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Java高并發(fā)系統(tǒng)限流算法的實(shí)現(xiàn)

 更新時(shí)間:2022年05月18日 09:10:30   作者:趙廣陸  
這篇文章主要介紹了Java高并發(fā)系統(tǒng)限流算法的應(yīng)用,在開(kāi)發(fā)高并發(fā)系統(tǒng)時(shí)有三把利器用來(lái)保護(hù)系統(tǒng):緩存、降級(jí)和限流,限流可以認(rèn)為服務(wù)降級(jí)的一種,限流是對(duì)系統(tǒng)的一種保護(hù)措施,需要的朋友可以參考下

1 概述

在開(kāi)發(fā)高并發(fā)系統(tǒng)時(shí)有三把利器用來(lái)保護(hù)系統(tǒng):緩存、降級(jí)和限流。限流可以認(rèn)為服務(wù)降級(jí)的一種,限流是對(duì)系統(tǒng)的一種保護(hù)措施。即限制流量請(qǐng)求的頻率(每秒處理多少個(gè)請(qǐng)求)。一般來(lái)說(shuō),當(dāng)請(qǐng)求流量超過(guò)系統(tǒng)的瓶頸,則丟棄掉多余的請(qǐng)求流量,保證系統(tǒng)的可用性。即要么不放進(jìn)來(lái),放進(jìn)來(lái)的就保證提供服務(wù)。比如:延遲處理,拒絕處理,或者部分拒絕處理等等。

2 計(jì)數(shù)器限流

2.1 概述

計(jì)數(shù)器采用簡(jiǎn)單的計(jì)數(shù)操作,到一段時(shí)間節(jié)點(diǎn)后自動(dòng)清零

2.2 實(shí)現(xiàn)

package com.oldlu.limit;
import java.util.concurrent.*;
public class Counter {
    public static void main(String[] args) {
        //計(jì)數(shù)器,這里用信號(hào)量實(shí)現(xiàn)
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
        //定時(shí)器,到點(diǎn)清零
        ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(1);
        service.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                semaphore.release(3);
            }
        },3000,3000,TimeUnit.MILLISECONDS);
        //模擬無(wú)數(shù)個(gè)請(qǐng)求從天而降
        while (true) {
            try {
                //判斷計(jì)數(shù)器
                semaphore.acquire();
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
            //如果準(zhǔn)許響應(yīng),打印一個(gè)ok
            System.out.println("ok");
        }
    }
}

2.3 結(jié)果分析

3個(gè)ok一組呈現(xiàn),到下一個(gè)計(jì)數(shù)周期之前被阻斷

2.4 優(yōu)缺點(diǎn)

實(shí)現(xiàn)起來(lái)非常簡(jiǎn)單。
控制力度太過(guò)于簡(jiǎn)略,假如1s內(nèi)限制3次,那么如果3次在前100ms內(nèi)已經(jīng)用完,后面的900ms將只能處于阻塞狀態(tài),白白浪費(fèi)掉

2.5 應(yīng)用

使用計(jì)數(shù)器限流的場(chǎng)景較少,因?yàn)樗奶幚磉壿嫴粔蜢`活。最常見(jiàn)的可能在web的登錄密碼驗(yàn)證,輸入錯(cuò)誤次數(shù)凍結(jié)一段時(shí)間的場(chǎng)景。如果網(wǎng)站請(qǐng)求使用計(jì)數(shù)器,那么惡意攻擊者前100ms吃掉流量計(jì)數(shù),使得后續(xù)正常的請(qǐng)求被全部阻斷,整個(gè)服務(wù)很容易被搞垮。

3 漏桶算法

3.1 概述

漏桶算法將請(qǐng)求緩存在桶中,服務(wù)流程勻速處理。超出桶容量的部分丟棄。漏桶算法主要用于保護(hù)內(nèi)部的處理業(yè)務(wù),保障其穩(wěn)定有節(jié)奏的處理請(qǐng)求,但是無(wú)法根據(jù)流量的波動(dòng)彈性調(diào)整響應(yīng)能力。現(xiàn)實(shí)中,類似容納人數(shù)有限的服務(wù)大廳開(kāi)啟了固定的服務(wù)窗口。

