分布式系统关注点(9)——想通关「限流」？只要这一篇
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可能你在網(wǎng)上看過(guò)不少「限流」相關(guān)的文章，但是z哥的這篇可能是最全面，最深入淺出的一篇了（容我飄幾秒～）。
開(kāi)個(gè)玩笑，希望你能收獲一些增量?jī)r(jià)值就好～。
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之前有了解到z哥的一部分讀者們沒(méi)有充分搞清楚「限流」和「熔斷」的關(guān)系。我們先來(lái)思考一個(gè)問(wèn)題，生活中也有限流，為什么國(guó)慶春節(jié)長(zhǎng)假熱門景點(diǎn)要限流？而不是一早先開(kāi)幾小時(shí)，如果人多了就關(guān)幾小時(shí)，人少了就再開(kāi)呢？其實(shí)這就是限流和熔斷表象上的一個(gè)區(qū)別。
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在上一篇中我們聊到了「熔斷」（分布式系統(tǒng)關(guān)注點(diǎn)——99%的人都能看懂的「熔斷」以及最佳實(shí)踐），有熔斷機(jī)制的系統(tǒng)，它對(duì)可用性的作用至少保證了不會(huì)全盤(pán)崩潰。
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但是你可以想象一個(gè)稍微極端一點(diǎn)的場(chǎng)景，如果系統(tǒng)流量不是很穩(wěn)定，導(dǎo)致頻繁觸發(fā)熔斷的話，是不是意味著系統(tǒng)一直熔斷的三種狀態(tài)中不斷切換。
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導(dǎo)致的結(jié)果是每次從開(kāi)啟熔斷到關(guān)閉熔斷的期間，必然會(huì)導(dǎo)致大量的用戶無(wú)法正常使用。系統(tǒng)層面的可用性大致是這樣的。
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另外，從資源利用率上也會(huì)很容易發(fā)現(xiàn)，波谷的這段時(shí)期資源是未充分利用的。
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由此可見(jiàn)，光有熔斷是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。
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在高壓下，只要系統(tǒng)沒(méi)宕機(jī)，如果能將接收的流量持續(xù)保持在高位，但又不超過(guò)系統(tǒng)所能承載的上限，會(huì)是更有效率的運(yùn)作模式，因?yàn)闀?huì)將這里的波谷填滿。
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在如今的互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)作為社會(huì)基礎(chǔ)設(shè)施的大環(huán)境下，上面的這個(gè)場(chǎng)景其實(shí)離我們并不是那么遠(yuǎn)，同時(shí)也會(huì)顯得沒(méi)那么極端。例如，層出不窮的營(yíng)銷玩法，一個(gè)接著一個(gè)的社會(huì)熱點(diǎn)，以及互聯(lián)網(wǎng)冰山之下的黑產(chǎn)、刷子的蓬勃發(fā)展，更加使得這個(gè)場(chǎng)景變的那么的需要去考慮、去顧忌。因?yàn)殡S時(shí)都有可能會(huì)涌入超出你預(yù)期的流量，然后壓垮你的系統(tǒng)。
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那么限流的作用就很顯而易見(jiàn)了：只要系統(tǒng)沒(méi)宕機(jī)，系統(tǒng)只是因?yàn)橘Y源不夠，而無(wú)法應(yīng)對(duì)大量的請(qǐng)求，為了保證有限的系統(tǒng)資源能夠提供最大化的服務(wù)能力，因而對(duì)系統(tǒng)按照預(yù)設(shè)的規(guī)則進(jìn)行流量（輸出或輸入）限制的一種方法，確保被接收的流量不會(huì)超過(guò)系統(tǒng)所能承載的上限。
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一、怎么做「限流」
從前面聊到的內(nèi)容中我們也知道，限流最好能“限”在一個(gè)系統(tǒng)處理能力的上限附近，所以：
通過(guò)「壓力測(cè)試」等方式獲得系統(tǒng)的能力上限在哪個(gè)水平是第一步。
其次，就是制定干預(yù)流量的策略。比如標(biāo)準(zhǔn)該怎么定、是否只注重結(jié)果還是也要注重過(guò)程的平滑性等。
最后，就是處理“被干預(yù)掉”的流量。能不能直接丟棄？不能的話該如何處理？
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獲得系統(tǒng)能力的上限
第一步不是我們這次內(nèi)容的重點(diǎn)，說(shuō)起來(lái)就是對(duì)系統(tǒng)做一輪壓測(cè)。可以在一個(gè)獨(dú)立的環(huán)境進(jìn)行，也可以直接在生產(chǎn)環(huán)境的多個(gè)節(jié)點(diǎn)中選擇一個(gè)節(jié)點(diǎn)作為樣本來(lái)壓測(cè)，當(dāng)然需要做好與其他節(jié)點(diǎn)的隔離。
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一般我們做壓測(cè)為了獲得2個(gè)結(jié)果，「速率」和「并發(fā)數(shù)」。前者表示在一個(gè)時(shí)間單位內(nèi)能夠處理的請(qǐng)求數(shù)量，比如xxx次請(qǐng)求/秒。后者表示系統(tǒng)在同一時(shí)刻能處理的最大請(qǐng)求數(shù)量，比如xxx次的并發(fā)。從指標(biāo)上需要獲得「最大值」、「平均值」或者「中位數(shù)」。后續(xù)限流策略需要設(shè)定的具體標(biāo)準(zhǔn)數(shù)值就是從這些指標(biāo)中來(lái)的。
