分散式常用限流演算法
1. 限流場景
在開發高併發系統時,有很多種方法可用來保護系統:快取、降級、限流等。
- 快取:提升系統訪問速度,增大系統處理能力
- 降級:服務出現問題或影響核心流程的效能時,需要暫時遮蔽,待高峰過去或問題解決後再開啟
- 限流:部分場景比如:稀缺資源(秒殺,搶購)、寫服務(評論、下單)、頻繁複雜查詢(評論最後幾頁)等,需要限制這些場景的併發/請求量
限流就是通過對併發訪問/請求進行限速或一個時間視窗內的請求進行限速,從而達到保護系統的目的。一般系統可以通過壓測來預估能處理的峰值,一旦達到設定的峰值閥值,則可以拒絕服務(定向錯誤頁或告知資源沒有了)、排隊或等待(例如:秒殺、評論、下單)、降級(返回預設資料)
限流不能亂用,否則正常流量會出現一些奇怪的問題,從而導致使用者抱怨。
2. 限流演算法
常見限流演算法:技術器、令牌桶和漏桶演算法。
2.1. 計數器
計數器是最簡單粗暴的演算法。例如:一個服務每秒能處理100個請求。設定一個1s的滑動視窗,視窗有10個格子,每個格子100ms,每100ms移動一次,每次移動都記錄當前服務請求的次數。記憶體中儲存最近10次的次數(LinkedList)。格子每次移動的時候判斷一次,最後一個格子和第一個格子的次數是否相差100,如果超過,則進行限流。
當格子劃分的越多,那麼滑動視窗的滾動越平滑,限流的統計就會越精確。
2.2. 令牌桶
令牌桶演算法是一個存放固定容量令牌(token)的桶,按照固定速率往桶裡新增令牌。令牌桶的主要概念如下:
- 令牌按固定的速率被放入令牌桶中,例如:r tokens/秒
- 桶中最多存放b個令牌,當桶滿時,新新增的令牌被丟棄或拒絕
- 當一個n位元組大小的資料包到達,將從桶中刪除n個令牌,接著資料包被髮送到網路上
- 如果桶中的令牌不足n個,則不會刪除令牌,且資料包將被限流(丟棄或在緩衝區等待)
令牌桶根據放令牌的速率(r tokens/s)去控制輸出的速率(to network)
2.3. 漏桶
漏桶作為計量工具時,可用於流量整形和流量控制,漏桶的主要概念如下:
- 一個固定容量的漏桶,按照常量固定速率流出水滴(流出請求)
- 如果桶是空的,則不需流出水滴
- 可以以任意速率流入水滴到漏桶(流入請求)
- 如果流入水滴超出了桶的容量,則流入的水滴溢位了(新流入的請求被拒絕),則漏桶容量是不變的
漏桶可以看做固定容量、固定流出速率的佇列,漏桶限制的是請求的流出速率,漏桶中裝的是請求
2.4. 令牌桶和漏桶的比較
令牌桶 | 漏桶 | |
---|---|---|
請求何時拒絕 | 固定速率往桶中新增令牌,如果桶中令牌不夠,則拒絕新請求 | 流入請求速率任意,常量固定速率流出請求。當流入請求數積累到漏桶容量時,則拒絕新請求 |
速率限制 | 限制平均流入速率,允許一定程度的突發請求(支援一次拿多個令牌) | 限制常量流出速率(流出速率是固定值),從而平滑突發流入速率 |
參考
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