方案一、固定窗口限流算法
这里我们通过一个 demo 来介绍固定窗口限流算法。
- 创建一个
FixWindowRateLimiterService类。
@Service
public class FixWindowRateLimiterService {
@Resource
private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;
private static final DefaultRedisScript<Long> LIMIT_SCRIPT;
/**
* 是否运行请求通过
*
* @param key Redis key
* @param max 允许请求通过的最大数
* @param timeout 一个窗口的时间
* @return true:通过 false:限流
*/
public boolean isAllowed(String key, Long max, Long timeout) {
Long signal = stringRedisTemplate.execute(
LIMIT_SCRIPT,
Collections.singletonList(key),
String.valueOf(max),
String.valueOf(timeout)
);
if (Objects.isNull(signal)) {
return false;
}
//返回 0，则说明就是限流
return signal != 0;
}
static {
LIMIT_SCRIPT = new DefaultRedisScript<>();
LIMIT_SCRIPT.setLocation(new ClassPathResource("RateLimiterLua.lua"));
LIMIT_SCRIPT.setResultType(Long.class);
}
}
- 写一个 lua 脚本（保证线程安全），lua 脚本要放在 resources 的根目录下
local key = KEYS[1]
local max = tonumber(ARGV[1])
local timeout = tonumber(ARGV[2])
local current = tonumber(redis.call('get', key) or "0")
if current + 1 > max then
return 0
else
redis.call("INCRBY", key, 1)
redis.call("EXPIRE", key, timeout)
return current + 1
end
- 测试
注意，固定窗口算法存在边界问题，下图介绍了窗口问题。
方案二、滑动窗口限流算法
滑动窗口限流算法相对固定窗口限流算法更复杂一些，但更为精确。下面是一个基于 Redis 的 zset 结构 实现的简单滑动窗口限流的例子。
@RestController
public class RateLimitController {
private static final String KEY = "rate:limit";
private static final int MAX_VISIT = 1;
@Resource
private RedisTemplate redisTemplate;
@ResponseBody
@GetMapping("/visit")
public String visit() {
//1970-01-01T00:00:00Z 到现在的秒数
long now = Instant.now().getEpochSecond();
//移除现在这个时刻往前推 60s 的访问统计数
redisTemplate.opsForZSet().removeRangeByScore(KEY, 0, now - 60);
//获取当前的访问统计数
Long currentVisits = redisTemplate.opsForZSet().zCard(KEY);
if (currentVisits >= MAX_VISIT) {
return "请稍后再试~";
} else {
redisTemplate.opsForZSet().add(KEY, String.valueOf(now), now);
return "访问成功~";
}
}
}
方案三、漏桶限流算法
这个算法的基本思想就像有一个漏洞的桶一样。漏桶以一定的速度出水，当水流入过大的时候溢出。通过这个思想来进行流量的控制。
在程序实现中，漏桶通常以一个队列的形式存在，在有新的请求先进入队列中。队列以一定的速率处理请求，当队列满了以后，新进入的请求就会被拒绝。
下面是一个漏桶算法的 demo。在这个例子中，我们创建了一个容量为 10 的桶，每秒可以漏水两个（也就是系统每秒可以处理两个请求）。每当有新请求到来时，我们先计算桶里还剩多少水，如果没满则把请求加进去，满了就拒绝请求。
public class LeakyBucketDemo {
/**
* 桶的容量
*/
private final long capacity = 10L;
/**
* 水流出的速度
*/
private final long rate = 2L;
/**
* 当前水量（实际上就是请求书）
*/
private long water = 0L;
/**
* 上次漏水时间
*/
private long lastTime = System.currentTimeMillis();
public boolean tryConsume() {
long now = System.currentTimeMillis();
//计算当前水量
water = Math.max(0, water - (now - lastTime) * rate);
lastTime = now;
//判断剩余空间是否足够
if ((water + 1) < capacity) {
water++;
return true;
} else {
return false;
}
}
public static void main(String[] args) {
LeakyBucketDemo leakyBucketDemo = new LeakyBucketDemo();
for (int i = 0; i < 11; i++) {
System.out.println(leakyBucketDemo.tryConsume() ? "请求通过" : "请求被限流");
}
}
}
方案四、令牌桶限流算法
这个算法的思想是在一个常量固定速率下，把令牌放到令牌桶中。当请求来临的时候，令牌桶中有令牌则请求成功，没有令牌则请求失败。每请求成功一次，就会桶令牌丢到一个令牌。
下面是一个使用 Google 开源的 Guava 库来做限流算法的 demo。
public class TokenBucketDemo {
private final RateLimiter rateLimiter = RateLimiter.create(10);
public void doRequest() {
if (rateLimiter.tryAcquire()) {
System.out.println("正常处理请求");
} else {
System.out.println("限流");
}
}
public static void main(String[] args) throws InterruptedException {
TokenBucketDemo tokenBucketDemo = new TokenBucketDemo();
for (int i = 0; i < 20; i++) {
Thread.sleep(1000);
tokenBucketDemo.doRequest();
}
}
}
总结
四种限流算法各有优缺点，需要根据自己的业务场景选择使用。推荐项目比较复杂的时候使用成熟的框架，比如sentinel。
- 固定窗口限流算法：适用于对精度要求不高，对性能要求比较高的场景。
- 滑动窗口限流算法：适用于对限流精度比较高的场景。
- 漏桶限流算法：适用于访问速率绝对稳定的场景。
- 令牌桶限流算法：适用于访问速率相对比较稳定的场景，但也可以应对一定的突发流量的场景。（对于使用 Guava 实现的方案，如果自己的项目是分布式的，那么此方案不适用 --Guava 是单机的）
最后
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