#导入MD文档图片# 服务限流的常见算法与限流策略
Posted Jokay1024
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了#导入MD文档图片# 服务限流的常见算法与限流策略相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1. 什么是服务限流?
随着现在微服务、分布式系统的发展,各个服务之间的相互调用越来越复杂。
为了保证自身服务的稳定性与高可用,当面对超过自身服务能力的请求调用时,要做一定的限流措施。
如同五一、国庆期间的旅游出行、景区爆满,游客限流。我们的服务面对诸如秒杀、大促、618、双十一以及爬虫等高并发、大流量的场景也需要做服务限流。
概念:对超出服务处理能力之外的请求进行拦截,对访问服务的流量进行限制。
2. 常用限流算法
2.1 计数器法(固定窗口)
概念 :在单位时间内,统计进入的请求数量,统计值达到限流阈值时,开始限流(如拒绝和排队)。这个单位时间结束后,计算器清零,重新开始计数。
问题:在固定时间窗口切换处,最高可能会接收到2倍阈值的流量。
2.2 滑动窗口算法
概念: 滑动窗口对固定窗口进行改良,将其细化,将一个时间窗口划分为若干个时间窗格,每个窗格代表固定的时间段(如1分钟)、拥有独立的计数器,每过固定时间(如1分钟),将滑动窗口向前移动一格。滑动窗口中的窗格划分越细,限流统计越精确。
2.3 漏斗算法
概念:请求像水一样注入漏斗,然后以固定的速率流出。漏斗未满之前,请求可以一直进入;漏斗满,则请求拒绝。
漏斗算法可以平滑流量,但是无法解决流量突增的问题。
2.4 令牌桶算法
概念:以恒定速率(令牌产生速率
)向令牌桶中放入令牌,令牌桶满(令牌桶大小
)则无法放入。请求到达后先获取令牌,拿到令牌后请求被处理并删除获得的令牌。令牌不足时,请求无法获得令牌,请求被拒绝。
令牌桶算法可以平滑限流,同时可以容忍突发流量。
3. 限流策略
3.1 服务拒绝
当请求流量达到限流阈值时,对多余的请求直接拒绝。
可通过设计实现对指定域名、IP、客户端、应用、用户等不同来源的请求进行拒绝。
3.2 延时处理
通过将多余的请求加入缓存队列或延时队列,来应对短期的流量突增,高峰期过后开始将堆积的请求流量逐渐处理。
3.3 请求分级(优先级)
对不同来源的请求设置优先级,先处理优先级更高的请求。如VIP客户、重要的业务应用(如交易服务优先级高于日志服务)
3.4 动态限流
可以监控系统相关指标、评估系统压力,通过注册中心、配置中心等动态调整限流阈值。
3.5 监控预警&动态扩容
如果有优秀的服务监控系统与自动部署、发布系统,可以通过监控系统自动监测系统运行情况,对短期内服务压力暴增、流量大幅写入的情况进行邮件、短信等方式进行预警。
在满足特定条件下,可自动部署、发布相关服务,起到动态扩容的效果。
4. 限流位置
4.1 接入层限流
可以通过nginx、API路由网关等对域名或IP进行限流,同时可以拦截非法请求
4.2 应用限流
每个服务可以有自己的单机或集群限流措施,也可以调用第三方的限流服务
4.3 基础服务限流
数据库:限制数据库连接、限制读写速率
消息队列:限制消费速率(消费量、消费线程)
以上是关于#导入MD文档图片# 服务限流的常见算法与限流策略的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
SpringCloud Alibaba——Sentinel服务熔断与限流(一流控规则)
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