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怎么對Spring Boot接口進行限流

發布時間:2021-02-07 20:03:55 來源:億速云 閱讀:471 作者:Leah 欄目:開發技術

這篇文章將為大家詳細講解有關怎么對Spring Boot接口進行限流,文章內容質量較高,因此小編分享給大家做個參考,希望大家閱讀完這篇文章后對相關知識有一定的了解。

算法介紹

計數器法

計數器法是限流算法里最簡單也是最容易實現的一種算法。比如我們規定,對于A接口來說,我們1分鐘的訪問次數不能超過100個。那么我們可以這么做:在一開始的時候,我們可以設置一個計數器counter,每當一個請求過來的時候,counter就加1,如果counter的值大于100并且該請求與第一個請求的間隔時間還在1分鐘之內,那么說明請求數過多;如果該請求與第一個請求的間隔時間大于1分鐘,且counter的值還在限流范圍內,那么就重置counter,具體算法的示意圖如下:

怎么對Spring Boot接口進行限流

具體的偽代碼如下:

怎么對Spring Boot接口進行限流

這個算法雖然簡單,但是有一個十分致命的問題,那就是臨界問題,我們看下圖:

怎么對Spring Boot接口進行限流

從上圖中我們可以看到,假設有一個惡意用戶,他在0:59時,瞬間發送了100個請求,并且1:00又瞬間發送了100個請求,那么其實這個用戶在1秒里面,瞬間發送了200個請求。我們剛才規定的是1分鐘最多100個請求,也就是每秒鐘最多1.7個請求,用戶通過在時間窗口的重置節點處突發請求,可以瞬間超過我們的速率限制。用戶有可能通過算法的這個漏洞,瞬間壓垮我們的應用。

聰明的朋友可能已經看出來了,剛才的問題其實是因為我們統計的精度太低。那么如何很好地處理這個問題呢?或者說,如何將臨界問題的影響降低呢?我們可以看下面的滑動窗口算法。

滑動窗口

滑動窗口,又稱rolling window。為了解決這個問題,我們引入了滑動窗口算法。如果學過TCP網絡協議的話,那么一定對滑動窗口這個名詞不會陌生。下面這張圖,很好地解釋了滑動窗口算法:

怎么對Spring Boot接口進行限流

在上圖中,整個紅色的矩形框表示一個時間窗口,在我們的例子中,一個時間窗口就是一分鐘。然后我們將時間窗口進行劃分,比如圖中,我們就將滑動窗口劃成了6格,所以每格代表的是10秒鐘。每過10秒鐘,我們的時間窗口就會往右滑動一格。每一個格子都有自己獨立的計數器counter,比如當一個請求在0:35秒的時候到達,那么0:30~0:39對應的counter就會加1。

那么滑動窗口怎么解決剛才的臨界問題的呢?我們可以看上圖,0:59到達的100個請求會落在灰色的格子中,而1:00到達的請求會落在橘黃色的格子中。當時間到達1:00時,我們的窗口會往右移動一格,那么此時時間窗口內的總請求數量一共是200個,超過了限定的100個,所以此時能夠檢測出來觸發了限流。

我再來回顧一下剛才的計數器算法,我們可以發現,計數器算法其實就是滑動窗口算法。只是它沒有對時間窗口做進一步地劃分,為60s。

由此可見,當滑動窗口的格子劃分的越多,那么滑動窗口的滾動就越平滑,限流的統計就會越精確。

怎么對Spring Boot接口進行限流

漏桶算法

漏桶算法,又稱leaky bucket。為了理解漏桶算法,我們看一下對于該算法的示意圖:

怎么對Spring Boot接口進行限流

從圖中我們可以看到,整個算法其實十分簡單。首先,我們有一個固定容量的桶,有水流進來,也有水流出去。對于流進來的水來說,我們無法預計一共有多少水會流進來,也無法預計水流的速度。但是對于流出去的水來說,這個桶可以固定水流出的速率。而且,當桶滿了之后,多余的水將會溢出。

我們將算法中的水換成實際應用中的請求,我們可以看到漏桶算法天生就限制了請求的速度。當使用了漏桶算法,我們可以保證接口會以一個常速速率來處理請求。所以漏桶算法天生不會出現臨界問題。具體的偽代碼實現如下:

怎么對Spring Boot接口進行限流

令牌桶算法

令牌桶算法,又稱token bucket。為了理解該算法,我們再來看一下算法的示意圖:

怎么對Spring Boot接口進行限流

從圖中我們可以看到,令牌桶算法比漏桶算法稍顯復雜。首先,我們有一個固定容量的桶,桶里存放著令牌(token)。桶一開始是空的,token以一個固定的速率r往桶里填充,直到達到桶的容量,多余的令牌將會被丟棄。每當一個請求過來時,就會嘗試從桶里移除一個令牌,如果沒有令牌的話,請求無法通過。

具體的偽代碼實現如下:

怎么對Spring Boot接口進行限流

RateLimiter實現

對于令牌桶的代碼實現,可以直接使用Guava包中的RateLimiter。

怎么對Spring Boot接口進行限流

相關變種

若仔細研究算法,我們會發現我們默認從桶里移除令牌是不需要耗費時間的。如果給移除令牌設置一個延時時間,那么實際上又采用了漏桶算法的思路。Google的guava庫下的SmoothWarmingUp類就采用了這個思路。

臨界問題

我們再來考慮一下臨界問題的場景。在0:59秒的時候,由于桶內積滿了100個token,所以這100個請求可以瞬間通過。但是由于token是以較低的速率填充的,所以在1:00的時候,桶內的token數量不可能達到100個,那么此時不可能再有100個請求通過。所以令牌桶算法可以很好地解決臨界問題。下圖比較了計數器(左)和令牌桶算法(右)在臨界點的速率變化。我們可以看到雖然令牌桶算法允許突發速率,但是下一個突發速率必須要等桶內有足夠的token后才能發生:

關于怎么對Spring Boot接口進行限流就分享到這里了,希望以上內容可以對大家有一定的幫助,可以學到更多知識。如果覺得文章不錯,可以把它分享出去讓更多的人看到。

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