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題外話：從精益求精的角度來(lái)說(shuō)，其他的諸如cpu、網(wǎng)絡(luò)帶寬以及內(nèi)存的耗用也可以作為參照因素。
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制定干預(yù)流量的策略
常用的策略就4種，我給它起了一個(gè)簡(jiǎn)單的定義——「兩窗兩桶」。兩窗就是：固定窗口、滑動(dòng)窗口，兩桶就是：漏桶、令牌桶。
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固定窗口
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固定窗口就是定義一個(gè)“固定”的統(tǒng)計(jì)周期，比如1分鐘或者30秒、10秒這樣。然后在每個(gè)周期統(tǒng)計(jì)當(dāng)前周期中被接收到的請(qǐng)求數(shù)量，經(jīng)過(guò)計(jì)數(shù)器累加后如果達(dá)到設(shè)定的閾值就觸發(fā)「流量干預(yù)」。直到進(jìn)入下一個(gè)周期后，計(jì)數(shù)器清零，流量接收恢復(fù)正常狀態(tài)。
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這個(gè)策略最簡(jiǎn)單，寫(xiě)起代碼來(lái)也沒(méi)幾行。
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全局變量 int totalCount = 0;? //有一個(gè)「固定周期」會(huì)觸發(fā)的定時(shí)器將數(shù)值清零。
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if(totalCount > 限流閾值) {
? ? return; //不繼續(xù)處理請(qǐng)求。
}
totalCount++;
? ??
// do something...
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固定窗口有一點(diǎn)需要注意的是，假如請(qǐng)求的進(jìn)入非常集中，那么所設(shè)定的「限流閾值」等同于你需要承受的最大并發(fā)數(shù)。所以，如果需要顧忌到并發(fā)問(wèn)題，那么這里的「固定周期」設(shè)定的要盡可能的短。因?yàn)?#xff0c;這樣的話「限流閾值」的數(shù)值就可以相應(yīng)的減小。甚至，限流閾值就可以直接用并發(fā)數(shù)來(lái)指定。比如，假設(shè)固定周期是3秒，那么這里的閾值就可以設(shè)定為「平均并發(fā)數(shù)*3」。
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不過(guò)不管怎么設(shè)定，固定窗口永遠(yuǎn)存在的缺點(diǎn)是：由于流量的進(jìn)入往往都不是一個(gè)恒定的值，所以一旦流量進(jìn)入速度有所波動(dòng)，要么計(jì)數(shù)器會(huì)被提前計(jì)滿，導(dǎo)致這個(gè)周期內(nèi)剩下時(shí)間段的請(qǐng)求被“限制”。要么就是計(jì)數(shù)器計(jì)不滿，也就是「限流閾值」設(shè)定的過(guò)大，導(dǎo)致資源無(wú)法充分利用。
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「滑動(dòng)窗口」可以改善這個(gè)問(wèn)題。
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滑動(dòng)窗口
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滑動(dòng)窗口其實(shí)就是對(duì)固定窗口做了進(jìn)一步的細(xì)分，將原先的粒度切的更細(xì)，比如1分鐘的固定窗口切分為60個(gè)1秒的滑動(dòng)窗口。然后統(tǒng)計(jì)的時(shí)間范圍隨著時(shí)間的推移同步后移。
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同時(shí)，我們還可以得出一個(gè)結(jié)論是：如果固定窗口的「固定周期」已經(jīng)很小了，那么使用滑動(dòng)窗口的意義也就沒(méi)有了。舉個(gè)例子，現(xiàn)在的固定窗口周期已經(jīng)是1秒了，再切分到毫秒級(jí)別能反而得不償失，會(huì)帶來(lái)巨大的性能和資源損耗。
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滑動(dòng)窗口大致的代碼邏輯是這樣：
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全局?jǐn)?shù)組 鏈表[]? counterList = new 鏈表[切分的滑動(dòng)窗口數(shù)量];
//有一個(gè)定時(shí)器，在每一次統(tǒng)計(jì)時(shí)間段起點(diǎn)需要變化的時(shí)候就將索引0位置的元素移除，并在末端追加一個(gè)新元素。
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int sum = counterList.Sum();
if(sum > 限流閾值) {
? ? return; //不繼續(xù)處理請(qǐng)求。
}
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int 當(dāng)前索引 = 當(dāng)前時(shí)間的秒數(shù) % 切分的滑動(dòng)窗口數(shù)量;
counterList[當(dāng)前索引]++;
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// do something...
