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一文聊聊go語(yǔ)言中的限流漏桶和令牌桶庫(kù)-每日短訊

來(lái)源:php中文網(wǎng) | 2023-02-04 12:05:49 |

本篇文章帶大家聊聊go語(yǔ)言中的限流漏桶和令牌桶庫(kù),介紹令牌桶和漏桶的實(shí)現(xiàn)原理以及在實(shí)際項(xiàng)目中簡(jiǎn)單應(yīng)用。


(資料圖片)

為什么需要限流中間件?

在大數(shù)據(jù)量高并發(fā)訪問(wèn)時(shí),經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)服務(wù)或接口面對(duì)大量的請(qǐng)求而導(dǎo)致數(shù)據(jù)庫(kù)崩潰的情況,甚至引發(fā)連鎖反映導(dǎo)致整個(gè)系統(tǒng)崩潰?;蛘哂腥藧阂夤艟W(wǎng)站,大量的無(wú)用請(qǐng)求出現(xiàn)會(huì)導(dǎo)致緩存穿透的情況出現(xiàn)。使用限流中間件可以在短時(shí)間內(nèi)對(duì)請(qǐng)求進(jìn)行限制數(shù)量,起到降級(jí)的作用,從而保障了網(wǎng)站的安全性。

應(yīng)對(duì)大量并發(fā)請(qǐng)求的策略?

使用消息中間件進(jìn)行統(tǒng)一限制(降速)

使用限流方案將多余請(qǐng)求返回(限流)

升級(jí)服務(wù)器

緩存(但仍然有緩存穿透等危險(xiǎn))

等等

可以看出在代碼已經(jīng)無(wú)法提升的情況下,只能去提升硬件水平。或者改動(dòng)架構(gòu)再加一層!也可以使用消息中間件統(tǒng)一處理。而結(jié)合看來(lái),限流方案是一種既不需要大幅改動(dòng)也不需要高額開(kāi)銷(xiāo)的策略。

常見(jiàn)的限流方案

令牌桶算法

漏桶算法

滑動(dòng)窗口算法

等等

漏桶

引入ratelimit庫(kù)

庫(kù)函數(shù)源代碼

// New returns a Limiter that will limit to the given RPS. func New(rate int, opts ...Option) Limiter {     return newAtomicBased(rate, opts...) }  // newAtomicBased returns a new atomic based limiter. func newAtomicBased(rate int, opts ...Option) *atomicLimiter {     // TODO consider moving config building to the implementation     // independent code.     config := buildConfig(opts)     perRequest := config.per / time.Duration(rate)     l := &atomicLimiter{         perRequest: perRequest,         maxSlack:   -1 * time.Duration(config.slack) * perRequest,         clock:      config.clock,     }      initialState := state{         last:     time.Time{},         sleepFor: 0,     }     atomic.StorePointer(&l.state, unsafe.Pointer(&initialState))     return l }

該函數(shù)使用了函數(shù)選項(xiàng)模式對(duì)多個(gè)結(jié)構(gòu)體對(duì)象進(jìn)行初始化

根據(jù)傳入的值來(lái)初始化一個(gè)桶結(jié)構(gòu)體 rateint傳參 。

初始化過(guò)程中包括了

每一滴水需要的時(shí)間 perquest = config.per / time.Duration(rate)maxSlack寬松度(寬松度為負(fù)值)-1 * time.Duration(config.slack) * perRequest松緊度是用來(lái)規(guī)范等待時(shí)間的
// Clock is the minimum necessary interface to instantiate a rate limiter with // a clock or mock clock, compatible with clocks created using // github.com/andres-erbsen/clock. type Clock interface {    Now() time.Time    Sleep(time.Duration) }

