- 瞬时流量过高，服务被压垮？
- 恶意用户高频光顾，导致服务器宕机？
- 消息消费过快，导致数据库压力过大，性能下降甚至崩溃？
......
在高并发系统中，出于系统保护角度考虑，通常会对流量进行限流；不但在工作中要频繁使用，而且也是面试中的高频考点。
今天我们将图文并茂地对常见的限流算法分别进行介绍，通过各个算法的特点，给出限流算法选型的一些建议，并给出Java语言实现的代码示例。
01 固定窗口
固定窗口又称固定窗口（又称计数器算法，Fixed Window）限流算法，是最简单的限流算法，通过在单位时间内维护的计数器来控制该时间单位内的最大访问量。
假设限制每分钟请求量不超过60，设置一个计数器，当请求到达时如果计数器到达阈值，则拒绝请求，否则计数器加1；每分钟重置计数器为0。代码实现如下：
public class CounterRateLimiter extends MyRateLimiter {
/**
* 每秒限制请求数
*/
private final long permitsPerSecond;
/**
* 上一个窗口的开始时间
*/
public long timestamp = System.currentTimeMillis();
/**
* 计数器
*/
private int counter;
public CounterRateLimiter(long permitsPerSecond) {
this.permitsPerSecond = permitsPerSecond;
}
@Override
public synchronized boolean tryAcquire() {
long now = System.currentTimeMillis();
// 窗口内请求数量小于阈值，更新计数放行，否则拒绝请求
if (now - timestamp < 1000) {
if (counter < permitsPerSecond) {
counter++;
return true;
} else {
return false;
}
}
// 时间窗口过期，重置计数器和时间戳
counter = 0;
timestamp = now;
return true;
}
}
固定窗口最大的优点在于易于实现；并且内存占用小，我们只需要存储时间窗口中的计数即可；它能够确保处理更多的最新请求，不会因为旧请求的堆积导致新请求被饿死。当然也面临着临界问题，当两个窗口交界处，瞬时流量可能为2n。
02 滑动窗口
为了防止瞬时流量，可以把固定窗口近一步划分成多个格子，每次向后移动一小格，而不是固定窗口大小，这就是滑动窗口（Sliding Window）。
比如每分钟可以分为6个10秒中的单元格，每个格子中分别维护一个计数器，窗口每次向前滑动一个单元格。每当请求到达时，只要窗口中所有单元格的计数总和不超过阈值都可以放行。TCP协议中数据包的传输，同样也是采用滑动窗口来进行流量控制。
实现如下：
public class SlidingWindowRateLimiter extends MyRateLimiter {
/**
* 每分钟限制请求数
*/
private final long permitsPerMinute;
/**
* 计数器, k-为当前窗口的开始时间值秒，value为当前窗口的计数
*/
private final TreeMap<Long, Integer> counters;
public SlidingWindowRateLimiter(long permitsPerMinute) {
this.permitsPerMinute = permitsPerMinute;
this.counters = new TreeMap<>();
}
@Override
public synchronized boolean tryAcquire() {
// 获取当前时间的所在的子窗口值； 10s一个窗口
long currentWindowTime = LocalDateTime.now().toEpochSecond(ZoneOffset.UTC) / 10 * 10;
// 获取当前窗口的请求总量
int currentWindowCount = getCurrentWindowCount(currentWindowTime);
if (currentWindowCount >= permitsPerMinute) {
return false;
}
// 计数器 + 1
counters.merge(currentWindowTime, 1, Integer::sum);
return true;
}
/**
* 获取当前窗口中的所有请求数（并删除所有无效的子窗口计数器）
*
* @param currentWindowTime 当前子窗口时间
* @return 当前窗口中的计数
*/
private int getCurrentWindowCount(long currentWindowTime) {
// 计算出窗口的开始位置时间
long startTime = currentWindowTime - 50;
int result = 0;
// 遍历当前存储的计数器，删除无效的子窗口计数器，并累加当前窗口中的所有计数器之和
Iterator<Map.Entry<Long, Integer>> iterator = counters.entrySet().iterator();
while (iterator.hasNext()) {
Map.Entry<Long, Integer> entry = iterator.next();
if (entry.getKey() < startTime) {
iterator.remove();
} else {
result += entry.getValue();
}
}
return result;
}
}
滑动窗口解决了计数器中的瞬时流量高峰问题，其实计数器算法也是滑动窗口的一种，只不过窗口没有进行更细粒度单元的划分。对比计数器可见，当窗口划分的粒度越细，则流量控制更加精准和严格。
不过当窗口中流量到达阈值时，流量会瞬间切断，在实际应用中我们要的限流效果往往不是把流量一下子掐断，而是让流量平滑地进入系统当中。
03 漏桶算法
如何更加平滑的限流？不妨看看漏桶算法（Leaky Bucket），请求就像水一样以任意速度注入漏桶，而桶会按照固定的速率将水漏掉；当注入速度持续大于漏出的速度时，漏桶会变满，此时新进入的请求将会被丢弃。限流和整形是漏桶算法的两个核心能力。
实现如下：
public class LeakyBucketRateLimiter extends MyRateLimiter {
// 桶的容量
