Java互联网架构-如何设计服务接口API限流功能
API 概念的出現，遠遠早于個人計算機的誕生，更不用說網絡的誕生了。在公用數據處理的早期，為了一個應用能夠與其它系統交互，開發者便已開始設計可公開訪問并描述清晰的“接入點”。早在那時，這種做法作為一種準則，已是軟件開發的主流理念。 但是，直到分布式系統的出現，乃至網絡的降臨，這些基礎概念才淋漓的發揮出其重要性和驚人功效。
當我們回顧 API 的歷史，會發現其中有一個階段非常重要。 那是2000年左右，SOA(面向服務的架構)正在發展之中。API 的一種形式在企業應用中誕生。作為 SOA 偉大實踐的一種，這種形式的 API 走出了企業應用的領域，在創新科技的世界里找到了更肥沃的土壤。
到了今天，我們能從技術角度，找出無數原因來解釋為何 web API 能夠在各種類型、不同大小的企業中獲得成功，甚至也廣受政府機構的歡迎。 但實際上，技術并非一切。web API 的成功，還要歸功于很多其它方面的因素。這些因素大多并不那么搶眼，所以需要我們認真的研究歷史，經過仔細觀察才會發現為何那些 web API 的開拓者能夠成功。
時至今日，我們還是要去學習過去十幾年里的最佳實踐。在對那些成功提供 API 的開拓者，包括 Amazon，Salesforce， Ebay，Twitter進行研究時，我們不能忽略任何重要細節。要知道，它們提供的 API 大部分還在運行著。
一、場景描述
很多做服務接口的人或多或少的遇到這樣的場景，由于業務應用系統的負載能力有限，為了防止非預期的請求對系統壓力過大而拖垮業務應用系統。
也就是面對大流量時，如何進行流量控制？
服務接口的流量控制策略：分流、降級、限流等。本文討論下限流策略，雖然降低了服務接口的訪問頻率和并發量，卻換取服務接口和業務應用系統的高可用。
實際場景中常用的限流策略：
Nginx前端限流
按照一定的規則如帳號、IP、系統調用邏輯等在Nginx層面做限流
業務應用系統限流
1、客戶端限流
2、服務端限流
數據庫限流
紅線區，力保數據庫
二、常用的限流算法
常用的限流算法由：樓桶算法和令牌桶算法。本文不具體的詳細說明兩種算法的原理，原理會在接下來的文章中做說明。
1、漏桶算法
漏桶(Leaky Bucket)算法思路很簡單,水(請求)先進入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水(接口有響應速率),當水流入速度過大會直接溢出(訪問頻率超過接口響應速率),然后就拒絕請求,可以看出漏桶算法能強行限制數據的傳輸速率.
示意圖如下:
可見這里有兩個變量,一個是桶的大小,支持流量突發增多時可以存多少的水(burst),另一個是水桶漏洞的大小(rate)。
因為漏桶的漏出速率是固定的參數,所以,即使網絡中不存在資源沖突(沒有發生擁塞),漏桶算法也不能使流突發(burst)到端口速率.因此,漏桶算法對于存在突發特性的流量來說缺乏效率.
2、令牌桶算法
令牌桶算法(Token Bucket)和 Leaky Bucket 效果一樣但方向相反的算法,更加容易理解.隨著時間流逝,系統會按恒定1/QPS時間間隔(如果QPS=100,則間隔是10ms)往桶里加入Token(想象和漏洞漏水相反,有個水龍頭在不斷的加水),如果桶已經滿了就不再加了.新請求來臨時,會各自拿走一個Token,如果沒有Token可拿了就阻塞或者拒絕服務.
令牌桶的另外一個好處是可以方便的改變速度. 一旦需要提高速率,則按需提高放入桶中的令牌的速率. 一般會定時(比如100毫秒)往桶中增加一定數量的令牌, 有些變種算法則實時的計算應該增加的令牌的數量.