3.2 實(shí)現(xiàn)

package com.oldlu.limit;
import java.util.concurrent.*;
public class Barrel {
    public static void main(String[] args) {
        //桶,用阻塞隊(duì)列實(shí)現(xiàn),容量為3
        final LinkedBlockingQueue<Integer> que = new LinkedBlockingQueue(3);
        //定時(shí)器,相當(dāng)于服務(wù)的窗口,2s處理一個(gè)
        ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(1);
        service.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                int v = que.poll();
                System.out.println("處理:"+v);
            }
        },2000,2000,TimeUnit.MILLISECONDS);
        //無(wú)數(shù)個(gè)請(qǐng)求,i 可以理解為請(qǐng)求的編號(hào)
        int i=0;
        while (true) {
            i++;
            try {
                System.out.println("put:"+i);
                //如果是put,會(huì)一直等待桶中有空閑位置,不會(huì)丟棄
//                que.put(i);
                //等待1s如果進(jìn)不了桶,就溢出丟棄
                que.offer(i,1000,TimeUnit.MILLISECONDS);
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

3.3 結(jié)果分析

put任務(wù)號(hào)按照順序入桶
執(zhí)行任務(wù)勻速的1s一個(gè)被處理
因?yàn)橥暗娜萘恐挥?,所以1-3完美執(zhí)行,4被溢出丟棄,5正常執(zhí)行

3.4 優(yōu)缺點(diǎn)

有效的擋住了外部的請(qǐng)求,保護(hù)了內(nèi)部的服務(wù)不會(huì)過(guò)載
內(nèi)部服務(wù)勻速執(zhí)行,無(wú)法應(yīng)對(duì)流量洪峰,無(wú)法做到彈性處理突發(fā)任務(wù)
任務(wù)超時(shí)溢出時(shí)被丟棄?,F(xiàn)實(shí)中可能需要緩存隊(duì)列輔助保持一段時(shí)間
5)應(yīng)用
nginx中的限流是漏桶算法的典型應(yīng)用,配置案例如下:

http {
    #$binary_remote_addr 表示通過(guò)remote_addr這個(gè)標(biāo)識(shí)來(lái)做key,也就是限制同一客戶端ip地址。
#zone=one:10m 表示生成一個(gè)大小為10M,名字為one的內(nèi)存區(qū)域,用來(lái)存儲(chǔ)訪問(wèn)的頻次信息。    
#rate=1r/s 表示允許相同標(biāo)識(shí)的客戶端每秒1次訪問(wèn)    
    limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=1r/s;
    server {
        location /limited/ {
        #zone=one 與上面limit_req_zone 里的name對(duì)應(yīng)。
#burst=5 緩沖區(qū),超過(guò)了訪問(wèn)頻次限制的請(qǐng)求可以先放到這個(gè)緩沖區(qū)內(nèi),類似代碼中的隊(duì)列長(zhǎng)度。        
#nodelay 如果設(shè)置,超過(guò)訪問(wèn)頻次而且緩沖區(qū)也滿了的時(shí)候就會(huì)直接返回503,如果沒(méi)有設(shè)置,則所有請(qǐng)求
會(huì)等待排隊(duì),類似代碼中的put還是offer。  
       
        limit_req zone=one burst=5 nodelay;
    }
}

4 令牌桶算法

4.1 概述

令牌桶算法可以認(rèn)為是漏桶算法的一種升級(jí),它不但可以將流量做一步限制,還可以解決漏桶中無(wú)法彈性伸縮處理請(qǐng)求的問(wèn)題。體現(xiàn)在現(xiàn)實(shí)中,類似服務(wù)大廳的門(mén)口設(shè)置門(mén)禁卡發(fā)放。發(fā)放是勻速的,請(qǐng)求較少時(shí),令牌可以緩存起來(lái),供流量爆發(fā)時(shí)一次性批量獲取使用。而內(nèi)部服務(wù)窗口不設(shè)限。

