滑动窗口限流 java_Spring Boot 的接口限流算法优缺点深度分析
点击上方蓝色字体,选择“标星公众号”
优质文章,第一时间送达
上一篇:这300G的Java资料是我师傅当年给我的,免费分享给大家(已修复)
下一篇:昨天分享资料不小心把百度网盘深处的秘密泄露了(已修复)
转自: loubobooo
原文:my.oschina.net/loubobooo/blog/1796752
前言
在一个高并发系统中对流量的把控是非常重要的,当巨大的流量直接请求到我们的服务器上没多久就可能造成接口不可用,不处理的话甚至会造成整个应用不可用。
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。本篇文章将会介绍一下常用的限流算法以及他们各自的特点。
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:
具体的伪代码如下:
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 = 60000; // 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; } } private static Long getNowTime(){ return System.currentTimeMillis(); }}
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:
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:
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,为60s。
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。
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 = 6000; // 时间窗口6ms,6格 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; } } private static Long getNowTime(){ return System.currentTimeMillis(); }}
漏桶算法
漏桶算法,又称leaky bucket。为了理解漏桶算法,我们看一下对于该算法的示意图:
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:
public class LeakyDemo { public long timeStamp = getNowTime(); public int capacity; // 桶的容量 public int rate; // 水漏出的速度 public Long water; // 当前水量(当前累积请求数) public boolean grant() { long now = getNowTime(); water = Math.max(0L, 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; } } private static Long getNowTime(){ return System.currentTimeMillis(); }}
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:
public class TokenBucketDemo { public long timeStamp = getNowTime(); public int capacity; // 桶的容量 public int rate; // 令牌放入速度 public Long tokens; // 当前令牌数量 public boolean grant() { long now = getNowTime(); // 先添加令牌 tokens = Math.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; } } private static Long getNowTime(){ return System.currentTimeMillis(); }}
RateLimiter实现
对于令牌桶的代码实现,可以直接使用Guava
包中的RateLimiter
。
@Slf4jpublic class RateLimiterExample1 { // 代表每秒最多2个 // guava限流采用的是令牌桶的方式 private static RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(2); public static void main(String[] args) { for (int index = 0; index < 100; index++) { // 单位时间内获取令牌 if (rateLimiter.tryAcquire(190, TimeUnit.MILLISECONDS)) { handle(index); } } } private static void handle(int i) { log.info("{}", i); }
相关变种
若仔细研究算法,我们会发现我们默认从桶里移除令牌是不需要耗费时间的。如果给移除令牌设置一个延时时间,那么实际上又采用了漏桶算法的思路。Google的guava库下的SmoothWarmingUp
类就采用了这个思路。
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:
计数器 VS 滑动窗口
计数器算法是最简单的算法,可以看成是滑动窗口的低精度实现。滑动窗口由于需要存储多份的计数器(每一个格子存一份),所以滑动窗口在实现上需要更多的存储空间。也就是说,如果滑动窗口的精度越高,需要的存储空间就越大。
漏桶算法 VS 令牌桶算法
漏桶算法和令牌桶算法最明显的区别是令牌桶算法允许流量一定程度的突发。因为默认的令牌桶算法,取走token是不需要耗费时间的,也就是说,假设桶内有100个token时,那么可以瞬间允许100个请求通过。
令牌桶算法由于实现简单,且允许某些流量的突发,对用户友好,所以被业界采用地较多。当然我们需要具体情况具体分析,只有最合适的算法,没有最优的算法。
说句题外话,springboot全家桶技术交流群可以加我微信,但是坑位有限哦,由于忙于工作,有时不能及时回复大家,请多包涵。
精彩推荐
1、SpringMVC+Spring+Mybatis支付宝支付功能实战(图文详解)
2、今天我才知道Redis有9种基本数据类型,据说只有5%的人知道,涨知识了
3、几步教你轻松搭建一个Java Web项目
4、爱奇艺的 "数据库" 选型到底有多牛逼?
5、JVM 性能调优监控工具 jps、jstack、jmap、jhat、jstat、hprof 使用详解
6、未来有望干掉 Python 和 JavaScript 的编程语言
7、冒着被开除风险也要给大家看看看这份Spring Cloud 总结
8、全面了解 Nginx 主要应用场景
点个在看少个 bug
滑动窗口限流 java_Spring Boot 的接口限流算法优缺点深度分析相关推荐
- Spring Boot 的接口限流算法优缺点深度分析
- 【限流保护】Springboot接口限流
公众号上线啦! 搜一搜[国服冰] 使命:尽自己所能给自学后端开发的小伙伴提供一个少有弯路的平台 回复:国服冰,即可领取我为大家准备的资料,里面包含整体的Java学习路线,电子书,以及史上最全的面试题! ...
