本文讲述基于 Redis 的限流系统的设计，主要会谈及限流系统中限流策略这个功能的设计；在实现方面，算法使用的是令牌桶算法来，访问 Redis 使用 lua 脚本。

1、概念

In computer networks, rate limiting is used to control the rate of traffic sent or received by a network interface controller and is used to prevent DoS attacks

用我的理解翻译一下：限流是对系统的出入流量进行控制，防止大流量出入，导致资源不足，系统不稳定。

限流系统是对资源访问的控制组件，控制主要的两个功能：限流策略和熔断策略，对于熔断策略，不同的系统有不同的熔断策略诉求，有的系统希望直接拒绝、有的系统希望排队等待、有的系统希望服务降级、有的系统会定制自己的熔断策略，很难一一列举，所以本文只针对限流策略这个功能做详细的设计。

针对限流策略这个功能，限流系统中有两个基础概念：资源和策略。

  • 资源 ：或者叫稀缺资源，被流量控制的对象；比如写接口、外部商户接口、大流量下的读接口

  • 策略 ：限流策略由限流算法和可调节的参数两部分组成

熔断策略：超出速率阈值的请求的处理策略，是我自己理解的一个叫法，不是业界主流的说法。

2、限流算法

  • 限制瞬时并发数

  • 限制时间窗最大请求数

  • 令牌桶

2.1、限制瞬时并发数

定义：瞬时并发数，系统同时处理的请求 / 事务数量

优点：这个算法能够实现控制并发数的效果

缺点：使用场景比较单一，一般用来对入流量进行控制

java 伪代码实现：

AtomicInteger atomic = new AtomicInteger(1)try {        if(atomic.incrementAndGet() > 限流数) {          //熔断逻辑    } else {
          //处理逻辑    }} finally {    atomic.decrementAndGet();}

2.2、限制时间窗最大请求数

定义：时间窗最大请求数，指定的时间范围内允许的最大请求数

优点：这个算法能够满足绝大多数的流控需求，通过时间窗最大请求数可以直接换算出最大的 QPS（QPS = 请求数 / 时间窗）

缺点：这种方式可能会出现流量不平滑的情况，时间窗内一小段流量占比特别大

lua 代码实现：​​​​​​​

--- 资源唯一标识local key = KEYS[1]--- 时间窗最大并发数local max_window_concurrency = tonumber(ARGV[1])  --- 时间窗local window = tonumber(ARGV[2])  --- 时间窗内当前并发数local curr_window_concurrency = tonumber(redis.call('get', key) or 0)  if current + 1 > limit then    return falseelse    redis.call("INCRBY", key,1)        if window > -1 then        redis.call("expire", key,window)        end    return trueend

2.3、令牌桶

算法描述

  • 假如用户配置的平均发送速率为 r，则每隔 1/r 秒一个令牌被加入到桶中

  • 假设桶中最多可以存放 b 个令牌。如果令牌到达时令牌桶已经满了，那么这个令牌会被丢弃

  • 当流量以速率 v 进入，从桶中以速率 v 取令牌，拿到令牌的流量通过，拿不到令牌流量不通过，执行熔断逻辑

属性

  • 长期来看，符合流量的速率是受到令牌添加速率的影响，被稳定为：r

  • 因为令牌桶有一定的存储量，可以抵挡一定的流量突发情况

    • M 是以字节 / 秒为单位的最大可能传输速率：M>r

    • T max = b/(M-r)    承受最大传输速率的时间

    • B max = T max * M   承受最大传输速率的时间内传输的流量

优点：流量比较平滑，并且可以抵挡一定的流量突发情况

因为我们限流系统的实现就是基于令牌桶这个算法，具体的代码实现参考下文。

3、工程实现

3.1、技术选型

  • mysql: 存储限流策略的参数等元数据

  • redis+lua: 令牌桶算法实现

说明：因为我们把 redis 定位为：缓存、计算媒介，所以元数据都是存在 db 中

3.2、架构图

 

3.3、 数据结构

字段 描述
name 令牌桶的唯一标示
apps 能够使用令牌桶的应用列表
max_permits 令牌桶的最大令牌数
rate 向令牌桶中添加令牌的速率
created_by 创建人
updated_by 更新人

限流系统的实现是基于 redis 的，本可以和应用无关，但是为了做限流元数据配置的统一管理，按应用维度管理和使用，在数据结构中加入了 apps 这个字段，出现问题，排查起来也比较方便。关注公众号Java面试那些事儿，回复关键字面试，获取最新面试题