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雖然說(shuō)滑動(dòng)窗口可以改善這個(gè)問(wèn)題，但是本質(zhì)上還是預(yù)先劃定時(shí)間片的方式，屬于一種“預(yù)測(cè)”，意味著幾乎肯定無(wú)法做到100%的物盡其用。
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但是，「桶」模式可以做的更好，因?yàn)椤竿啊鼓Ｊ街卸嗔艘粋€(gè)緩沖區(qū)（桶本身）。
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漏桶
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首先聊聊「漏桶」吧。漏桶模式的核心是固定“出口”的速率，不管進(jìn)來(lái)多少量，出去的速率一直是這么多。如果涌入的量多到桶都裝不下了，那么就進(jìn)行「流量干預(yù)」。
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整個(gè)實(shí)現(xiàn)過(guò)程我們來(lái)分解一下。
控制流出的速率。這個(gè)其實(shí)可以使用前面提到的兩個(gè)“窗口”的思路來(lái)實(shí)現(xiàn)。如果當(dāng)前速率小于閾值則直接處理請(qǐng)求，否則不直接處理請(qǐng)求，進(jìn)入緩沖區(qū)，并增加當(dāng)前水位。
緩沖的實(shí)現(xiàn)可以做一個(gè)短暫的休眠或者記錄到一個(gè)容器中再做異步的重試。
最后控制桶中的水位不超過(guò)最大水位。這個(gè)很簡(jiǎn)單，就是一個(gè)全局計(jì)數(shù)器，進(jìn)行加加減減。
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這樣一來(lái)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)本質(zhì)就是：通過(guò)一個(gè)緩沖區(qū)將不平滑的流量“整形”成平滑的（高于均值的流量暫存下來(lái)補(bǔ)足到低于均值的時(shí)期），以此最大化計(jì)算處理資源的利用率。
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實(shí)現(xiàn)代碼的簡(jiǎn)化表示如下：
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全局變量 int unitSpeed;? //出口當(dāng)前的流出速率。每隔一個(gè)速率計(jì)算周期（比如1秒）會(huì)觸發(fā)定時(shí)器將數(shù)值清零。
全局變量 int waterLevel; //當(dāng)前緩沖區(qū)的水位線。
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if(unitSpeed < 速率閾值) {
? ? unitSpeed++;
? ??
? ? //do something...
}
else{
? ? if(waterLevel > 水位閾值){
? ? ? ? return; //不繼續(xù)處理請(qǐng)求。
? ? }
? ??
? ? waterLevel++;
? ??
? ? while(unitSpeed >= 速率閾值){
? ? ? ? sleep(一小段時(shí)間)。
? ? }
? ? unitSpeed++;
? ? waterLevel--;
? ? ? ??
? ? //do something...