private final int capacity;
// 漏出速率
private final int permitsPerSecond;
// 剩余水量
private long leftWater;
// 上次注入时间
private long timeStamp = System.currentTimeMillis();
public LeakyBucketRateLimiter(int permitsPerSecond, int capacity) {
this.capacity = capacity;
this.permitsPerSecond = permitsPerSecond;
}
@Override
public synchronized boolean tryAcquire() {
//1. 计算剩余水量
long now = System.currentTimeMillis();
long timeGap = (now - timeStamp) / 1000;
leftWater = Math.max(0, leftWater - timeGap * permitsPerSecond);
timeStamp = now;
// 如果未满，则放行；否则限流
if (leftWater < capacity) {
leftWater += 1;
return true;
}
return false;
}
}
这并不是一个完整的漏桶算法的实现，以上代码中只是对流量是否会被抛弃进行校验，即tryAcquire返回true表示漏桶未满，否则表示漏桶已满丢弃请求。
想要以恒定的速率漏出流量，通常还应配合一个FIFO队列来实现，当tryAcquire返回true时，将请求入队，然后再以固定频率从队列中取出请求进行处理。示例代码如下：
@Test
public void testLeakyBucketRateLimiter() throws InterruptedException {
ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
ExecutorService singleThread = Executors.newSingleThreadExecutor();
LeakyBucketRateLimiter rateLimiter = new LeakyBucketRateLimiter(20, 20);
// 存储流量的队列
Queue<Integer> queue = new LinkedList<>();
// 模拟请求 不确定速率注水
singleThread.execute(() -> {
int count = 0;
while (true) {
count++;
boolean flag = rateLimiter.tryAcquire();
if (flag) {
queue.offer(count);
System.out.println(count + "--------流量被放行--------");
} else {
System.out.println(count + "流量被限制");
}
try {
Thread.sleep((long) (Math.random() * 1000));
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
}
});
// 模拟处理请求 固定速率漏水
scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(() -> {
if (!queue.isEmpty()) {
System.out.println(queue.poll() + "被处理");
}
}, 0, 100, TimeUnit.MILLISECONDS);
// 保证主线程不会退出
while (true) {
Thread.sleep(10000);
}
}
漏桶算法存在目的主要是用来平滑突发的流量，提供一种机制来确保网络中的突发流量被整合成平滑稳定的额流量。
不过由于漏桶对流量的控制过于严格，在有些场景下不能充分使用系统资源，因为漏桶的漏出速率是固定的，即使在某一时刻下游能够处理更大的流量，漏桶也不允许突发流量通过。
04 令牌桶
如何在够限制流量速率的前提下，又能够允许突发流量呢？令牌桶算法了解一下！令牌桶算法是以恒定速率向令牌桶发送令牌，请求到达时，尝试从令牌桶中拿令牌，只有拿到令牌才能够放行，否则将会被拒绝。
令牌桶具有以下特点：
-
以恒定的速率发放令牌，假设限流速率为v/s，则表示每1/v秒发放一个令牌
-
假设令牌桶容量是b，如果令牌桶已满，则新的令牌会被丢弃
-
请求能够通过限流器的前提是令牌桶中有令牌
令牌桶算法中值得关注的参数有两个，即限流速率v/s，和令牌桶容量b；速率a表示限流器一般情况下的限流速率，而b则是burst的简写，表示限流器允许的最大突发流量。
比如b=10，当令牌桶满的时候有10个可用令牌，此时允许10个请求同时通过限流器（允许流量一定程度的突发），这10个请求瞬间消耗完令牌后，后续的流量只能按照速率r通过限流器。
实现如下：
public class TokenBucketRateLimiter extends MyRateLimiter {
/**
* 令牌桶的容量「限流器允许的最大突发流量」
*/
private final long capacity;
/**
* 令牌发放速率
*/
private final long generatedPerSeconds;
/**
* 最后一个令牌发放的时间
*/
long lastTokenTime = System.currentTimeMillis();
/**
* 当前令牌数量
*/
private long currentTokens;
public TokenBucketRateLimiter(long generatedPerSeconds, int capacity) {
this.generatedPerSeconds = generatedPerSeconds;
this.capacity = capacity;
}
/**
* 尝试获取令牌
*
* @return true表示获取到令牌，放行；否则为限流
*/
@Override
public synchronized boolean tryAcquire() {
/**
* 计算令牌当前数量
* 请求时间在最后令牌是产生时间相差大于等于额1s（为啥时1s？因为生成令牌的最小时间单位时s），则
* 1. 重新计算令牌桶中的令牌数
* 2. 将最后一个令牌发放时间重置为当前时间
*/
long now = System.currentTimeMillis();