- Stream Processing:滑动窗口的聚集(aggregation)操作的优化算法讲解
本文将要讲解流处理中滑动窗口聚集操作的相关优化算法.将分别从下面几个方面讲解: 什么是滑动窗口? 什么是滑动窗口的聚集操作? 聚集操作的优化的必要性在哪里? 有哪些优化算法,它们的原理分别是什么? 4 ...
- 最新最全的免费股票数据接口--沪深A股深度分析投资参考数据API接口(八)
深度分析数据API文档 数据来源:麦蕊智数 请求方式:Get(直接在浏览器打开就可以看到返回的数据) 数据格式:标准Json格式[{},...{}] 数据时效:实时更新 API说明文档:https:/ ...
- 最新最全的免费股票数据接口--沪深A股深度分析财务分析数据API接口(十一)
沪深深度分析数据API文档 数据来源:麦蕊智数 请求方式:Get(直接在浏览器打开就可以看到返回的数据) 数据格式:标准Json格式[{},...{}] 数据时效:实时更新 API说明文档:https ...
- 最新最全的免费股票数据接口--沪深A股深度分析机构持股数据API接口(十二)
沪深深度分析数据API文档 数据来源:麦蕊智数 请求方式:Get(直接在浏览器打开就可以看到返回的数据) 数据格式:标准Json格式[{},...{}] 数据时效:实时更新 API说明文档:https ...
- 最新最全的免费股票数据接口--沪深A股深度分析龙虎榜数据API接口(九)
沪深深度分析数据API文档 数据来源:麦蕊智数 请求方式:Get(直接在浏览器打开就可以看到返回的数据) 数据格式:标准Json格式[{},...{}] 数据时效:实时更新 API说明文档:https ...
- 简单介绍4种限流算法!(固定窗口计数器算法、滑动窗口计数器算法、漏桶算法、令牌桶算法)...
作者:架构小菜 链接:https://www.jianshu.com/p/7987bf427b5b 简单介绍 4 种非常好理解并且容易实现的限流算法! 一.固定窗口计数器算法 规定我们单位时间处理的请 ...
- 什么是限流?为什么会限流呢?常见的限流算法【固定窗口限流、滑动窗口限流、漏桶限流、令牌桶限流】是什么呢?
什么是限流?为什么会限流呢?常见的限流算法[固定窗口限流.滑动窗口限流.漏桶限流.令牌桶限流]是什么呢? 什么是限流? 为什么会限流? 1. 固定窗口限流算法 1.1 什么是固定窗口限流算法 1.2 ...
最新文章
- AMT:管理咨询冲击“最后一公里”
- 2017.10.9 JVM入门学习
- Android之自定义标题
- 你应该如何正确健壮后端服务?
- android智能农业,Android应用源码之智能农业
- P2626 斐波那契数列(升级版)
- 前端学习(2653):对比vue2中的实现
- Matplotlib——绘制图表
- JDBC——编程式事务的实现逻辑
- C++设计模式-Adapter适配器模式
- poj1511 InvitationCards 最短路 Dijkstra堆优化
- 如何用 Tensorflow 搭建神经网络-了解神经网络基本概念
- Python 调用 kafka 构建完整实例分析与应用
- python3 证件照批量换背景
- jacket for matlab,Jacket for Matlab常见问题
- 音创a55怎么安装系统_怎么安装系统|教你怎样安装系统教程
- 哈工大(深圳)-南大通用云数据库研究中心正式揭牌 产、学、研转化打造数据库国之重器
- 服务器配置https
- channel基本介绍狗朗
- 手机投屏软件直播监控软件可以互联网远程控制
热门文章
- SDH光端机概述与技术应用详解
- [渝粤教育] 西北工业大学 模拟电子技术基础 参考 资料
- 【渝粤教育】广东开放大学 Android移动开发项目实践 形成性考核 (58)
- 【渝粤题库】国家开放大学2021春2180办公室管理题目
- java 正则表达式 替换括号,Java正则表达式:如何替换方括号内的所有字符?
- python语言中整型对应的英文_Python基本数据类型详细介绍(转)
- printf sizeof c语言,你可能对 sizeof(i++) 有点误解。。。
- java为什么全是乱码_java一切乱码的解释 以及源头
- Java面向对象(21)--内部类
- laravel5.6 mysql_快速入门 |《Laravel 5.6 中文文档 5.6》| Laravel China 社区