三、基于Redis功能的實現
簡陋的設計思路：假設一個用戶（用IP判斷）每分鐘訪問某一個服務接口的次數不能超過10次，那么我們可以在Redis中創建一個鍵，并此時我們就設置鍵的過期時間為60秒，每一個用戶對此服務接口的訪問就把鍵值加1，在60秒內當鍵值增加到10的時候，就禁止訪問服務接口。在某種場景中添加訪問時間間隔還是很有必要的。
1）使用Redis的incr命令，將計數器作為Lua腳本
local current
current = redis.call("incr",KEYS[1])
if tonumber(current) == 1 then
redis.call("expire",KEYS[1],1)
end
Lua腳本在Redis中運行，保證了incr和expire兩個操作的原子性。
2）使用Reids的列表結構代替incr命令
FUNCTION LIMIT_API_CALL(ip)
current = LLEN(ip)
IF current > 10 THEN
ERROR "too many requests per second"
ELSE
IF EXISTS(ip) == FALSE
MULTI
RPUSH(ip,ip)
EXPIRE(ip,1)
EXEC
ELSE
RPUSHX(ip,ip)
END
PERFORM_API_CALL()
END
Rate Limit使用Redis的列表作為容器，LLEN用于對訪問次數的檢查，一個事物中包含了RPUSH和EXPIRE兩個命令，用于在第一次執行計數是創建列表并設置過期時間，
RPUSHX在后續的計數操作中進行增加操作。
四、基于令牌桶算法的實現
令牌桶算法可以很好的支撐突然額流量的變化即滿令牌桶數的峰值。
import java.io.BufferedWriter;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOException;
import java.io.OutputStreamWriter;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.ArrayBlockingQueue;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;
import com.google.common.base.Preconditions;
import com.netease.datastream.util.framework.LifeCycle;
20 public class TokenBucket implements LifeCycle {
// 默認桶大小個數 即最大瞬間流量是64M
private static final int DEFAULT_BUCKET_SIZE = 1024 * 1024 * 64;
// 一個桶的單位是1字節
private int everyTokenSize = 1;
// 瞬間最大流量
private int maxFlowRate;
// 平均流量
private int avgFlowRate;
// 隊列來緩存桶數量：最大的流量峰值就是 = everyTokenSize*DEFAULT_BUCKET_SIZE 64M = 1 * 1024 * 1024 * 64
private ArrayBlockingQueue<Byte> tokenQueue = new ArrayBlockingQueue<Byte>(DEFAULT_BUCKET_SIZE);
private ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();
private volatile boolean isStart = false;
private ReentrantLock lock = new ReentrantLock(true);
private static final byte A_CHAR = 'a';
public TokenBucket() {
}
public TokenBucket(int maxFlowRate, int avgFlowRate) {
this.maxFlowRate = maxFlowRate;
this.avgFlowRate = avgFlowRate;
}
public TokenBucket(int everyTokenSize, int maxFlowRate, int avgFlowRate) {
this.everyTokenSize = everyTokenSize;
this.maxFlowRate = maxFlowRate;
this.avgFlowRate = avgFlowRate;
}
public void addTokens(Integer tokenNum) {
// 若是桶已經滿了，就不再家如新的令牌
for (int i = 0; i < tokenNum; i++) {
tokenQueue.offer(Byte.valueOf(A_CHAR));
}
}
public TokenBucket build() {
start();
return this;
}
/**
· 獲取足夠的令牌個數
·
· @return
· */
· public boolean getTokens(byte[] dataSize) {
Preconditions.checkNotNull(dataSize);
Preconditions.checkArgument(isStart, "please invoke start method first !");
int needTokenNum = dataSize.length / everyTokenSize + 1;// 傳輸內容大小對應的桶個數
final ReentrantLock lock = this.lock;
lock.lock();
try {
boolean result = needTokenNum <= tokenQueue.size(); // 是否存在足夠的桶數量
if (!result) {
return false;
}
int tokenCount = 0;
for (int i = 0; i < needTokenNum; i++) {
Byte poll = tokenQueue.poll();
if (poll != null) {
tokenCount++;
}
}
return tokenCount == needTokenNum;
} finally {
lock.unlock();
}
}
@Override
public void start() {
// 初始化桶隊列大小
if (maxFlowRate != 0) {
