RateLimiter 源码分析(Guava 和 Sentinel 实现)
作者javadoop，资深Java工程师。本文已获作者授权发布。
原文链接https://www.javadoop.com/post/rate-limiter
本文主要介绍关于流控的两部分内容。
第一部分介绍 Guava 中 RateLimiter 的源码，包括它的两种模式，目前网上大部分文章只分析简单的 SmoothBursty 模式，而没有分析带有预热的 SmoothWarmingUp。
第二部分介绍 Sentinel 中流控的实现，本文不要求读者了解 Sentinel，这部分内容和 Sentinel 耦合很低，所以读者不需要有阅读压力。
Sentinel 中流控设计是参考 Guava RateLimiter 的，所以阅读第二部分内容，需要有第一部分内容的背景。
Guava RateLimiter
RateLimiter 基于漏桶算法，但它参考了令牌桶算法，这里不讨论流控算法，请自行查找资料。
RateLimiter 使用介绍
RateLimiter 的接口非常简单，它有两个静态方法用来实例化，实例化以后，我们只需要关心 acquire 就行了，甚至都没有 release 操作。
// RateLimiter 接口列表：
// 实例化的两种方式：
public static RateLimiter create(double permitsPerSecond){}
public static RateLimiter create(double permitsPerSecond,long warmupPeriod,TimeUnit unit) {}
public double acquire() {}
public double acquire(int permits) {}
public boolean tryAcquire() {}
public boolean tryAcquire(int permits) {}
public boolean tryAcquire(long timeout, TimeUnit unit) {}
public boolean tryAcquire(int permits, long timeout, TimeUnit unit) {}
public final double getRate() {}
public final void setRate(double permitsPerSecond) {}
RateLimiter 的作用是用来限流的，我们知道 java 并发包中提供了 Semaphore，它也能够提供对资源使用进行控制，我们看一下下面的代码：
// Semaphore
Semaphore semaphore = new Semaphore(10);
for (int i = 0; i < 100; i++) {
executor.submit(new Runnable() {
@Override
public void run() {
semaphore.acquireUninterruptibly(1);
try {
doSomething();
} finally {
semaphore.release();
}
}
});
}
Semaphore 用来控制同时访问某个资源的并发数量，如上面的代码，我们设置 100 个线程工作，但是我们能做到最多只有 10 个线程能同时到 doSomething() 方法中。它控制的是并发数量。
而 RateLimiter 是用来控制访问资源的速率（rate）的，它强调的是控制速率。比如控制每秒只能有 100 个请求通过，比如允许每秒发送 1MB 的数据。
它的构造方法指定一个 permitsPerSecond 参数，代表每秒钟产生多少个 permits，这就是我们的速率。
RateLimiter 允许预占未来的令牌，比如，每秒产生 5 个 permits，我们可以单次请求 100 个，这样，紧接着的下一个请求需要等待大概 20 秒才能获取到 permits。
SmoothRateLimiter 介绍
RateLimiter 目前只有一个子类，那就是抽象类 SmoothRateLimiter，SmoothRateLimiter 有两个实现类，也就是我们这边要介绍的两种模式，我们先简单介绍下 SmoothRateLimiter，然后后面分两个小节分别介绍它的两个实现类。
RateLimiter 作为抽象类，只有两个属性：
private final SleepingStopwatch stopwatch;
private volatile Object mutexDoNotUseDirectly;
stopwatch 非常重要，它用来“计时”，RateLimiter 把实例化的时间设置为 0 值，后续都是取相对时间，用微秒表示。
mutexDoNotUseDirectly 用来做锁，RateLimiter 依赖于 synchronized 来控制并发，所以我们之后可以看到，各个属性甚至都没有用 volatile 修饰。
然后我们来看 SmoothRateLimiter 的属性，分别代表什么意思。
// 当前还有多少 permits 没有被使用，被存下来的 permits 数量
double storedPermits;
// 最大允许缓存的 permits 数量，也就是 storedPermits 能达到的最大值
double maxPermits;
// 每隔多少时间产生一个 permit，
// 比如我们构造方法中设置每秒 5 个，也就是每隔 200ms 一个，这里单位是微秒，也就是 200,000
double stableIntervalMicros;
// 下一次可以获取 permits 的时间，这个时间是相对 RateLimiter 的构造时间的，是一个相对时间，理解为时间戳吧
private long nextFreeTicketMicros = 0L;
其实，看到这几个属性，我们就可以大致猜一下它的内部实现了：
nextFreeTicketMicros 是一个很关键的属性。我们每次获取 permits 的时候，先拿 storedPermits 的值，如果够，storedPermits 减去相应的值就可以了，如果不够，那么还需要将 nextFreeTicketMicros 往前推，表示我预占了接下来多少时间的量了。那么下一个请求来的时候，如果还没到 nextFreeTicketMicros 这个时间点，需要 sleep 到这个点再返回，当然也要将这个值再往前推。