同時(shí)還需要結(jié)構(gòu)體Clock來(lái)記錄當(dāng)前請(qǐng)求的時(shí)間now和此刻的請(qǐng)求所需要花費(fèi)等待的時(shí)間sleep

type state struct {    last     time.Time    sleepFor time.Duration }

state主要用來(lái)記錄上次執(zhí)行的時(shí)間以及當(dāng)前執(zhí)行請(qǐng)求需要花費(fèi)等待的時(shí)間(作為中間狀態(tài)記錄)

最重要的Take邏輯

func (t *atomicLimiter) Take() time.Time {    var (       newState state       taken    bool       interval time.Duration    )    for !taken {       now := t.clock.Now()        previousStatePointer := atomic.LoadPointer(&t.state)       oldState := (*state)(previousStatePointer)        newState = state{          last:     now,          sleepFor: oldState.sleepFor,       }       if oldState.last.IsZero() {          taken = atomic.CompareAndSwapPointer(&t.state, previousStatePointer, unsafe.Pointer(&newState))          continue       }       // 計(jì)算是否需要進(jìn)行等待取水操作       newState.sleepFor += t.perRequest(每?jī)傻嗡g的間隔時(shí)間) - now.Sub(oldState.last)(當(dāng)前時(shí)間與上次取水時(shí)間的間隔)                // 如果等待取水時(shí)間特別小,就需要松緊度進(jìn)行維護(hù)       if newState.sleepFor < t.maxSlack {          newState.sleepFor = t.maxSlack       }        // 如果等待時(shí)間大于0,就進(jìn)行更新       if newState.sleepFor > 0 {          newState.last = newState.last.Add(newState.sleepFor)          interval, newState.sleepFor = newState.sleepFor, 0       }       taken = atomic.CompareAndSwapPointer(&t.state, previousStatePointer, unsafe.Pointer(&newState))    }    t.clock.Sleep(interval)    // 最后返回需要等待的時(shí)間     return newState.last }

實(shí)現(xiàn)一個(gè)Take方法

該Take方法會(huì)進(jìn)行原子性操作(可以理解為加鎖和解鎖),在大量并發(fā)請(qǐng)求下仍可以保證正常使用。

記錄下當(dāng)前的時(shí)間 now := t.clock.Now()

oldState.last.IsZero()判斷是不是第一次取水,如果是就直接將state結(jié)構(gòu)體中的值進(jìn)行返回。而這個(gè)結(jié)構(gòu)體中初始化了上次執(zhí)行時(shí)間,如果是第一次取水就作為當(dāng)前時(shí)間直接傳參。

如果 newState.sleepFor非常小,就會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題,因此需要借助寬松度,一旦這個(gè)最小值比寬松度小,就用寬松度對(duì)取水時(shí)間進(jìn)行維護(hù)。

如果newState.sleepFor > 0就直接更新結(jié)構(gòu)體中上次執(zhí)行時(shí)間newState.last = newState.last.Add(newState.sleepFor)并記錄需要等待的時(shí)間interval, newState.sleepFor = newState.sleepFor, 0。

如果允許取水和等待操作,那就說(shuō)明沒(méi)有發(fā)生并發(fā)競(jìng)爭(zhēng)的情況,就模擬睡眠時(shí)間t.clock.Sleep(interval)。然后將取水的目標(biāo)時(shí)間進(jìn)行返回,由服務(wù)端代碼來(lái)判斷是否打回響應(yīng)或者等待該時(shí)間后繼續(xù)響應(yīng)。

t.clock.Sleep(interval)

func (c *clock) Sleep(d time.Duration) { time.Sleep(d) }

實(shí)際上在一個(gè)請(qǐng)求來(lái)的時(shí)候,限流器就會(huì)進(jìn)行睡眠對(duì)應(yīng)的時(shí)間,并在睡眠后將最新取水時(shí)間返回。