3.4、代码实现

3.4.1、代码实现遇到的问题

参考令牌桶的算法描述，一般思路是在 RateLimiter-client 放一个重复执行的线程，线程根据配置往令牌桶里添加令牌，这样的实现由如下缺点：

  • 需要为每个令牌桶配置添加一个重复执行的线程

  • 重复的间隔精度不够精确：线程需要每 1/r 秒向桶里添加一个令牌，当 r>1000 时间线程执行的时间间隔根本没办法设置（从后面性能测试的变现来看 RateLimiter-client 是可以承担 QPS > 5000 的请求速率）

3.4.2、解决方案

基于上面的缺点，参考了 google 的 guava 中 RateLimiter 中的实现，我们使用了触发式添加令牌的方式。

算法描述

基于上述的令牌桶算法

  • 将添加令牌改成触发式的方式，取令牌的是做添加令牌的动作

  • 在去令牌的时候，通过计算上一次添加令牌和当前的时间差，计算出这段间应该添加的令牌数，然后往桶里添加

  • curr_mill_second = 当前毫秒数

    • last_mill_second = 上一次添加令牌的毫秒数

    • r = 添加令牌的速率

    • reserve_permits = (curr_mill_second-last_mill_second)/1000 * r

  • 添加完令牌之后再执行取令牌逻辑

3.4.3、 lua 代码实现

--- 获取令牌--- 返回码--- 0 没有令牌桶配置--- -1 表示取令牌失败，也就是桶里没有令牌--- 1 表示取令牌成功--- @param key 令牌（资源）的唯一标识--- @param permits  请求令牌数量--- @param curr_mill_second 当前毫秒数--- @param context 使用令牌的应用标识local function acquire(key, permits, curr_mill_second, context)    local rate_limit_info = redis.pcall("HMGET", key, "last_mill_second", "curr_permits", "max_permits", "rate", "apps")        local last_mill_second = rate_limit_info[1]        local curr_permits = tonumber(rate_limit_info[2])        local max_permits = tonumber(rate_limit_info[3])        local rate = rate_limit_info[4]        local apps = rate_limit_info[5]        --- 标识没有配置令牌桶    if type(apps) == 'boolean' or apps == nil or not contains(apps, context) then        return 0    end    local local_curr_permits = max_permits;        --- 令牌桶刚刚创建，上一次获取令牌的毫秒数为空    --- 根据和上一次向桶里添加令牌的时间和当前时间差，触发式往桶里添加令牌    --- 并且更新上一次向桶里添加令牌的时间    --- 如果向桶里添加的令牌数不足一个，则不更新上一次向桶里添加令牌的时间    if (type(last_mill_second) ~= 'boolean' and last_mill_second ~= false and last_mill_second ~= nil) then        local reverse_permits = math.floor(((curr_mill_second - last_mill_second) / 1000) * rate)                local expect_curr_permits = reverse_permits + curr_permits;        local_curr_permits = math.min(expect_curr_permits, max_permits);               --- 大于0表示不是第一次获取令牌，也没有向桶里添加令牌        if (reverse_permits > 0) then            redis.pcall("HSET", key, "last_mill_second", curr_mill_second)            end    else        redis.pcall("HSET", key, "last_mill_second", curr_mill_second)      end    local result = -1    if (local_curr_permits - permits >= 0) then        result = 1        redis.pcall("HSET", key, "curr_permits", local_curr_permits - permits)        else        redis.pcall("HSET", key, "curr_permits", local_curr_permits)        end    return resultend

3.4.4、管理界面

前面的设计中，限流的配置是和应用关联的，为了更够更好的管理配置，需要一个统一的管理页面去对配置进行管控：

  • 按应用对限流配置进行管理

  • 不同的人分配不同的权限；相关人员有查看配置的权限，负责人有修改和删除配置的权限

 

3.5、性能测试

配置：aws-elasticcache-redis 2 核 4g

因为 Ratelimiter-client 的功能比较简单，基本上是 redis 的性能打个折扣。

  • 单线程取令牌：Ratelimiter-client 的 QPS = 250/s

  • 10 个线程取令牌：Ratelimiter-client 的 QPS = 2000/s

  • 100 个线程取令牌：Ratelimiter-client 的 QPS = 5000/s

4、总结

限流系统从设计到实现都比较简单，但是确实很实用，用四个字来形容就是：短小强悍，其中比较重要的是结合公司的权限体系和系统结构，设计出符合自己公司规范的限流系统。

不足：

  • redis 我们用的是单点 redis，只做了主从，没有使用 redis 高可用集群（可能使用 redis 高可用集群，会带来新的问题）

  • 限流系统目前只做了应用层面的实现，没有做接口网关上的实现

  • 熔断策略需要自己定制，如果实现的好一点，可以给一些常用的熔断策略模板