大家在这里可能会有疑惑，因为时间是一直往前走的，所以 storedPermits 的信息可能是不准确的，不过，只需要在关键的操作中同步一下，重新计算就好了。
SmoothBursty 分析
我们先从比较简单的 SmoothBursty 出发，来分析 RateLimiter 的源码，之后我们再分析 SmoothWarmingUp。
Bursty 是突发的意思，它说的不是下面这个意思：我们设置了 1k 每秒，而我们可以一次性获取 5k 的 permits，这个场景表达的不是突发，而是在说预先占有了接下来几秒产生的 permits。
突发说的是，RateLimiter 会缓存一定数量的 permits 在池中，这样对于突发请求，能及时得到满足。想象一下我们的某个接口，很久没有请求过来，突然同时来了好几个请求，如果我们没有缓存一些 permits 的话，很多线程就需要等待了。
SmoothBursty 默认缓存最多 1 秒钟的 permits，不可以修改。
RateLimiter 的静态构造方法：
public static RateLimiter create(double permitsPerSecond) {
return create(permitsPerSecond, SleepingStopwatch.createFromSystemTimer());
}
构造参数 permitsPerSecond 指定每秒钟可以产生多少个 permits。
static RateLimiter create(double permitsPerSecond, SleepingStopwatch stopwatch) {
RateLimiter rateLimiter = new SmoothBursty(stopwatch, 1.0 /* maxBurstSeconds */);
rateLimiter.setRate(permitsPerSecond);
return rateLimiter;
}
我们看到，这里实例化的是 SmoothBursty 的实例，它的构造方法很简单，而且它只有一个属性 maxBurstSeconds，这里就不贴代码了。
构造函数指定了 maxBurstSeconds 为 1.0，也就是说，最多会缓存 1 秒钟，也就是 (1.0 * permitsPerSecond) 这么多个 permits 到池中。
这个 1.0 秒，关系到 storedPermits 和 maxPermits：
0 <= storedPermits <= maxPermits = permitsPerSecond
我们继续往后看 setRate 方法：
public final void setRate(double permitsPerSecond) {
checkArgument(
permitsPerSecond > 0.0 && !Double.isNaN(permitsPerSecond), "rate must be positive");
synchronized (mutex()) {
doSetRate(permitsPerSecond, stopwatch.readMicros());
}
}
setRate 这个方法是一个 public 方法，它可以用来调整速率。我们这边继续跟的是初始化过程，但是大家提前知道这个方法是用来调整速率用的，对理解源码有很大的帮助。注意看，这里用了 synchronized 控制并发。
@Override
final void doSetRate(double permitsPerSecond, long nowMicros) {
// 同步
resync(nowMicros);
// 计算属性 stableIntervalMicros
double stableIntervalMicros = SECONDS.toMicros(1L) / permitsPerSecond;
this.stableIntervalMicros = stableIntervalMicros;
doSetRate(permitsPerSecond, stableIntervalMicros);
}
resync 方法很简单，它用来调整 storedPermits 和 nextFreeTicketMicros。这就是我们说的，在关键的节点，需要先更新一下 storedPermits 到正确的值。
void resync(long nowMicros) {
// 如果 nextFreeTicket 已经过掉了，想象一下很长时间都没有再次调用 limiter.acquire() 的场景
// 需要将 nextFreeTicket 设置为当前时间，重新计算 storedPermits
if (nowMicros > nextFreeTicketMicros) {
double newPermits = (nowMicros - nextFreeTicketMicros) / coolDownIntervalMicros();
storedPermits = min(maxPermits, storedPermits + newPermits);
nextFreeTicketMicros = nowMicros;
}
}
coolDownIntervalMicros() 这个方法大家先不用关注，可以看到，在 SmoothBursty 类中的实现是直接返回了 stableIntervalMicros 的值，也就是我们说的，每产生一个 permit 的时间长度。
当然了，细心的读者，可能会发现，此时的 stableIntervalMicros 其实没有设置，也就是说，上面发生了一次除以 0 值的操作，得到的 newPermits 其实是一个无穷大。而 maxPermits 此时还是 0 值，不过这里其实没有关系。
我们回到前面一个方法，resync 同步以后，会设置 stableIntervalMicros 为一个正确的值，然后进入下面的方法：
@Override
void doSetRate(double permitsPerSecond, double stableIntervalMicros) {
