常用的接口限流算法

Posted 2021-03-03 huxuanjing

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了常用的接口限流算法相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

在开发高并发系统时，有三把利器用来保护系统：缓存、降级和限流。那么何为限流呢？顾名思义，限流就是限制流量，就像你宽带包了1个G的流量，用完了就没了。通过限流，我们可以很好地控制系统的qps，从而达到保护系统的目的。本篇将会介绍一下常用的限流算法以及他们各自的特点。

算法介绍

计数器法

计数器法是限流算法里最简单也是最容易实现的一种算法。比如我们规定，对于A接口来说，我们1分钟的访问次数不能超过100个。那么我们可以这么做：在一开始的时候，我们可以设置一个计数器counter，每当一个请求过来的时候，counter就加1，如果counter的值大于100并且该请求与第一个请求的间隔时间还在1分钟之内，那么说明请求数过多；如果该请求与第一个请求的间隔时间大于1分钟，且counter的值还在限流范围内，那么就重置counter，具体算法的示意图如下：
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具体的伪代码如下：

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public class CounterDemo {
public long timeStamp = getNowTime();
public int reqCount = 0;
public final int limit = 100; // 时间窗口内最大请求数
public final long interval = 1000; // 时间窗口ms

public boolean grant() {
long now = getNowTime();
if (now < timeStamp + interval) {
// 在时间窗口内
reqCount++;
// 判断当前时间窗口内是否超过最大请求控制数
return reqCount <= limit;
}
else {
timeStamp = now;
// 超时后重置
reqCount = 1;
return true;
}
}
}

这个算法虽然简单，但是有一个十分致命的问题，那就是临界问题，我们看下图：

技术图片

从上图中我们可以看到，假设有一个恶意用户，他在0:59时，瞬间发送了100个请求，并且1:00又瞬间发送了100个请求，那么其实这个用户在1秒里面，瞬间发送了200个请求。我们刚才规定的是1分钟最多100个请求，也就是每秒钟最多1.7个请求，用户通过在时间窗口的重置节点处突发请求，可以瞬间超过我们的速率限制。用户有可能通过算法的这个漏洞，瞬间压垮我们的应用。

聪明的朋友可能已经看出来了，刚才的问题其实是因为我们统计的精度太低。那么如何很好地处理这个问题呢？或者说，如何将临界问题的影响降低呢？我们可以看下面的滑动窗口算法。

滑动窗口

滑动窗口，又称rolling window。为了解决这个问题，我们引入了滑动窗口算法。如果学过TCP网络协议的话，那么一定对滑动窗口这个名词不会陌生。下面这张图，很好地解释了滑动窗口算法：
技术图片

在上图中，整个红色的矩形框表示一个时间窗口，在我们的例子中，一个时间窗口就是一分钟。然后我们将时间窗口进行划分，比如图中，我们就将滑动窗口划成了6格，所以每格代表的是10秒钟。每过10秒钟，我们的时间窗口就会往右滑动一格。每一个格子都有自己独立的计数器counter，比如当一个请求在0:35秒的时候到达，那么0:30~0:39对应的counter就会加1。

那么滑动窗口怎么解决刚才的临界问题的呢？我们可以看上图，0:59到达的100个请求会落在灰色的格子中，而1:00到达的请求会落在橘黄色的格子中。当时间到达1:00时，我们的窗口会往右移动一格，那么此时时间窗口内的总请求数量一共是200个，超过了限定的100个，所以此时能够检测出来触发了限流。

我再来回顾一下刚才的计数器算法，我们可以发现，计数器算法其实就是滑动窗口算法。只是它没有对时间窗口做进一步地划分，所以只有1格。

由此可见，当滑动窗口的格子划分的越多，那么滑动窗口的滚动就越平滑，限流的统计就会越精确。

漏桶算法

漏桶算法，又称leaky bucket。为了理解漏桶算法，我们看一下算法的示意图：
技术图片

从图中我们可以看到，整个算法其实十分简单。首先，我们有一个固定容量的桶，有水流进来，也有水流出去。对于流进来的水来说，我们无法预计一共有多少水会流进来，也无法预计水流的速度。但是对于流出去的水来说，这个桶可以固定水流出的速率。而且，当桶满了之后，多余的水将会溢出。

我们将算法中的水换成实际应用中的请求，我们可以看到漏桶算法天生就限制了请求的速度。当使用了漏桶算法，我们可以保证接口会以一个常速速率来处理请求。所以漏桶算法天生不会出现临界问题。具体的伪代码实现如下：

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public class LeakyDemo {
public long timeStamp = getNowTime();
public int capacity; // 桶的容量
public int rate; // 水漏出的速度
public int water; // 当前水量(当前累积请求数)

public boolean grant() {
long now = getNowTime();
water = max(0, water - (now - timeStamp) * rate); // 先执行漏水，计算剩余水量
    timeStamp = now;

    if ((water + 1) < capacity) {
    // 尝试加水,并且水还未满
    water += 1;
return true;
}
else {
// 水满，拒绝加水
return false;
}
}
}

令牌桶算法

令牌桶算法，又称token bucket。为了理解该算法，我们再来看一下该算法的示意图：

从图中我们可以看到，令牌桶算法比漏桶算法稍显复杂。首先，我们有一个固定容量的桶，桶里存放着令牌（token）。桶一开始是空的，token以一个固定的速率r往桶里填充，直到达到桶的容量，多余的令牌将会被丢弃。每当一个请求过来时，就会尝试从桶里移除一个令牌，如果没有令牌的话，请求无法通过。

具体的伪代码实现如下：

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public class TokenBucketDemo {
public long timeStamp = getNowTime();
public int capacity; // 桶的容量
public int rate; // 令牌放入速度
public int tokens; // 当前令牌数量

public boolean grant() {
long now = getNowTime();
// 先添加令牌
tokens = min(capacity, tokens + (now - timeStamp) * rate);
timeStamp = now;
if (tokens < 1) {
// 若不到1个令牌,则拒绝
return false;
}
else {
// 还有令牌，领取令牌
tokens -= 1;
return true;
}
}
}

临界问题

我们再来考虑一下临界问题的场景。在0:59秒的时候，由于桶内积满了100个token，所以这100个请求可以瞬间通过。但是由于token是以较低的速率填充的，所以在1:00的时候，桶内的token数量不可能达到100个，那么此时不可能再有100个请求通过。所以令牌桶算法可以很好地解决临界问题。下图比较了计数器（左）和令牌桶算法（右）在临界点的速率变化。我们可以看到虽然令牌桶算法允许突发速率，但是下一个突发速率必须要等桶内有足够的token后才能发生：
技术图片