4.2 實(shí)現(xiàn)

package com.oldlu.limit;
import java.util.concurrent.*;
public class Token {
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        //令牌桶,信號(hào)量實(shí)現(xiàn),容量為3
        final Semaphore semaphore = new Semaphore(3);
        //定時(shí)器,1s一個(gè),勻速頒發(fā)令牌
        ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(1);
        service.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                if (semaphore.availablePermits() < 3){
                    semaphore.release();
                }
//                System.out.println("令牌數(shù):"+semaphore.availablePermits());
            }
        },1000,1000,TimeUnit.MILLISECONDS);
        //等待,等候令牌桶儲(chǔ)存
        Thread.sleep(5);
        //模擬洪峰5個(gè)請(qǐng)求,前3個(gè)迅速響應(yīng),后兩個(gè)排隊(duì)
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            semaphore.acquire();
            System.out.println("洪峰:"+i);
        }
        //模擬日常請(qǐng)求,2s一個(gè)
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            Thread.sleep(1000);
            semaphore.acquire();
            System.out.println("日常:"+i);
            Thread.sleep(1000);
        }
        //再次洪峰
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            semaphore.acquire();
            System.out.println("洪峰:"+i);
        }
        //檢查令牌桶的數(shù)量
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            Thread.sleep(2000);
            System.out.println("令牌剩余:"+semaphore.availablePermits());
        }
    }
}

4.3 結(jié)果分析

注意結(jié)果出現(xiàn)的節(jié)奏!
洪峰0-2迅速被執(zhí)行,說(shuō)明桶中暫存了3個(gè)令牌,有效應(yīng)對(duì)了洪峰
洪峰3,4被間隔性執(zhí)行,得到了有效的限流
日常請(qǐng)求被勻速執(zhí)行,間隔均勻
第二波洪峰來(lái)臨,和第一次一樣
請(qǐng)求過(guò)去后,令牌最終被均勻頒發(fā),積累到3個(gè)后不再上升

4.4 應(yīng)用

springcloud中g(shù)ateway可以配置令牌桶實(shí)現(xiàn)限流控制,案例如下:

cloud:
    gateway:
      routes:
      ‐ id: limit_route
        uri: http://localhost:8080/test
        filters:
        ‐ name: RequestRateLimiter
          args:
           #限流的key,ipKeyResolver為spring中托管的Bean,需要擴(kuò)展KeyResolver接口  
            key‐resolver: '#{@ipResolver}'
            #令牌桶每秒填充平均速率,相當(dāng)于代碼中的發(fā)放頻率
            redis‐rate‐limiter.replenishRate: 1
            #令牌桶總?cè)萘?,相?dāng)于代碼中,信號(hào)量的容量
            redis‐rate‐limiter.burstCapacity: 3

5 滑動(dòng)窗口

5.1 概述

滑動(dòng)窗口可以理解為細(xì)分之后的計(jì)數(shù)器,計(jì)數(shù)器粗暴的限定1分鐘內(nèi)的訪問(wèn)次數(shù),而滑動(dòng)窗口限流將1分鐘拆為多個(gè)段,不但要求整個(gè)1分鐘內(nèi)請(qǐng)求數(shù)小于上限,而且要求每個(gè)片段請(qǐng)求數(shù)也要小于上限。相當(dāng)于將原來(lái)的計(jì)數(shù)周期做了多個(gè)片段拆分。更為精細(xì)。

5.2 實(shí)現(xiàn)

