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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:
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,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。
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:
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:
对于令牌桶的代码实现,可以直接使用Guava包中的RateLimiter。
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。
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:
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