double oldMaxPermits = this.maxPermits;
// 这里计算了，maxPermits 为 1 秒产生的 permits
maxPermits = maxBurstSeconds * permitsPerSecond;
if (oldMaxPermits == Double.POSITIVE_INFINITY) {
// if we don't special-case this, we would get storedPermits == NaN, below
storedPermits = maxPermits;
} else {
// 因为 storedPermits 的值域变化了，需要等比例缩放
storedPermits =
(oldMaxPermits == 0.0)
? 0.0 // initial state
: storedPermits * maxPermits / oldMaxPermits;
}
}
上面这个方法，我们要这么看，原来的 RateLimiter 是用某个 permitsPerSecond 值初始化的，现在我们要调整这个频率。对于 maxPermits 来说，是重新计算，而对于 storedPermits 来说，是做等比例的缩放。
到此，构造方法就完成了，我们得到了一个 RateLimiter 的实现类 SmoothBursty 的实例，可能上面的源码你还是会有一些疑惑，不过也没关系，继续往下看，可能你的很多疑惑就解开了。
接下来，我们来分析 acquire 方法：
@CanIgnoreReturnValue
public double acquire() {
return acquire(1);
}
@CanIgnoreReturnValue
public double acquire(int permits) {
// 预约，如果当前不能直接获取到 permits，需要等待
// 返回值代表需要 sleep 多久
long microsToWait = reserve(permits);
// sleep
stopwatch.sleepMicrosUninterruptibly(microsToWait);
// 返回 sleep 的时长
return 1.0 * microsToWait / SECONDS.toMicros(1L);
}
我们来看 reserve 方法：
final long reserve(int permits) {
checkPermits(permits);
synchronized (mutex()) {
return reserveAndGetWaitLength(permits, stopwatch.readMicros());
}
}
final long reserveAndGetWaitLength(int permits, long nowMicros) {
// 返回 nextFreeTicketMicros
long momentAvailable = reserveEarliestAvailable(permits, nowMicros);
// 计算时长
return max(momentAvailable - nowMicros, 0);
}
继续往里看：
@Override
final long reserveEarliestAvailable(int requiredPermits, long nowMicros) {
// 这里做一次同步，更新 storedPermits 和 nextFreeTicketMicros (如果需要)
resync(nowMicros);
// 返回值就是 nextFreeTicketMicros，注意刚刚已经做了 resync 了，此时它是最新的正确的值
long returnValue = nextFreeTicketMicros;
// storedPermits 中可以使用多少个 permits
double storedPermitsToSpend = min(requiredPermits, this.storedPermits);
// storedPermits 中不够的部分
double freshPermits = requiredPermits - storedPermitsToSpend;
// 为了这个不够的部分，需要等待多久时间
long waitMicros =
storedPermitsToWaitTime(this.storedPermits, storedPermitsToSpend) // 这部分固定返回 0
+ (long) (freshPermits * stableIntervalMicros);
// 将 nextFreeTicketMicros 往前推
this.nextFreeTicketMicros = LongMath.saturatedAdd(nextFreeTicketMicros, waitMicros);
// storedPermits 减去被拿走的部分
this.storedPermits -= storedPermitsToSpend;
return returnValue;
}
我们可以看到，获取 permits 的时候，其实是获取了两部分，一部分来自于存量 storedPermits，存量不够的话，另一部分来自于预占未来的 freshPermits。
这里提一个关键点吧，我们看到，返回值是 nextFreeTicketMicros 的旧值，因为只要到这个时间点，就说明当次 acquire 可以成功返回了，而不管 storedPermits 够不够。如果 storedPermits 不够，会将 nextFreeTicketMicros 往前推一定的时间，预占了一定的量。
到这里，acquire 方法就分析完了，大家看到这里，逆着往前看就是了。应该说，SmoothBursty 的源码还是非常简单的。
SmoothWarmingUp 分析
分析完了 SmoothBursty，我们再来分析 SmoothWarmingUp 会简单一些。我们说过，SmoothBursty 可以处理突发请求，因为它会缓存最多 1 秒的 permits，而待会我们会看到 SmoothWarmingUp 完全不同的设计。
