分布式限流算法及方案介绍

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个人博客：kang.fun

业务场景

现代互联网很多业务场景，比如秒杀、下单、查询商品详情，最大特点就是高并发，而往往我们的系统不能承受这么大的流量，继而产生了很多的应对措施：CDN、消息队列、多级缓存、异地多活。

但是无论如何优化，终究由硬件的物理特性决定了我们系统性能的上限，如果强行接收所有请求，往往造成雪崩。

这时候限流熔断就发挥作用了，限制请求数，快速失败，保证系统满负载又不超限。

极致的优化，就是将硬件使用率提高到100%，但永远不会超过100%

常用限流算法

计数器

直接计数，简单暴力，举个例子：

比如限流设定为1小时内10次，那么每次收到请求就计数加一，并判断这一小时内计数是否大于上限10，没超过上限就返回成功，否则返回失败。

这个算法的缺点就是在时间临界点会有较大瞬间流量。

继续上面的例子，理想状态下，请求匀速进入，系统匀速处理请求：

但实际情况中，请求往往不是匀速进入，假设第n小时59分59秒的时候突然进入10个请求，全部请求成功，到达下一个时间区间时刷新计数。那么第n+1小时刚开始又打进10个请求，等于瞬间进入20个请求，肯定不符合“1小时10次”的规则，这种现象叫做“突刺现象”。

为解决这个问题，计数器算法经过优化后，产生了滑动窗口算法：

我们将时间间隔均匀分隔，比如将一分钟分为6个10秒，每一个10秒内单独计数，总的数量限制为这6个10秒的总和，我们把这6个10秒成为“窗口”。

那么每过10秒，窗口往前滑动一步，数量限制变为新的6个10秒的总和，如图所示：

那么如果在临界时，收到10个请求（图中灰色格子），在下一个时间段来临时，橙色部分又进入10个请求，但窗口内包含灰色部分，所以已经到达请求上线，不再接收新的请求。

这就是**“滑动窗口”**算法。

但是滑动窗口仍然有缺陷，为了保证匀速，我们要划分尽可能多的格子，而格子越多，每一个格子能够接收的请求数就越少，这样就限制了系统瞬间处理能力。

漏桶

漏桶算法其实也很简单，假设我们有一个固定容量的桶，流速（系统处理能力）固定，如果一段时间水龙头水流太大，水就溢出了（请求被抛弃了）。

用编程的语言来说，每次请求进来都放入一个先进先出的队列中，队列满了，则直接返回失败。另外有一个线程池固定间隔不断地从这个队列中拉取请求。

消息队列、jdk的线程池，都有类似的设计。

令牌桶

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。

漏桶和令牌桶算法的区别：

漏桶的特点是消费能力固定，当请求量超出消费能力时，提供一定的冗余能力，把请求缓存下来匀速消费。优点是对下游保护更好。

令牌桶遇到激增流量会更从容，只要存在令牌，则可以一并消费掉。适合有突发特征的流量，如秒杀场景。

限流方案

一、容器限流

1. Tomcat

tomcat能够配置连接器的最大线程数属性，该属性maxThreads是Tomcat的最大线程数，当请求的并发大于maxThreads时，请求就会排队执行(排队数设置：accept-count)，这样就完成了限流的目的。

<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
          connectionTimeout="20000"
          maxThreads="150"
          redirectPort="8443" />

2. Nginx

Nginx 提供了两种限流手段：一是控制速率，二是控制并发连接数。

• 控制速率

  我们需要使用 limit_req_zone配置来限制单位时间内的请求数，即速率限制，示例配置如下：

  limit_req_zone $binary_remote_addr zone=mylimit:10m rate=2r/s;
  

  第一个参数：$binary_remote_addr 表示通过remote_addr这个标识来做限制，“binary_”的目的是缩写内存占用量，是限制同一客户端ip地址。

  第二个参数：zone=mylimit:10m表示生成一个大小为10M，名字为one的内存区域，用来存储访问的频次信息。

  第三个参数：rate=2r/s表示允许相同标识的客户端的访问频次，这里限制的是每秒2次，还可以有比如30r/m的。

• 并发连接数

  利用 limit_conn_zone 和 limit_conn 两个指令即可控制并发数，示例配置如下

  limit_conn_zone $binary_remote_addr zone=perip:10m;
  limit_conn_zone $server_name zone=perserver:10m;
  server {   
      ...
      limit_conn perip 10; # 限制同一个客户端ip
      limit_conn perserver 100;
  }
  

只有当 request header 被后端处理后，这个连接才进行计数

二、服务端限流

1. Semaphore

JUC包中提供的信号量工具，它的内部维护了一个同步队列，我们可以在每个请求进来的时候，尝试获取信号量，获取不到可以阻塞或者快速失败

简单样例：

Semaphore sp = new Semaphore(3);
sp.require(); // 阻塞获取
System.out.println("执行业务逻辑");
sp.release();

2. RateLimiter

Guava中基于令牌桶实现的一个限流工具，使用非常简单，通过方法create()创建一个桶，然后通过acquire()或者tryAcquire()获取令牌：

RateLimiter rateLimiter