限流的实现算法有很多,但常见的限流算法有三种:计数器算法、漏桶算法和令牌桶算法。1、计数器算法计数器算法是在一定的时间间隔里,记录请求次数,当请求次数超过该时间限制时,就把计数器清零,然后重新计算。当请求次数超过间隔内的最大次数时,拒绝访问。计数器算法的实现比较简单,但存在“突刺现象”。突刺现象是指
限流的实现算法有很多,但常见的限流算法有三种:计数器算法、漏桶算法和令牌桶算法。
1、计数器算法 计数器算法是在一定的时间间隔里,记录请求次数,当请求次数超过该时间限制时,就把计数器清零,然后重新计算。当请求次数超过间隔内的最大次数时,拒绝访问。
计数器算法的实现比较简单,但存在“突刺现象”。
突刺现象是指,比如限流 QPS(每秒查询率)为 100,算法的实现思路就是从第一个请求进来开始计时,在接下来的 1 秒内,每来一个请求,就把计数加 1,如果累加的数字达到了 100,后续的请求就会被全部拒绝。等到 1 秒结束后,把计数恢复成 0,重新开始计数。如果在单位时间 1 秒内的前 10 毫秒处理了 100 个请求,那么后面的 990 毫秒会请求拒绝所有的请求,我们把这种现象称为“突刺现象”。
计数器算法的简单实现代码如下:
复制 import java .util .Calendar ;
import java .util .Date ;
import java .util .Random ;
public class CounterLimit {
// 记录上次统计时间
static Date lastDate = new Date ();
// 初始化值
static int counter = 0 ;
// 限流方法
static boolean countLimit () {
// 获取当前时间
Date now = new Date ();
Calendar calendar = Calendar .getInstance ();
calendar .setTime (now );
// 当前分
int minute = calendar .get (Calendar .MINUTE );
calendar .setTime (lastDate );
int lastMinute = calendar .get (Calendar .MINUTE );
if (minute != lastMinute ) {
lastDate = now ;
counter = 0 ;
}
++ counter ;
return counter >= 100 ; // 判断计数器是否大于每分钟限定的值。
}
// 测试方法
public static void main (String [] args ) {
for (; ; ) {
// 模拟一秒
try {
Thread .sleep (1000 );
} catch (InterruptedException e ) {
e .printStackTrace ();
}
Random random = new Random ();
int i = random .nextInt (3 );
// 模拟1秒内请求1次
if (i == 1 ) {
if (countLimit ()) {
System .out .println ("限流了" + counter );
} else {
System .out .println ("没限流" + counter );
}
} else if (i == 2 ) { // 模拟1秒内请求2次
for (int j = 0 ; j < 2 ; j ++ ) {
if (countLimit ()) {
System .out .println ("限流了" + counter );
} else {
System .out .println ("没限流" + counter );
}
}
} else { // 模拟1秒内请求10次
for (int j = 0 ; j < 10 ; j ++ ) {
if (countLimit ()) {
System .out .println ("限流了" + counter );
} else {
System .out .println ("没限流" + counter );
}
}
}
}
}
}
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漏桶算法提供了一种机制,通过它可以让突发流量被整形,以便为系统提供稳定的请求,比如 Sentinel 中流量整形(匀速排队功能)就是此算法实现的,如下图所示:
更多 Sentinel 内容详见: https://mp.weixin.qq.com/s/nF5f18BP8hscqIEmIFRN8Q。
3、令牌桶算法 令牌按固定的速率被放入令牌桶中,桶中最多存放 N 个令牌(Token),当桶装满时,新添加的令牌被丢弃或拒绝。当请求到达时,将从桶中删除 1 个令牌。令牌桶中的令牌不仅可以被移除,还可以往里添加,所以为了保证接口随时有数据通过,必须不停地往桶里加令牌。由此可见,往桶里加令牌的速度就决定了数据通过接口的速度。我们通过控制往令牌桶里加令牌的速度从而控制接口的流量。令牌桶的实现原理如下图所示:
4、漏桶算法 VS 令牌桶算法 漏桶算法是按照常量固定速率流出请求的,流入请求速率任意,当流入的请求数累积到漏桶容量时,新流入的请求被拒绝。令牌桶算法是按照固定速率往桶中添加令牌的,请求是否被处理需要看桶中的令牌是否足够,当令牌数减为零时,拒绝新的请求。令牌桶算法允许突发请求,只要有令牌就可以处理,允许一定程度的突发流量。漏桶算法限制的是常量流出速率,从而使突发流入速率平滑。
比如服务器空闲时,理论上使用漏桶算法服务器可以直接处理一次洪峰(一次洪水过程的最大流量),但是漏桶算法处理请求的速率是恒定的,因此,前期服务器资源只能根据恒定的漏水速度逐步处理请求,无法直接处理这次洪峰。而使用令牌桶算法就不存在这个问题,因为它可以先把令牌桶一次性装满,处理一次洪峰之后再走限流。
总结 限流的常见算法有以下 3 种:
计数器算法:实现简单,但有突刺现象; 漏桶算法:固定速率处理请求,处理任意流量更加平滑,可以实现流量整形; 令牌桶算法:通过控制桶中的令牌实现限流,可以处理一定的突发流量,比如处理一次洪峰。 参考 & 鸣谢 《分布式微服务架构》
https://blog.csdn.net/chengqiuming/article/details/122385943。