實(shí)際應(yīng)用(使用Gin框架)

func ratelimit1() func(ctx *gin.Context) {     r1 := rate1.New(100)     return func(ctx *gin.Context) {         now := time.Now()         //  Take 返回的是一個(gè) time.Duration的時(shí)間         if r1.Take().Sub(now) > 0 {             // 返回的時(shí)間比當(dāng)前的時(shí)間還大,說(shuō)明需要進(jìn)行等待             // 如果需要等待, 就 time.Sleep(r1.Take().Sub(now())) 然后放行             // 如果不需要等待請(qǐng)求時(shí)間,就直接進(jìn)行Abort 然后返回             response(ctx, http.StatusRequestTimeout, "rate1 limit...")             fmt.Println("rate1 limit...")             ctx.Abort()             return         }         // 放行         ctx.Next()     } }

這里你可以進(jìn)行選擇是否返回。因?yàn)門(mén)ake一定會(huì)執(zhí)行sleep函數(shù),所以當(dāng)執(zhí)行take結(jié)束后表示當(dāng)前請(qǐng)求已經(jīng)接到了水。當(dāng)前演示使用第一種情況。

如果你的業(yè)務(wù)要求響應(yīng)不允許進(jìn)行等待。那么可以在該請(qǐng)求接完水之后然后,如上例。

如果你的業(yè)務(wù)允許響應(yīng)等待,那么該請(qǐng)求等待對(duì)應(yīng)的接水時(shí)間后進(jìn)行下一步。具體代碼就是將if中的內(nèi)容直接忽略。(建議使用)

測(cè)試代碼

這里定義了一個(gè)響應(yīng)函數(shù)和一個(gè)handler函數(shù)方便測(cè)試

func response(c *gin.Context, code int, info any) {    c.JSON(code, info) }  func pingHandler(c *gin.Context) {    response(c, 200, "ping ok~") }

執(zhí)行go test -run=Run -v先開(kāi)啟一個(gè)web服務(wù)

func TestRun(t *testing.T) {    r := gin.Default()     r.GET("/ping1", ratelimit1(), pingHandler)    r.GET("/ping2", ratelimit2(), helloHandler)     _ = r.Run(":4399") }

使用接口壓力測(cè)試工具go-wrk進(jìn)行測(cè)試->tsliwowicz/go-wrk: go-wrk)

在golang引入install版本可以直接通過(guò)go install github.com/tsliwowicz/go-wrk@latest下載

使用幫助

Usage: go-wrk <options> <url>    Options:     -H       Header to add to each request (you can define multiple -H flags) (Default )     -M       HTTP method (Default GET)     -T       Socket/request timeout in ms (Default 1000)     -body    request body string or @filename (Default )     -c       Number of goroutines to use (concurrent connections) (Default 10)     -ca      CA file to verify peer against (SSL/TLS) (Default )     -cert    CA certificate file to verify peer against (SSL/TLS) (Default )     -d       Duration of test in seconds (Default 10)     -f       Playback file name (Default <empty>)     -help    Print help (Default false)     -host    Host Header (Default )     -http    Use HTTP/2 (Default true)     -key     Private key file name (SSL/TLS (Default )     -no-c    Disable Compression - Prevents sending the "Accept-Encoding: gzip" header (Default false)     -no-ka   Disable KeepAlive - prevents re-use of TCP connections between different HTTP requests (Default false)     -no-vr   Skip verifying SSL certificate of the server (Default false)     -redir   Allow Redirects (Default false)     -v       Print version details (Default false)

-t 8個(gè)線(xiàn)程 -c 400個(gè)連接 -n 模擬100次請(qǐng)求 -d 替換-n 表示連接時(shí)間

輸入go-wrk -t=8 -c=400 -n=100 http://127.0.0.1:4399/ping1

可以稍微等待一下水流積攢(壓測(cè)速度過(guò)快)。

可以看出,89個(gè)請(qǐng)求全部返回。也就是說(shuō)在一段請(qǐng)求高峰期,不會(huì)有請(qǐng)求進(jìn)行響應(yīng)。因此我認(rèn)為既然內(nèi)部已經(jīng)睡眠,那么就也就應(yīng)該對(duì)請(qǐng)求放行處理。

