基于 Redis 實(shí)現(xiàn)分布式應(yīng)用限流

限流的目的是通過對并發(fā)訪問/請求進(jìn)行限速或者一個(gè)時(shí)間窗口內(nèi)的的請求進(jìn)行限速來保護(hù)系統(tǒng)兢交,一旦達(dá)到限制速率則可以拒絕服務(wù)。

前幾天在DD的公眾號(hào),看了一篇關(guān)于使用 瓜娃 實(shí)現(xiàn)單應(yīng)用限流的方案,參考《redis in action》 實(shí)現(xiàn)了一個(gè)jedis版本的,都屬于業(yè)務(wù)層次限制以政。 實(shí)際場景中常用的限流策略:

Nginx接入層限流按照一定的規(guī)則如帳號(hào)、IP伴找、系統(tǒng)調(diào)用邏輯等在Nginx層面做限流

業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)限流通過業(yè)務(wù)代碼控制流量這個(gè)流量可以被稱為信號(hào)量盈蛮,可以理解成是一種鎖,它可以限制一項(xiàng)資源最多能同時(shí)被多少進(jìn)程訪問技矮。

代碼實(shí)現(xiàn)

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Transaction;
import redis.clients.jedis.ZParams;

import java.util.List;
import java.util.UUID;

/**

  • @email wangiegie@gmail.com

  • @data 2017-08
    */
    public class RedisRateLimiter {
    private static final String BUCKET = "BUCKET";
    private static final String BUCKET_COUNT = "BUCKET_COUNT";
    private static final String BUCKET_MONITOR = "BUCKET_MONITOR";

    static String acquireTokenFromBucket(
    Jedis jedis, int limit, long timeout) {
    String identifier = UUID.randomUUID().toString();
    long now = System.currentTimeMillis();
    Transaction transaction = jedis.multi();

      //刪除信號(hào)量
      transaction.zremrangeByScore(BUCKET_MONITOR.getBytes(), "-inf".getBytes(), String.valueOf(now - timeout).getBytes());
      ZParams params = new ZParams();
      params.weightsByDouble(1.0,0.0);
      transaction.zinterstore(BUCKET, params, BUCKET, BUCKET_MONITOR);
    
      //計(jì)數(shù)器自增
      transaction.incr(BUCKET_COUNT);
      List<Object> results = transaction.exec();
      long counter = (Long) results.get(results.size() - 1);
    
      transaction = jedis.multi();
      transaction.zadd(BUCKET_MONITOR, now, identifier);
      transaction.zadd(BUCKET, counter, identifier);
      transaction.zrank(BUCKET, identifier);
      results = transaction.exec();
      //獲取排名抖誉,判斷請求是否取得了信號(hào)量
      long rank = (Long) results.get(results.size() - 1);
      if (rank < limit) {
          return identifier;
      } else {//沒有獲取到信號(hào)量,清理之前放入redis 中垃圾數(shù)據(jù)
          transaction = jedis.multi();
          transaction.zrem(BUCKET_MONITOR, identifier);
          transaction.zrem(BUCKET, identifier);
          transaction.exec();
      }
      return null;
    

    }
    }

調(diào)用

測試接口調(diào)用
@GetMapping("/")
public void index(HttpServletResponse response) throws IOException {
Jedis jedis = jedisPool.getResource();
String token = RedisRateLimiter.acquireTokenFromBucket(jedis, LIMIT,TIMEOUT);
if (token == null) {
response.sendError(500);
}else{
//TODO 你的業(yè)務(wù)邏輯
}
jedisPool.returnResource(jedis);
}

優(yōu)化

使用攔截器 + 注解優(yōu)化代碼

攔截器

@Configuration
static class WebMvcConfigurer extends WebMvcConfigurerAdapter {
private Logger logger =LoggerFactory.getLogger(WebMvcConfigurer.class);
@Autowired
private JedisPool jedisPool;

public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
    registry.addInterceptor(new HandlerInterceptorAdapter() {
        public boolean preHandle(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,
                                 Object handler) throws Exception {
            HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler;
            Method method = handlerMethod.getMethod();
            RateLimiter rateLimiter =method.getAnnotation(RateLimiter.class);

            if (rateLimiter != null){
                int limit = rateLimiter.limit();
                int timeout = rateLimiter.timeout();
                Jedis jedis = jedisPool.getResource();
                String token =RedisRateLimiter.acquireTokenFromBucket(jedis, limit, timeout);
                if (token == null) {
                    response.sendError(500);
                    return false;
                }
                logger.debug("token -> {}",token);
                jedis.close();
            }
            return true;
        }
    }).addPathPatterns("/*");
}

}

定義注解

/**

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface RateLimiter {
int limit() default 5;
int timeout() default 1000;
}

使用

@RateLimiter(limit = 2, timeout = 5000)
@GetMapping("/test")
public void test() {
}

并發(fā)測試

工具:apache-jmeter-3.2
說明: 沒有獲取到信號(hào)量的接口返回500衰倦,status是紅色袒炉,獲取到信號(hào)量的接口返回200,status是綠色樊零。
當(dāng)限制請求信號(hào)量為2我磁,并發(fā)5個(gè)線程:


當(dāng)限制請求信號(hào)量為5孽文,并發(fā)10個(gè)線程:


總結(jié)


對于信號(hào)量的操作,使用事務(wù)操作夺艰。

不要使用時(shí)間戳作為信號(hào)量的排序分?jǐn)?shù)芋哭,因?yàn)樵诜植际江h(huán)境中,各個(gè)節(jié)點(diǎn)的時(shí)間差的原因郁副,會(huì)出現(xiàn)不公平信號(hào)量的現(xiàn)象减牺。

可以使用把這塊代碼抽成@rateLimiter注解,然后再方法上使用就會(huì)很方便啦

不同接口的流控霞势,可以參考源碼的里面RedisRateLimiterPlus,無非是每個(gè)接口生成一個(gè)監(jiān)控參數(shù)

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