以，你可以預估某一個階段內的平均值、中位數，但無法預估具體某一個時刻的程式處理能力。又因此，你必然會使用相對悲觀的標準去作為閾值，防止程式超負荷。
那麼從資源利用率來說，有沒有更優秀的方案呢？有，這就是「令牌桶」。
令牌桶
令牌桶模式的核心是固定“進口”速率。先拿到令牌，再處理請求，拿不到令牌就被「流量干預」。因此，當大量的流量進入時，只要令牌的生成速度大於等於請求被處理的速度，那麼此刻的程式處理能力就是極限。
也來分解一下它的實現過程。
控制令牌生成的速率，並放入桶中。這個其實就是單獨一個執行緒在不斷的生成令牌。
控制桶中待領取的令牌水位不超過最大水位。這個和「漏桶」一樣，就是一個全域性計數器，進行加加減減。
大致的程式碼簡化表示如下（看上去像「固定視窗」的反向邏輯）：
全域性變數 int tokenCount = 令牌數閾值; //可用令牌數。有一個獨立的執行緒用固定的頻率增加這個數值，但不大於「令牌數閾值」。
if(tokenCount == 0){
return; //不繼續處理請求。
}
tokenCount--;
//do something...
聰明的你可能也會想到，這樣一來令牌桶的容量大小理論上就是程式需要支撐的最大併發數。的確如此，假設同一時刻進入的流量將令牌取完，但是程式來不及處理，將會導致事故發生。
所以，沒有真正完美的策略，只有合適的策略。因此，根據不同的場景能夠識別什麼是最合適的策略是更需要鍛鍊的能力。下面z哥分享一些我個人的經驗。
二、做「限流」的最佳實踐
四種策略該如何選擇？
首先，固定視窗。一般來說，如非時間緊迫，不建議選擇這個方案，太過生硬。但是，為了能快速止損眼前的問題可以作為臨時應急的方案。
其次，滑動視窗。這個方案適用於對異常結果「高容忍」的場景，畢竟相比“兩窗”少了一個緩衝區。但是，勝在實現簡單。
然後，漏桶。z哥覺得這個方案最適合作為一個通用方案。雖說資源的利用率上不是極致，但是「寬進嚴出」的思路在保護系統的同時還留有一些餘地，使得它的適用場景更廣。
最後，令牌桶。當你需要儘可能的壓榨程式的效能（此時桶的最大容量必然會大於等於程式的最大併發能力），並且所處的場景流量進入波動不是很大（不至於一瞬間取完令牌，壓垮後端系統）。
分散式系統中帶來的新挑戰
一個成熟的分散式系統大致是這樣的。
每一個上游系統都可以理解為是其下游系統的客戶端。然後我們回想一下前面的內容，可能你發現了，前面聊的「限流」都沒有提到到底是在客戶端做限流還是服務端做，甚至看起來更傾向是建立在服務端的基礎上做。但是你知道，在一個分散式系統中，一個服務端本身就可能存在多個副本，並且還會提供給多個客戶端呼叫，甚至其自身也會作為客戶端角色。那麼，在如此交錯複雜的一個環境中，該如何下手做限流呢？我的思路是通過「一縱一橫」來考量。
縱
都知道「限流」是一個保護措施，那麼可以將它想象成一個盾牌。另外，一個請求在系統中的處理過程是鏈式的。那麼，正如古時候軍隊打仗一樣，盾牌兵除了有小部分在老大周圍保護，剩下的全在最前線。因為盾的位置越前，能受益的範圍越大。
分散式系統中最前面的是什麼？接入層。如果你的系統有接入層，比如用nginx做的反向代理。那麼可以通過它的ngx_http_limit_conn_module以及ngx_http_limit_req_module來做限流，是很成熟的一個解決方案。
如果沒有接入層，那麼只能在應用層以AOP的思路去做了。但是，由於應用是分散的，出於成本考慮你需要針對性的去做限流。比如ToC的應用必然比ToB的應用更需要做，高頻的快取系統必然比低頻的報表系統更需要做，Web應用由於存在Filter的機制做起來必然比Service應用更方便。
那麼應用間的限流到底是做到客戶端還是服務端呢？
z哥的觀點是，從效果上客戶端模式肯定是優於服務端模式的，因為當處於被限流狀態的時候，客戶端模式連建立連線的動作都省了。另一個潛在的好處是，與集中式的服務端模式相比，可以把少數的服務端程式的壓力分散掉。但是在客戶端做成本也更高，因為它是去中心化的，假如需要多個節點之間的資料共通的話，是一個很麻煩的事情。
所以，最終z哥建議你：如果考慮成本就服務端模式，考慮效果就客戶端模式。當然也不是絕對，比如一個服務端的流量大部分都來源於某一個客戶端，那麼就可以直接在這個客戶端做限流，這也不失為一個好方案。
資料庫層面的話，一般連線字串中本身就會包含「最大連線數」的概念，就可以起到限流的作用。如果想做更精細的控制就只能做到統一封裝的資料庫訪問層框架中了。
聊完了「縱」，那麼「橫」是什麼呢？
橫
不管是多個客戶端，還是同一個服務端的多個副本。每個節點的效能必然會存在差異，如何設立合適的閾值？以及如何讓策略的變更儘可能快的在叢集中的多個節點生效？說起來很簡單，引入一個性能監控平臺和配置中心。但這些真真要做好不容易，後續我們再展開這塊內容。
三、總結
限流就好比保險絲，根據你制定的標準，達到了就拉閘。
不過，觸發限流後的措施除了直接丟棄請求之外，還有一個方式是「降級」，那麼降級有哪些方式呢？我們下一篇再聊吧。
Question：
你在工作中有遇到過什麼場景需要做「限流」嗎？歡迎分享交流一下。
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▶ 關於作者：張帆（Zachary，個人微訊號：Zachary-ZF）。堅持用心打磨每一篇高質量原創。本文首發於公眾號：「 跨界架構師」（ID：Zachary_ZF）。
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