令牌桶

引入ratelimit庫(kù)

go get -u github.com/juju/ratelimit

初始化

// NewBucket returns a new token bucket that fills at the // rate of one token every fillInterval, up to the given // maximum capacity. Both arguments must be // positive. The bucket is initially full. func NewBucket(fillInterval time.Duration, capacity int64) *Bucket {    return NewBucketWithClock(fillInterval, capacity, nil) }  // NewBucketWithClock is identical to NewBucket but injects a testable clock // interface. func NewBucketWithClock(fillInterval time.Duration, capacity int64, clock Clock) *Bucket {    return NewBucketWithQuantumAndClock(fillInterval, capacity, 1, clock) }

進(jìn)行Bucket桶的初始化。

func NewBucketWithQuantumAndClock(fillInterval time.Duration, capacity, quantum int64, clock Clock) *Bucket {    if clock == nil {       clock = realClock{}    }     // 填充速率    if fillInterval <= 0 {       panic("token bucket fill interval is not > 0")    }     // 最大令牌容量    if capacity <= 0 {       panic("token bucket capacity is not > 0")    }     // 單次令牌生成量    if quantum <= 0 {       panic("token bucket quantum is not > 0")    }    return &Bucket{       clock:           clock,       startTime:       clock.Now(),       latestTick:      0,       fillInterval:    fillInterval,       capacity:        capacity,       quantum:         quantum,       availableTokens: capacity,    } }

令牌桶初始化過(guò)程,初始化結(jié)構(gòu)體 fillInterval(填充速率) cap(最大令牌量) quannum(每次令牌生成量)。

如果三個(gè)變量有一個(gè)小于或者等于0的話(huà)直接進(jìn)行報(bào)錯(cuò)返回。在最開(kāi)始就將當(dāng)前令牌數(shù)初始化為最大容量。

調(diào)用

// TakeAvailable takes up to count immediately available tokens from the // bucket. It returns the number of tokens removed, or zero if there are // no available tokens. It does not block. func (tb *Bucket) TakeAvailable(count int64) int64 {    tb.mu.Lock()    defer tb.mu.Unlock()    return tb.takeAvailable(tb.clock.Now(), count) }

調(diào)用TakeAvailable函數(shù),傳入?yún)?shù)為需要取出的令牌數(shù)量,返回參數(shù)是實(shí)際能夠取出的令牌數(shù)量。

內(nèi)部實(shí)現(xiàn)

func (tb *Bucket) takeAvailable(now time.Time, count int64) int64 {    // 如果需要取出的令牌數(shù)小于等于零,那么就返回0個(gè)令牌     if count <= 0 {       return 0    }     // 根據(jù)時(shí)間對(duì)當(dāng)前桶中令牌數(shù)進(jìn)行計(jì)算    tb.adjustavailableTokens(tb.currentTick(now))     // 計(jì)算之后的令牌總數(shù)小于等于0,說(shuō)明當(dāng)前令牌不足取出,那么就直接返回0個(gè)令牌    if tb.availableTokens <= 0 {       return 0    }     // 如果當(dāng)前存儲(chǔ)的令牌數(shù)量多于請(qǐng)求數(shù)量,那么就返回取出令牌數(shù)    if count > tb.availableTokens {       count = tb.availableTokens    }     // 調(diào)整令牌數(shù)    tb.availableTokens -= count    return count }

如果需要取出的令牌數(shù)小于等于零,那么就返回0個(gè)令牌

根據(jù)時(shí)間對(duì)當(dāng)前桶中令牌數(shù)進(jìn)行計(jì)算

計(jì)算之后的令牌總數(shù)小于等于0,說(shuō)明當(dāng)前令牌不足取出,那么就直接返回0個(gè)令牌

如果當(dāng)前存儲(chǔ)的令牌數(shù)量多于請(qǐng)求數(shù)量,那么就返回取出令牌數(shù)