}
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更優(yōu)秀的「漏桶」策略已經(jīng)可以在流量的總量充足的情況下發(fā)揮你所預(yù)期的100%處理能力，但這還不是極致。
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你應(yīng)該知道，一個(gè)程序所在的運(yùn)行環(huán)境中，往往不單單只有這個(gè)程序本身，會(huì)存在一些系統(tǒng)進(jìn)程甚至是其它的用戶進(jìn)程。也就是說(shuō)，程序本身的處理能力是會(huì)被干擾的，是會(huì)變化的。所以，你可以預(yù)估某一個(gè)階段內(nèi)的平均值、中位數(shù)，但無(wú)法預(yù)估具體某一個(gè)時(shí)刻的程序處理能力。又因此，你必然會(huì)使用相對(duì)悲觀的標(biāo)準(zhǔn)去作為閾值，防止程序超負(fù)荷。
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那么從資源利用率來(lái)說(shuō)，有沒(méi)有更優(yōu)秀的方案呢？有，這就是「令牌桶」。
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令牌桶
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令牌桶模式的核心是固定“進(jìn)口”速率。先拿到令牌，再處理請(qǐng)求，拿不到令牌就被「流量干預(yù)」。因此，當(dāng)大量的流量進(jìn)入時(shí)，只要令牌的生成速度大于等于請(qǐng)求被處理的速度，那么此刻的程序處理能力就是極限。
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也來(lái)分解一下它的實(shí)現(xiàn)過(guò)程。
控制令牌生成的速率，并放入桶中。這個(gè)其實(shí)就是單獨(dú)一個(gè)線程在不斷的生成令牌。
控制桶中待領(lǐng)取的令牌水位不超過(guò)最大水位。這個(gè)和「漏桶」一樣，就是一個(gè)全局計(jì)數(shù)器，進(jìn)行加加減減。
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大致的代碼簡(jiǎn)化表示如下（看上去像「固定窗口」的反向邏輯）：
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全局變量 int tokenCount = 令牌數(shù)閾值; //可用令牌數(shù)。有一個(gè)獨(dú)立的線程用固定的頻率增加這個(gè)數(shù)值，但不大于「令牌數(shù)閾值」。
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if(tokenCount == 0){
? ? return; //不繼續(xù)處理請(qǐng)求。
}
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tokenCount--;
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//do something...
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聰明的你可能也會(huì)想到，這樣一來(lái)令牌桶的容量大小理論上就是程序需要支撐的最大并發(fā)數(shù)。的確如此，假設(shè)同一時(shí)刻進(jìn)入的流量將令牌取完，但是程序來(lái)不及處理，將會(huì)導(dǎo)致事故發(fā)生。
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所以，沒(méi)有真正完美的策略，只有合適的策略。因此，根據(jù)不同的場(chǎng)景能夠識(shí)別什么是最合適的策略是更需要鍛煉的能力。下面z哥分享一些我個(gè)人的經(jīng)驗(yàn)。
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二、做「限流」的最佳實(shí)踐
四種策略該如何選擇？
首先，固定窗口。一般來(lái)說(shuō)，如非時(shí)間緊迫，不建議選擇這個(gè)方案，太過(guò)生硬。但是，為了能快速止損眼前的問(wèn)題可以作為臨時(shí)應(yīng)急的方案。
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其次，滑動(dòng)窗口。這個(gè)方案適用于對(duì)異常結(jié)果「高容忍」的場(chǎng)景，畢竟相比“兩窗”少了一個(gè)緩沖區(qū)。但是，勝在實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單。
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然后，漏桶。z哥覺(jué)得這個(gè)方案最適合作為一個(gè)通用方案。雖說(shuō)資源的利用率上不是極致，但是「寬進(jìn)嚴(yán)出」的思路在保護(hù)系統(tǒng)的同時(shí)還留有一些余地，使得它的適用場(chǎng)景更廣。
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最后，令牌桶。當(dāng)你需要盡可能的壓榨程序的性能（此時(shí)桶的最大容量必然會(huì)大于等于程序的最大并發(fā)能力），并且所處的場(chǎng)景流量進(jìn)入波動(dòng)不是很大（不至于一瞬間取完令牌，壓垮后端系統(tǒng)）。
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分布式系統(tǒng)中帶來(lái)的新挑戰(zhàn)
一個(gè)成熟的分布式系統(tǒng)大致是這樣的。
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每一個(gè)上游系統(tǒng)都可以理解為是其下游系統(tǒng)的客戶端。然后我們回想一下前面的內(nèi)容，可能你發(fā)現(xiàn)了，前面聊的「限流」都沒(méi)有提到到底是在客戶端做限流還是服務(wù)端做，甚至看起來(lái)更傾向是建立在服務(wù)端的基礎(chǔ)上做。但是你知道，在一個(gè)分布式系統(tǒng)中，一個(gè)服務(wù)端本身就可能存在多個(gè)副本，并且還會(huì)提供給多個(gè)客戶端調(diào)用，甚至其自身也會(huì)作為客戶端角色。那么，在如此交錯(cuò)復(fù)雜的一個(gè)環(huán)境中，該如何下手做限流呢？我的思路是通過(guò)「一縱一橫」來(lái)考量。
