分布式系统频次限制实现

起因

频次限制(rate limiting)是Web系统比较常见的功能,防止用户频繁访问接口,导致系统负载增加而影响服务的质量。

系统要求

  • 针对线上的功能,实现对指定对象有访问频次的限制
  • 支持多个客户端访问
  • 低延迟
  • 承受较大的访问量
  • 易于拓展

流程

  1. 设置服务频次限制,如针对某key10QPS
  2. 根据指定key,服务请求ratelimiter,获得是否允许此次访问
伪代码
// 初始换状态
rate := 1 // 设置频率为1ops
needed := 1 // 设置访问1次API需要的令牌数量为1
key := "userA_APIX" // userA访问APIX的场景
tokens := 0 // 当前可用令牌数
lastTime := time.Now() // 上次令牌更新时间

// 时间过去1s
time.Sleep(time.Second)

// userA请求访问APIX
nowTime := time.Now()

// 计算这段时间新生成的令牌数量
newTokens := (nowTime-lastTime)*rate

// 判断是否允许访问
allow := (newTokens+tokens)>needed

// 更新数据
if allow {
    tokens = newTokens+tokens-needed
    lastTime = nowTime

    // 响应用户操作
} else {
    tokens = tokens+newTokens
    lastTime = nowTime

    // 提示用户操作超过限制
}

设计思路

  1. 频次限制应该统一存储
    webserver是任意可拓展个数的服务,一开始,我将rate limiter的存储放在了各自服务中,导致明明我限制的是整个集群这个API的访问单人不可超过5QPS,实际上却是5nQPS。所以这个频次限制需要统一存储,统一整个系统的访问频次。

  2. 频次限制本质是一个服务
    我试着把存储挪到了redis,并且使用了一些redis的命令实现了CASredis里存了keytokenslastTime,实现令牌桶算法,可是算法逻辑仍然放在client端(也就是那些web server)。
    经过压测,QPS比较低,主要是因为CAS的重试率随着并发量上升不断升高,况且访问redis增加了网络开销,于是考虑将逻辑如何和数据放到一起。

  3. 控制成本
    重新开发一个频限服务,需要考虑多节点数据同步,请求转发,failover等功能,我希望以最小的开支实现这个系统。

实现

最终选择了redislua脚本实现了频限功能,既统一了存储,又可以利用redis cluster实现了可拓展的频限服务,以最小的成本实现功能。

benchmark

经过测试,MacBook Pro (Retina, 13-inch, Late 2013), CPU 2.4 GHz Intel Core i5, Memory 8 GB 1600 MHz DDR3上能达到1w+QPS。

项目地址

ratelimiter的golang实现

转载于:https://www.cnblogs.com/pier2/p/6939062.html

### 分布式锁的使用场景 分布式锁主要用于解决分布式系统中的资源竞争问题,确保多个节点之间的操作不会因为并发访问而导致数据不一致。其主要应用场景包括但不限于: - **库存扣减**:在电商系统中,为了避免商品库存因并发请求而超卖,可以通过分布式锁确保每次库存更新操作的原子性[^3]。 - **秒杀活动**:高并发环境下,通过分布式锁控制对有限资源的竞争访问,防止重复下单或超量购买[^3]。 - **缓存更新**:当需要更新共享缓存时,分布式锁可以避免多个实例同时写入缓存造成的数据混乱[^3]。 - **订单生成**:在生成唯一订单号或其他全局唯一的标识符时,分布式锁能保证编号的连续性和唯一性[^3]。 --- ### 分布式锁的实现方式 分布式锁通常基于一些可靠的中间件来实现,以下是常见的几种实现方式及其特点: #### 1. 基于 Redis 的分布式锁 Redis 是一种高性能的内存数据库,适合用于实现分布式锁。其实现有两种常见的方式: - **SETNX 方式**:利用 `SETNX` 命令设置键值对,只有不存在该键时才能成功设置。这种方式简单高效,但需要注意锁的自动过期机制以及可能引发的死锁问题[^1]。 - **Redlock 算法**:由 Antirez 提出的一种改进算法,在多台 Redis 实例之间协调锁的状态,提高系统的可靠性。配合 Redisson 工具库,还能进一步增强功能,例如通过 Watchdog 自动续租锁,防止业务未完成就被误释放[^2]。 #### 2. 基于 ZooKeeper 的分布式锁 ZooKeeper 是一个高效的分布式协调服务工具,适用于构建复杂的分布式锁机制。它的临时顺序节点特性非常适合用来实现分布式锁: - 创建一个以 `/lock/` 开头的临时顺序节点,所有客户端尝试创建相同的路径名。最小序号的节点获得锁,其他节点则监听前驱节点的变化并等待机会抢夺锁[^3]。 - 支持多种类型的锁(如独占锁、共享锁),并且具备良好的容灾能力,即使某些节点宕机也不会影响整体运行状态[^3]。 #### 3. 基于 MySQL 的分布式锁 虽然性能不如 Redis 和 ZooKeeper 高效,但在某些特定场景下也可以借助数据库实现简单的分布式锁: - 插入一条记录作为锁标志,如果插入失败说明已被占用;删除这条记录表示解锁过程结束[^3]。 - 此种方法容易受到数据库连接数限制的影响,并且缺乏像 Redis 这样的快速响应速度,因此仅推荐应用于低频次需求场合[^3]。 --- ### 总结 无论是哪种技术选型,设计合理的分布式锁都应考虑以下几个方面的要求——互斥性、可重入性、高可用性、高性能表现以及是否支持阻塞模式与公平策略等属性[^3]。实际开发过程中需根据具体业务背景权衡利弊做出最佳决策。 ```python import redis # 示例代码展示如何使用 Redis 实现基础版分布式锁 class RedisDistributedLock: def __init__(self, client, key, timeout=10): self.client = client self.key = key self.timeout = timeout def acquire(self): return self.client.set(self.key, 'locked', nx=True, ex=self.timeout) def release(self): if self.client.get(self.key) == b'locked': self.client.delete(self.key) ```
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