調(diào)整令牌數(shù)

調(diào)整令牌

func (tb *Bucket) adjustavailableTokens(tick int64) {    lastTick := tb.latestTick    tb.latestTick = tick     // 如果當(dāng)前令牌數(shù)大于最大等于容量,直接返回最大容量    if tb.availableTokens >= tb.capacity {       return    }     // 當(dāng)前令牌數(shù) += (當(dāng)前時(shí)間 - 上次取出令牌數(shù)的時(shí)間) * quannum(每次生成令牌量)    tb.availableTokens += (tick - lastTick) * tb.quantum     // 如果當(dāng)前令牌數(shù)大于最大等于容量, 將當(dāng)前令牌數(shù) = 最大容量 然后返回 當(dāng)前令牌數(shù)    if tb.availableTokens > tb.capacity {       tb.availableTokens = tb.capacity    }    return }

如果當(dāng)前令牌數(shù)大于最大等于容量,直接返回最大容量

當(dāng)前令牌數(shù) += (當(dāng)前時(shí)間 - 上次取出令牌數(shù)的時(shí)間) * quannum(每次生成令牌量)

如果當(dāng)前令牌數(shù)大于最大等于容量, 將當(dāng)前令牌數(shù) = 最大容量 然后返回 當(dāng)前令牌數(shù)

實(shí)現(xiàn)原理

加鎖 defer解鎖

判斷count(想要取出的令牌數(shù)) 是否小于等于 0,如果是直接返回 0

調(diào)用函數(shù)adjustTokens獲取可用的令牌數(shù)量

如果當(dāng)前可以取出的令牌數(shù)小于等于0 直接返回 0

如果當(dāng)前可以取出的令牌數(shù)小于當(dāng)前想要取出的令牌數(shù)(count) count = 當(dāng)前可以取出的令牌數(shù)

當(dāng)前的令牌數(shù) -= 取出的令牌數(shù) (count)

返回 count(可以取出的令牌數(shù))

額外介紹

take函數(shù),能夠返回等待時(shí)間和布爾值,允許欠賬,沒(méi)有令牌也可以取出。

func (tb *Bucket) Take(count int64) time.Duration

takeMaxDuration函數(shù),可以根據(jù)最大等待時(shí)間來(lái)進(jìn)行判斷。

func (tb *Bucket) TakeMaxDuration(count int64, maxWait time.Duration) (time.Duration, bool)

因?yàn)樗麄儍?nèi)部的實(shí)現(xiàn)都基于令牌調(diào)整,我這里不做過(guò)多介紹,如果感興趣可以自行研究一下。

測(cè)試

func ratelimit2() func(ctx *gin.Context) {     // 生成速率 最大容量     r2 := rate2.NewBucket(time.Second, 200)     return func(ctx *gin.Context) {         //r2.Take() // 允許欠賬,令牌不夠也可以接收請(qǐng)求         if r2.TakeAvailable(1) == 1 {             // 如果想要取出1個(gè)令牌并且能夠取出,就放行             ctx.Next()             return         }         response(ctx, http.StatusRequestTimeout, "rate2 limit...")         ctx.Abort()         return     } }

壓測(cè)速度過(guò)于快速,在實(shí)際過(guò)程中可以根據(jù)調(diào)整令牌生成速率來(lái)進(jìn)行具體限流!

小結(jié)

令牌桶可以允許自己判斷請(qǐng)求是否繼續(xù),內(nèi)部不會(huì)進(jìn)行睡眠操作。而漏桶需要進(jìn)行睡眠,并沒(méi)有提供方法讓程序員進(jìn)行判斷是否放行。

以上就是一文聊聊go語(yǔ)言中的限流漏桶和令牌桶庫(kù)的詳細(xì)內(nèi)容,更多請(qǐng)關(guān)注php中文網(wǎng)其它相關(guān)文章!

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