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縱
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都知道「限流」是一個(gè)保護(hù)措施，那么可以將它想象成一個(gè)盾牌。另外，一個(gè)請(qǐng)求在系統(tǒng)中的處理過(guò)程是鏈?zhǔn)降摹Ｄ敲?#xff0c;正如古時(shí)候軍隊(duì)打仗一樣，盾牌兵除了有小部分在老大周圍保護(hù)，剩下的全在最前線。因?yàn)?strong>盾的位置越前，能受益的范圍越大。
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分布式系統(tǒng)中最前面的是什么？接入層。如果你的系統(tǒng)有接入層，比如用nginx做的反向代理。那么可以通過(guò)它的ngx_http_limit_conn_module以及ngx_http_limit_req_module來(lái)做限流，是很成熟的一個(gè)解決方案。
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如果沒(méi)有接入層，那么只能在應(yīng)用層以AOP的思路去做了。但是，由于應(yīng)用是分散的，出于成本考慮你需要針對(duì)性的去做限流。比如ToC的應(yīng)用必然比ToB的應(yīng)用更需要做，高頻的緩存系統(tǒng)必然比低頻的報(bào)表系統(tǒng)更需要做，Web應(yīng)用由于存在Filter的機(jī)制做起來(lái)必然比Service應(yīng)用更方便。
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那么應(yīng)用間的限流到底是做到客戶端還是服務(wù)端呢？
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z哥的觀點(diǎn)是，從效果上客戶端模式肯定是優(yōu)于服務(wù)端模式的，因?yàn)楫?dāng)處于被限流狀態(tài)的時(shí)候，客戶端模式連建立連接的動(dòng)作都省了。另一個(gè)潛在的好處是，與集中式的服務(wù)端模式相比，可以把少數(shù)的服務(wù)端程序的壓力分散掉。但是在客戶端做成本也更高，因?yàn)樗侨ブ行幕?#xff0c;假如需要多個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的數(shù)據(jù)共通的話，是一個(gè)很麻煩的事情。
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所以，最終z哥建議你：如果考慮成本就服務(wù)端模式，考慮效果就客戶端模式。當(dāng)然也不是絕對(duì)，比如一個(gè)服務(wù)端的流量大部分都來(lái)源于某一個(gè)客戶端，那么就可以直接在這個(gè)客戶端做限流，這也不失為一個(gè)好方案。
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數(shù)據(jù)庫(kù)層面的話，一般連接字符串中本身就會(huì)包含「最大連接數(shù)」的概念，就可以起到限流的作用。如果想做更精細(xì)的控制就只能做到統(tǒng)一封裝的數(shù)據(jù)庫(kù)訪問(wèn)層框架中了。
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聊完了「縱」，那么「橫」是什么呢？
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橫
不管是多個(gè)客戶端，還是同一個(gè)服務(wù)端的多個(gè)副本。每個(gè)節(jié)點(diǎn)的性能必然會(huì)存在差異，如何設(shè)立合適的閾值？以及如何讓策略的變更盡可能快的在集群中的多個(gè)節(jié)點(diǎn)生效？說(shuō)起來(lái)很簡(jiǎn)單，引入一個(gè)性能監(jiān)控平臺(tái)和配置中心。但這些真真要做好不容易，后續(xù)我們?cè)僬归_(kāi)這塊內(nèi)容。
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三、總結(jié)
限流就好比保險(xiǎn)絲，根據(jù)你制定的標(biāo)準(zhǔn)，達(dá)到了就拉閘。
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不過(guò)，觸發(fā)限流后的措施除了直接丟棄請(qǐng)求之外，還有一個(gè)方式是「降級(jí)」，那么降級(jí)有哪些方式呢？我們下一篇再聊吧。
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Question：
你在工作中有遇到過(guò)什么場(chǎng)景需要做「限流」嗎？歡迎分享交流一下。
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作者：Zachary
出處：https://www.cnblogs.com/Zachary-Fan/p/currentlimiting.html?
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?關(guān)于作者：張帆（Zachary，個(gè)人微信號(hào)：Zachary-ZF）。堅(jiān)持用心打磨每一篇高質(zhì)量原創(chuàng)。歡迎掃描右側(cè)的二維碼~。
定期發(fā)表原創(chuàng)內(nèi)容：架構(gòu)設(shè)計(jì)丨分布式系統(tǒng)丨產(chǎn)品丨運(yùn)營(yíng)丨一些思考。
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與50位技術(shù)專家面對(duì)面20年技術(shù)見(jiàn)證，附贈(zèng)技術(shù)全景圖總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的分布式系统关注点(9)——想通关「限流」？只要这一篇的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
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