• 服务治理:几种开源限流算法库/应用软件介绍和使用


    一、Go time/rate 限流器

    1.1 简介

    Go 在 x 标准库,即 golang.org/x/time/rate 里自带了一个限流器,这个限流器是基于令牌桶算法(token bucket)实现的。

    上一篇文章讲了几种限流算法,里面就有令牌桶算法,具体可以看上篇文章介绍。

    1.2 rate/time 限流构造器

    这个限流构造器就是生成 token,供后面使用。

    Limiter struct 结构:

    // https://github.com/golang/time/blob/master/rate/rate.go#L55
    
    // The methods AllowN, ReserveN, and WaitN consume n tokens.
    type Limiter struct {
        mu sync.Mutex
        limit Limit   // 放入 token 的速率
        burst int     // 令牌桶限制最大值
        tokens float64 // 桶中令牌数
        // last is the last time the limiter's tokens field was updated
        last time.Time
        // lastEvent is the latest time of a rate-limited event (past or future)
        lastEvent time.Time
    }
    

    限流器构造方法:func NewLimiter(r Limit, b int) *Limiter

    • r :产生 token 的速率。默认是每秒中可以向桶中生产多少 token。也可以设置这个值,用方法 Every 设置 token 速率时间粒度。
    • b :桶的容量,桶容纳 token 的最大数量。 b == 0,允许声明容量为 0 的值,这时拒绝所有请求;与 b== 0 情况相反,如果 r 为 inf 时,将允许所有请求,即使是 b == 0。
    // Inf is the infinite rate limit; it allows all events (even if burst is zero). 
    const Inf = Limit(math.MaxFloat64)
    

    It implements a "token bucket" of size b, initially full and refilled at rate r tokens per second.
    构造器一开始会为桶注入 b 个 token,然后每秒补充 r 个 token。

    • 每秒生成 20 个 token,桶的容量为 5,代码为:
    limiter := NewLimiter(20, 5)
    
    • 200ms 生成 1 个 token

    这时候不是秒为单位生成 token ,就可以使用 Every 方法设置生成 token 的速率:

    limit := Every(200 * time.Millisecond)
    limiter := NewLimiter(limit, 5)
    

    1秒 = 200ms * 5,也就是每秒生成 5 个 token。

    生成了 token 之后,请求获取 token,然后使用 token。

    1.3 time/rate 有3种限流用法

    time/rate 源码里注释,消费 n 个 tokens 的方法

    // The methods AllowN, ReserveN, and WaitN consume n tokens.

    • AllowN
    • ReserveN
    • WaitN

    A. WaitN、Wait

    WaitN / Wait 方法:

    // https://pkg.go.dev/golang.org/x/time/rate#Limiter.WaitN
    // WaitN blocks until lim permits n events to happen.
    // It returns an error if n exceeds the Limiter's burst size, the Context is
    // canceled, or the expected wait time exceeds the Context's Deadline.
    // The burst limit is ignored if the rate limit is Inf.
    func (lim *Limiter) WaitN(ctx context.Context, n int) (err error)
    
    func (lim *Limiter) Wait(ctx context.Context) (err error)
    

    WaitN : 当桶中的 token 数量小于 N 时,WaitN 方法将阻塞一段时间直到 token 满足条件或超时或取消(如果设置了context),超时或取消将返回error。如果 N 充足则直接返回。
    Wait : 就是 WaitN 方法中参数 n 为 1 时,即:WaitN(ctx, 1)

    方法里还有 Contex 参数,所以也可以设置 Deadline 或 Timeout,来决定 Wait 最长时间。比如下面代码片段:

     ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second * 5)
     defer cancel()
     err := limiter.WaitN(ctx, 2)
    

    例子1:

    package main
    
    import (
    	"context"
    	"fmt"
    	"time"
    
    	"golang.org/x/time/rate"
    )
    
    func main() {
    	limit := rate.NewLimiter(3, 5) // 每秒产生 3 个token,桶容量 5
    
    	ctx, cancel := context.WithTimeout(context.Background(), time.Second*5)
    	defer cancel() // 超时取消
    
    	for i := 0; ; i++ { // 有多少令牌直接消耗掉
    		fmt.Printf("%03d %s\n", i, time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05.000"))
    		err := limit.Wait(ctx)
    		if err != nil { // 超时取消 err != nil
    			fmt.Println("err: ", err.Error())
    			return // 超时取消,退出 for
    		}
    	}
    }
    

    分析:这里指定令牌桶大小为 5,每秒生成 3 个令牌。for 循环消耗令牌,产生多少令牌都会消耗掉。
    从开始一直到 5 秒超时,计算令牌数,一开始初始化 NewLimiter 的 5 个 + 每秒 3 个令牌 * 5秒 ,总计 20 个令牌。运行程序输出看看:

    $ go run .\waitdemo.go
    000 2022-05-17 21:35:38.400
    001 2022-05-17 21:35:38.425
    002 2022-05-17 21:35:38.425
    003 2022-05-17 21:35:38.425
    004 2022-05-17 21:35:38.425
    005 2022-05-17 21:35:38.425
    006 2022-05-17 21:35:38.773
    007 2022-05-17 21:35:39.096
    008 2022-05-17 21:35:39.436
    009 2022-05-17 21:35:39.764
    010 2022-05-17 21:35:40.106
    011 2022-05-17 21:35:40.434
    012 2022-05-17 21:35:40.762
    013 2022-05-17 21:35:41.104
    014 2022-05-17 21:35:41.430
    015 2022-05-17 21:35:41.759
    016 2022-05-17 21:35:42.104
    017 2022-05-17 21:35:42.429
    018 2022-05-17 21:35:42.773
    019 2022-05-17 21:35:43.101
    err:  rate: Wait(n=1) would exceed context deadline
    

    B: AllowN、Allow

    AllowN / Allow 方法

    // https://pkg.go.dev/golang.org/x/time/rate#Limiter.AllowN
    // AllowN reports whether n events may happen at time now.
    // Use this method if you intend to drop / skip events that exceed the rate limit.
    // Otherwise use Reserve or Wait.
    func (lim *Limiter) AllowN(now time.Time, n int) bool
    
    // Allow is shorthand for AllowN(time.Now(), 1).
    func (lim *Limiter) Allow() bool
    

    AllowN :截止到某一时刻,桶中的 token 数量至少为 N 个,满足就返回 true,同时从桶中消费 n 个 token;反之返回 false,不消费 token。这个实际就是丢弃某些请求。
    Allow :就是 AllowN 方法中参数 now 为现在时间,n 为 1,即 AllowN(time.Now(), 1)

    例子:

    package main
    
    import (
    	"fmt"
    	"net/http"
    	"time"
    
    	"golang.org/x/time/rate"
    )
    
    func main() {
    	r := rate.Every(1 * time.Millisecond)
    	limit := rate.NewLimiter(r, 10)
    
    	http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    		if limit.Allow() {
    			fmt.Printf("success,当前时间:%s\n", time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"))
    		} else {
    			fmt.Printf("success,但是被限流了。。。\n")
    		}
    	})
    
    	fmt.Println("http start ... ")
    	_ = http.ListenAndServe(":8080", nil)
    
    }
    

    然后你可以找一个 http 测试工具模拟用户压测下,比如 https://github.com/rakyll/hey 这个工具。测试命令:

    hey -n 100 http://localhost:8080/
    

    就可以看到输出的内容

    ... ...
    success,当前时间:2022-05-17 21:41:44
    success,当前时间:2022-05-17 21:41:44
    success,当前时间:2022-05-17 21:41:44
    success,但是被限流了。。。
    success,但是被限流了。。。
    ... ...

    例子2:

    package main
    
    import (
    	"fmt"
    	"time"
    
    	"golang.org/x/time/rate"
    )
    
    func main() {
    	limit := rate.NewLimiter(1, 3)
    	for {
    		if limit.AllowN(time.Now(), 2) {
    			fmt.Println(time.Now().Format("2006-01-02 15:04:05"))
    		} else {
    			time.Sleep(time.Second * 3)
    		}
    	}
    }
    

    C:ReserveN、Reserve

    ReserveN / Reserve 方法

    // https://pkg.go.dev/golang.org/x/time/rate#Limiter.ReserveN
    // ReserveN returns a Reservation that indicates how long the caller must wait before n events happen. The Limiter takes this Reservation into account when allowing future events. The returned Reservation’s OK() method returns false if n exceeds the Limiter's burst size.
    func (lim *Limiter) ReserveN(now time.Time, n int) *Reservation
    
    func (lim *Limiter) Reserve() *Reservation
    
    func (r *Reservation) DelayFrom(now time.Time) time.Duration
    func (r *Reservation) Delay() time.Duration
    func (r *Reservation) OK() bool
    

    其实上面的 WaitN 和 AllowN 都是基于 ReserveN 方法。具体可以去看看这 3 个方法的源码

    ReserveN :此方法返回 *Reservation 对象。你可以调用该对象的 Dealy 方法,获取延迟等待的时间。如果为 0,则不用等待。必须等到等待时间结束后才能进行下面的工作。
    或者,如果不想等待,可以调用 Cancel 方法,该方法会将 Token 归还。
    Reserve :就是 ReserveN 方法中参数 now 为现在时间,n 为 1,即 AllowN(time.Now(), 1)

    usage example:

    // https://pkg.go.dev/golang.org/x/time/rate#Limiter.ReserveN
    
    r := lim.ReserveN(time.Now(), 1)
    if !r.OK() {
      // Not allowed to act! Did you remember to set lim.burst to be > 0 ?
      return
    }
    time.Sleep(r.Delay())
    Act() // 执行相关逻辑
    

    1.4 动态设置桶token容量和速率

    SetBurstAt / SetBurst

    func (lim *Limiter) SetBurstAt(now time.Time, newBurst int)
    func (lim *Limiter) SetBurst(newBurst int)
    

    SetBurstAt :设置到某时刻桶中 token 的容量
    SetBurst:SetBurstAt(time.Now())

    SetLimitAt / SetLimit

    func (lim *Limiter) SetLimitAt(now time.Time, newLimit Limit)
    func (lim *Limiter) SetLimit(newLimit Limit)
    

    SetLimitAt :设置某刻 token 的速率
    SetLimit :设置 token 的速率

    二、uber 的 rate limiter

    2.1 简介

    uber 的这个限流算法是漏桶算法(leaky bucket) - github.com/uber-go/ratelimit

    与令牌桶算法的区别:

    1. 漏桶算法流出的速率可以控制,流进桶中请求不能控制
    2. 令牌桶算法对于流入和流出的速度都是可以控制的,因为令牌可以自己生成。所以它还可以应对突发流量。突发流量生成 token 就快些。
    3. 令牌桶算法只要桶中有 token 就可以一直消费,漏桶是按照预定的间隔顺序进行消费的。

    2.2 使用

    官方的例子:

    limit := ratelimit.New(100) // 每秒钟允许100个请求
    
    prev := time.Now()
    
    for i := 0; i < 10; i++ {
        now := limit.Take()
        fmt.Println(i, now.Sub(prev))
        prev = now
    }
    

    限流器每秒可以通过 100 个请求,平均每个间隔 10ms。

    2.3 uber 对漏桶算法的改进

    在传统的漏桶算法,每个请求间隔是固定的,然而在实际应用中,流量不是这么平均的,时而小时而大,对于这种情况,uber 对 leaky bucket 做了一点改进,引入 maxSlack 最大松弛量的概念。

    举例子:比如 3 个请求,请求 1 完成,15ms后,请求 2 才到来,可以对 2 立即处理。请求 2 完成后,5ms后,请求 3 到来,这个请求距离上次请求不足 10ms,因此要等 5ms。
    但是,对于这种情况,实际三个请求一共耗时 25ms 才完成,并不是预期的 20ms。

    uber 的改进是:可以把之情请求间隔比较长的时间,匀给后面的请求使用,只要保证每秒请求数即可。

    uber ratelimit 改进代码实现:

    t.sleepFor += t.perRequest - now.Sub(t.last)
    if t.sleepFor > 0 {
      t.clock.Sleep(t.sleepFor)
      t.last = now.Add(t.sleepFor)
      t.sleepFor = 0
    } else {
      t.last = now
    }
    

    把每个请求多余出来的等待时间累加起来,以给后面的抵消使用。

    其他参数用法:

    • WithoutSlack:

    ratelimit 中引入最大松弛量,默认的最大松弛量为 10 个请求的间隔时间。
    但是我不想用这个最大松弛量呢,就要限制请求的固定间隔时间,用 WithoutSlack 这个参数限制:

    limit := ratelimit.New(100, ratelimit.WithoutSlack)
    
    • WithClock(clock Clock):

    ratelimit 中时间相关计算是用 go 的标准时间库 time,如果想要更高进度或特殊需求计算,可以用 WithClock 参数替换,实现 Clock 的 interface 就可以了

    type Clock interface {
            Now() time.Time
            Sleep(time.Duration)
    }
    
    clock &= MyClock{}
    limiter := ratelimit.New(100, ratelimit.WithClock(clock))
    

    更多 ratelimit

    三、其他限流器,算法库包和软件

    1. 滴滴的 tollbooth,http 限流中间件,有很多特性
      • 1.基于IP,路径,方法,header,授权用户等限流
      • 2.通过使用 LimitByKeys() 组合你自己的中间件
      • 3.对于head项和基本auth能够设置TTL-过期时间
      • 4.拒绝后,可以使用以下 HTTP 头响应,比如 X-Rate-Limit-Limit  The maximum request limit
      • 5.当限流达到上限,可以自定义消息和方法,返回信息
      • 6.它是基于 golang.org/x/time/rate 开发
    2. java 的 guava 限流
    3. 基于信号量限流
    4. sentinel-go 服务治理软件以及sentinel
    5. 还有各种基于 nginx 的限流器,限流软件-服务网关,api gateway等

    四、参考

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/jiujuan/p/16283141.html
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