tokenQueue = new ArrayBlockingQueue<Byte>(maxFlowRate);
}
// 初始化令牌生產者
TokenProducer tokenProducer = new TokenProducer(avgFlowRate, this);
scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(tokenProducer, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);
isStart = true;
}
@Override
public void stop() {
isStart = false;
scheduledExecutorService.shutdown();
}
@Override
public boolean isStarted() {
return isStart;
}
class TokenProducer implements Runnable {
private int avgFlowRate;
private TokenBucket tokenBucket;
public TokenProducer(int avgFlowRate, TokenBucket tokenBucket) {
this.avgFlowRate = avgFlowRate;
this.tokenBucket = tokenBucket;
}
@Override
public void run() {
tokenBucket.addTokens(avgFlowRate);
}
}
public static TokenBucket newBuilder() {
return new TokenBucket();
}
public TokenBucket everyTokenSize(int everyTokenSize) {
this.everyTokenSize = everyTokenSize;
return this;
}
public TokenBucket maxFlowRate(int maxFlowRate) {
this.maxFlowRate = maxFlowRate;
return this;
}
public TokenBucket avgFlowRate(int avgFlowRate) {
this.avgFlowRate = avgFlowRate;
return this;
}
private String stringCopy(String data, int copyNum) {
StringBuilder sbuilder = new StringBuilder(data.length() * copyNum);
for (int i = 0; i < copyNum; i++) {
sbuilder.append(data);
}
return sbuilder.toString();
}
public static void main(String[] args) throws IOException, InterruptedException {
tokenTest();
}
private static void arrayTest() {
ArrayBlockingQueue<Integer> tokenQueue = new ArrayBlockingQueue<Integer>(10);
tokenQueue.offer(1);
tokenQueue.offer(1);
tokenQueue.offer(1);
System.out.println(tokenQueue.size());
System.out.println(tokenQueue.remainingCapacity());
}
private static void tokenTest() throws InterruptedException, IOException {
TokenBucket tokenBucket = TokenBucket.newBuilder().avgFlowRate(512).maxFlowRate(1024).build();
BufferedWriter bufferedWriter = new BufferedWriter(new OutputStreamWriter(new FileOutputStream("/tmp/ds_test")));
String data = "xxxx";// 四個字節
for (int i = 1; i <= 1000; i++) {
Random random = new Random();
int i1 = random.nextInt(100);
boolean tokens = tokenBucket.getTokens(tokenBucket.stringCopy(data, i1).getBytes());
TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(100);
if (tokens) {
bufferedWriter.write("token pass --- index:" + i1);
System.out.println("token pass --- index:" + i1);
} else {
bufferedWriter.write("token rejuect --- index" + i1);
System.out.println("token rejuect --- index" + i1);
}
bufferedWriter.newLine();
bufferedWriter.flush();
}
bufferedWriter.close();
}
}
總結
到這里，服務接口API限流功能就結束了，，不足之處還望大家多多包涵！！覺得收獲的話可以點個關注收藏轉發一波喔，謝謝大佬們支持。（吹一波，233~~）
下面和大家交流幾點編程的經驗：
1、多寫多敲代碼，好的代碼與扎實的基礎知識一定是實踐出來的
2丶 測試、測試再測試，如果你不徹底測試自己的代碼，那恐怕你開發的就不只是代碼，可能還會聲名狼藉。
3丶 簡化編程，加快速度，代碼風騷，在你完成編碼后，應回頭并且優化它。從長遠來看，這里或那里一些的改進，會讓后來的支持人員更加輕松。
總結
以上是生活随笔為你收集整理的Java互联网架构-如何设计服务接口API限流功能的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
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