if (now - lastTokenTime >= 1000) {
long newPermits = (now - lastTokenTime) / 1000 * generatedPerSeconds;
currentTokens = Math.min(currentTokens + newPermits, capacity);
lastTokenTime = now;
}
if (currentTokens > 0) {
currentTokens--;
return true;
}
return false;
}
}
需要主意的是，非常容易被想到的实现是生产者消费者模式；用一个生产者线程定时向阻塞队列中添加令牌，而试图通过限流器的线程则作为消费者线程，只有从阻塞队列中获取到令牌，才允许通过限流器。
由于线程调度的不确定性，在高并发场景时，定时器误差非常大，同时定时器本身会创建调度线程，也会对系统的性能产生影响。
05 滑动日志
滑动日志是一个比较“冷门”，但是确实好用的限流算法。滑动日志限速算法需要记录请求的时间戳，通常使用有序集合来存储，我们可以在单个有序集合中跟踪用户在一个时间段内所有的请求。
假设我们要限制给定T时间内的请求不超过N，我们只需要存储最近T时间之内的请求日志，每当请求到来时判断最近T时间内的请求总数是否超过阈值。
实现如下：
public class SlidingLogRateLimiter extends MyRateLimiter {
/**
* 每分钟限制请求数
*/
private static final long PERMITS_PER_MINUTE = 60;
/**
* 请求日志计数器, k-为请求的时间（秒），value当前时间的请求数量
*/
private final TreeMap<Long, Integer> requestLogCountMap = new TreeMap<>();
@Override
public synchronized boolean tryAcquire() {
// 最小时间粒度为s
long currentTimestamp = LocalDateTime.now().toEpochSecond(ZoneOffset.UTC);
// 获取当前窗口的请求总数
int currentWindowCount = getCurrentWindowCount(currentTimestamp);
if (currentWindowCount >= PERMITS_PER_MINUTE) {
return false;
}
// 请求成功，将当前请求日志加入到日志中
requestLogCountMap.merge(currentTimestamp, 1, Integer::sum);
return true;
}
/**
* 统计当前时间窗口内的请求数
*
* @param currentTime 当前时间
* @return -
*/
private int getCurrentWindowCount(long currentTime) {
// 计算出窗口的开始位置时间
long startTime = currentTime - 59;
// 遍历当前存储的计数器，删除无效的子窗口计数器，并累加当前窗口中的所有计数器之和
return requestLogCountMap.entrySet()
.stream()
.filter(entry -> entry.getKey() >= startTime)
.mapToInt(Map.Entry::getValue)
.sum();
}
}
滑动日志能够避免突发流量，实现较为精准的限流；同样更加灵活，能够支持更加复杂的限流策略，如多级限流，每分钟不超过100次，每小时不超过300次，每天不超过1000次，我们只需要保存最近24小时所有的请求日志即可实现。
灵活并不是没有代价的，带来的缺点就是占用存储空间要高于其他限流算法。
06 分布式限流
以上几种限流算法的实现都仅适合单机限流。虽然给每台机器平均分配限流配额可以达到限流的目的，但是由于机器性能，流量分布不均以及计算数量动态变化等问题，单机限流在分布式场景中的效果总是差强人意。
分布式限流最简单的实现就是利用中心化存储，即将单机限流存储在本地的数据存储到同一个存储空间中，如常见的Redis等。
当然也可以从上层流量入口进行限流，Nginx代理服务就提供了限流模块，同样能够实现高性能，精准的限流，其底层是漏桶算法。
07 总结
-
固定窗口算法实现简单，性能高，但是会有临界突发流量问题，瞬时流量最大可以达到阈值的2倍。
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为了解决临界突发流量，可以将窗口划分为多个更细粒度的单元，每次窗口向右移动一个单元，于是便有了滑动窗口算法。
滑动窗口当流量到达阈值时会瞬间掐断流量，所以导致流量不够平滑。
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想要达到限流的目的，又不会掐断流量，使得流量更加平滑？可以考虑漏桶算法！需要注意的是，漏桶算法通常配置一个FIFO的队列使用以达到允许限流的作用。
由于速率固定，即使在某个时刻下游处理能力过剩，也不能得到很好的利用，这是漏桶算法的一个短板。
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限流和瞬时流量其实并不矛盾，在大多数场景中，短时间突发流量系统是完全可以接受的。令牌桶算法就是不二之选了，令牌桶以固定的速率v产生令牌放入一个固定容量为n的桶中，当请求到达时尝试从桶中获取令牌。
当桶满时，允许最大瞬时流量为n；当桶中没有剩余流量时则限流速率最低，为令牌生成的速率v。
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如何实现更加灵活的多级限流呢？滑动日志限流算法了解一下！这里的日志则是请求的时间戳，通过计算制定时间段内请求总数来实现灵活的限流。
当然，由于需要存储时间戳信息，其占用的存储空间要比其他限流算法要大得多。
不管黑猫白猫，能抓到老鼠的就是好猫。限流算法并没有绝对的好劣之分，如何选择合适的限流算法呢？不妨从性能，是否允许超出阈值，落地成本，流量平滑度，是否允许突发流量以及系统资源大小限制多方面考虑。
当然，市面上也有比较成熟的限流工具和框架。如Google出品的Guava中基于令牌桶实现的限流组件，拿来即用；以及alibaba开源的面向分布式服务架构的流量控制框架Sentinel更会让你爱不释手，它是基于滑动窗口实现的。
看后点赞，养成习惯！本次分享就到这里，我们下期见！
