接口限流算法:漏桶算法&令牌桶算法

引用自【接口限流算法:漏桶算法&令牌桶算法】
工作中对外提供的API 接口设计都要考虑限流,如果不考虑限流,会成系统的连锁反应,轻者响应缓慢,重者系统宕机,整个业务线崩溃,如何应对这种情况呢,我们可以对请求进行引流或者直接拒绝等操作,保持系统的可用性和稳定性,防止因流量暴增而导致的系统运行缓慢或宕机。

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

缓存:缓存的目的是提升系统访问速度和增大系统处理容量
降级:降级是当服务器压力剧增的情况下,根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级,以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行
限流:限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速,或者对一个时间窗口内的请求进行限速来保护系统,一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理。

限流算法

常用的限流算法有令牌桶和和漏桶,而Google开源项目Guava中的RateLimiter使用的就是令牌桶控制算法。

漏桶算法

把请求比作是水,水来了都先放进桶里,并以限定的速度出水,当水来得过猛而出水不够快时就会导致水直接溢出,即拒绝服务。

漏桶算法

漏斗有一个进水口 和 一个出水口,出水口以一定速率出水,并且有一个最大出水速率:

在漏斗中没有水的时候,

  • 如果进水速率小于等于最大出水速率,那么,出水速率等于进水速率,此时,不会积水
  • 如果进水速率大于最大出水速率,那么,漏斗以最大速率出水,此时,多余的水会积在漏斗中

在漏斗中有水的时候

  • 出水口以最大速率出水
  • 如果漏斗未满,且有进水的话,那么这些水会积在漏斗中
  • 如果漏斗已满,且有进水的话,那么这些水会溢出到漏斗之外

令牌桶算法

对于很多应用场景来说,除了要求能够限制数据的平均传输速率外,还要求允许某种程度的突发传输。这时候漏桶算法可能就不合适了,令牌桶算法更为适合。

令牌桶算法的原理是系统以恒定的速率产生令牌,然后把令牌放到令牌桶中,令牌桶有一个容量,当令牌桶满了的时候,再向其中放令牌,那么多余的令牌会被丢弃;当想要处理一个请求的时候,需要从令牌桶中取出一个令牌,如果此时令牌桶中没有令牌,那么则拒绝该请求。

令牌桶算法

令牌桶算法VS漏桶算法

漏桶

漏桶的出水速度是恒定的,那么意味着如果瞬时大流量的话,将有大部分请求被丢弃掉(也就是所谓的溢出)。

令牌桶

生成令牌的速度是恒定的,而请求去拿令牌是没有速度限制的。这意味,面对瞬时大流量,该算法可以在短时间内请求拿到大量令牌,而且拿令牌的过程并不是消耗很大的事情。

最后

不论是对于令牌桶拿不到令牌被拒绝,还是漏桶的水满了溢出,都是为了保证大部分流量的正常使用,而牺牲掉了少部分流量,这是合理的,如果因为极少部分流量需要保证的话,那么就可能导致系统达到极限而挂掉,得不偿失。

本文讲的单机的限流,是JVM级别的的限流,所有的令牌生成都是在内存中,在分布式环境下不能直接这么用,可用使redis限流。

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Source: github.com/k4yt3x/flowerhd
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