package com.oldlu.limit;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Map;
import java.util.TreeMap;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class Window {
    //整個(gè)窗口的流量上限,超出會(huì)被限流
    final int totalMax = 5;
    //每片的流量上限,超出同樣會(huì)被拒絕,可以設(shè)置不同的值
    final int sliceMax = 5;
    //分多少片
    final int slice = 3;
    //窗口,分3段,每段1s,也就是總長(zhǎng)度3s
    final LinkedList<Long> linkedList = new LinkedList<>();
    //計(jì)數(shù)器,每片一個(gè)key,可以使用HashMap,這里為了控制臺(tái)保持有序性和可讀性,采用TreeMap
    Map<Long,AtomicInteger> map = new TreeMap();
    //心跳,每1s跳動(dòng)1次,滑動(dòng)窗口向前滑動(dòng)一步,實(shí)際業(yè)務(wù)中可能需要手動(dòng)控制滑動(dòng)窗口的時(shí)機(jī)。
    ScheduledExecutorService service = Executors.newScheduledThreadPool(1);
    //獲取key值,這里即是時(shí)間戳(秒)
    private Long getKey(){
        return System.currentTimeMillis()/1000;
    }
    public Window(){
        //初始化窗口,當(dāng)前時(shí)間指向的是最末端,前兩片其實(shí)是過(guò)去的2s
        Long key = getKey();
        for (int i = 0; i < slice; i++) {
            linkedList.addFirst(key‐i);
            map.put(key‐i,new AtomicInteger(0));
        }
        //啟動(dòng)心跳任務(wù),窗口根據(jù)時(shí)間,自動(dòng)向前滑動(dòng),每秒1步
        service.scheduleAtFixedRate(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                Long key = getKey();
                //隊(duì)尾添加最新的片
                linkedList.addLast(key);
                map.put(key,new AtomicInteger());
                //將最老的片移除
                map.remove(linkedList.getFirst());
                linkedList.removeFirst();
                System.out.println("step:"+key+":"+map);;
            }
        },1000,1000,TimeUnit.MILLISECONDS);
    }
    //檢查當(dāng)前時(shí)間所在的片是否達(dá)到上限
    public boolean checkCurrentSlice(){
        long key = getKey();
        AtomicInteger integer = map.get(key);
        if (integer != null){
            return integer.get() < sliceMax ;
        }
        //默認(rèn)允許訪問(wèn)
        return true;
    }
    //檢查整個(gè)窗口所有片的計(jì)數(shù)之和是否達(dá)到上限
    public boolean checkAllCount(){
        return map.values().stream().mapToInt(value ‐> value.get()).sum()  < totalMax;
    }
    //請(qǐng)求來(lái)臨....
    public void req(){
        Long key = getKey();
        //如果時(shí)間窗口未到達(dá)當(dāng)前時(shí)間片,稍微等待一下
        //其實(shí)是一個(gè)保護(hù)措施,放置心跳對(duì)滑動(dòng)窗口的推動(dòng)滯后于當(dāng)前請(qǐng)求
        while (linkedList.getLast()<key){
            try {
                Thread.sleep(200);
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
        //開(kāi)始檢查,如果未達(dá)到上限,返回ok,計(jì)數(shù)器增加1
        //如果任意一項(xiàng)達(dá)到上限,拒絕請(qǐng)求,達(dá)到限流的目的
        //這里是直接拒絕?,F(xiàn)實(shí)中可能會(huì)設(shè)置緩沖池,將請(qǐng)求放入緩沖隊(duì)列暫存
        if (checkCurrentSlice() && checkAllCount()){
            map.get(key).incrementAndGet();
            System.out.println(key+"=ok:"+map);
        }else {
            System.out.println(key+"=reject:"+map);
        }
    }
    public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
        Window window = new Window();
        //模擬10個(gè)離散的請(qǐng)求,相對(duì)之間有200ms間隔。會(huì)造成總數(shù)達(dá)到上限而被限流
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            Thread.sleep(200);
            window.req();
        }
        //等待一下窗口滑動(dòng),讓各個(gè)片的計(jì)數(shù)器都置零
        Thread.sleep(3000);
        //模擬突發(fā)請(qǐng)求,單個(gè)片的計(jì)數(shù)器達(dá)到上限而被限流
        System.out.println("‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐");
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
        window.req();
        }
    }
}

5.3 結(jié)果分析

模擬零零散散的請(qǐng)求,會(huì)造成每個(gè)片里均有計(jì)數(shù),總數(shù)達(dá)到上限后,不再響應(yīng),限流生效:

再模擬突發(fā)的流量請(qǐng)求,會(huì)造成單片流量計(jì)數(shù)達(dá)到上限,不再響應(yīng)而被限流

5.4 應(yīng)用

滑動(dòng)窗口算法,在tcp協(xié)議發(fā)包過(guò)程中被使用。在web現(xiàn)實(shí)場(chǎng)景中,可以將流量控制做更細(xì)化處理,解決計(jì)數(shù)器模型控制力度太粗暴的問(wèn)題。

到此這篇關(guān)于Java高并發(fā)系統(tǒng)限流算法的應(yīng)用的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java高并發(fā)限流算法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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