SmoothWarmingUp 适用于资源需要预热的场景，比如我们的某个接口业务，需要使用到数据库连接，由于连接需要预热才能进入到最佳状态，如果我们的系统长时间处于低负载或零负载状态（当然，应用刚启动也是一样的），连接池中的连接慢慢释放掉了，此时我们认为连接池是冷的。
假设我们的业务在稳定状态下，正常可以提供最大 1000 QPS 的访问，但是如果连接池是冷的，我们就不能让 1000 个请求同时进来，因为这会拖垮我们的系统，我们应该有个预热升温的过程。
对应到 SmoothWarmingUp 中，如果系统处于低负载状态，storedPermits 会一直增加，当请求来的时候，我们要从 storedPermits 中取 permits，最关键的点在于，从 storedPermits 中取 permits 的操作是比较耗时的，因为没有预热。
回顾一下前面介绍的 SmoothBursty，它从 storedPermits 中获取 permits 是不需要等待时间的，而这边洽洽相反，从 storedPermits 获取需要更多的时间，这是最大的不同，先理解这一点，能帮助你更好地理解源码。
大家先有一些粗的概念，然后我们来看下面这个图：
这个图不容易看懂，X 轴代表 storedPermits 的数量，Y 轴代表获取一个 permits 需要的时间。
假设指定 permitsPerSecond 为 10，那么 stableInterval 为 100ms，而 coldInterval 是 3 倍，也就是 300ms（coldFactor，3 倍是写死的，用户不能修改）。也就是说，当达到 maxPermits 时，此时处于系统最冷的时候，获取一个 permit 需要 300ms，而如果 storedPermits 小于 thresholdPermits 的时候，只需要 100ms。
想象有一条垂直线 x=k，它与 X 轴的交点 k 代表当前 storedPermits 的数量：
- 当系统在非常繁忙的时候，这条线停留在 x=0 处，此时 storedPermits 为 0
- 当 limiter 没有被使用的时候，这条线慢慢往右移动，直到 x=maxPermits 处；
- 如果 limiter 被重新使用，那么这条线又慢慢往左移动，直到 x=0 处；
当 storedPermits 处于 maxPermits 状态时，我们认为 limiter 中的 permits 是冷的，此时获取一个 permit 需要较多的时间，因为需要预热，有一个关键的分界点是 thresholdPermits。
预热时间是我们在构造的时候指定的，图中梯形的面积就是预热时间，因为预热完成后，我们能进入到一个稳定的速率中（stableInterval），下面我们来计算出 thresholdPermits 和 maxPermits 的值。
有一个关键点，从 thresholdPermits 到 0 的时间，是从 maxPermits 到 thresholdPermits 时间的一半，也就是梯形的面积是长方形面积的 2 倍，梯形的面积是 warmupPeriod。
之所以长方形的面积是 warmupPeriod/2，是因为 coldFactor 是硬编码的 3。
梯形面积为 warmupPeriod，即：
warmupPeriod = 2 * stableInterval * thresholdPermits
由此，我们得出 thresholdPermits 的值：
thresholdPermits = 0.5 * warmupPeriod / stableInterval
然后我们根据梯形面积的计算公式：
warmupPeriod = 0.5 * (stableInterval + coldInterval) * (maxPermits - thresholdPermits)
得出 maxPermits 为：
maxPermits = thresholdPermits + 2.0 * warmupPeriod / (stableInterval + coldInterval)
这样，我们就得到了 thresholdPermits 和 maxPermits 的值。
接下来，我们来看一下冷却时间间隔，它指的是 storedPermits 中每个 permit 的增长速度，也就是我们前面说的 x=k 这条垂直线往右的移动速度，为了达到从 0 到 maxPermits 花费 warmupPeriodMicros 的时间，我们将其定义为：
@Override
double coolDownIntervalMicros() {
return warmupPeriodMicros / maxPermits;
}
贴一下代码，大家就知道了，在 resync 中用到的这个：
void resync(long nowMicros) {
if (nowMicros > nextFreeTicketMicros) {
// coolDownIntervalMicros 在这里使用
double newPermits = (nowMicros - nextFreeTicketMicros) / coolDownIntervalMicros();
storedPermits = min(maxPermits, storedPermits + newPermits);
nextFreeTicketMicros = nowMicros;
}
}
基于上面的分析，我们来看 SmoothWarmingUp 的其他源码。
首先，我们来看它的 doSetRate 方法，有了前面的介绍，这个方法的源码非常简单：
@Override
void doSetRate(double permitsPerSecond, double stableIntervalMicros) {
double oldMaxPermits = maxPermits;
// coldFactor 是固定的 3
double coldIntervalMicros = stableIntervalMicros * coldFactor;
// 这个公式我们上面已经说了
thresholdPermits = 0.5 * warmupPeriodMicros / stableIntervalMicros;
// 这个公式我们上面也已经说了
maxPermits =
thresholdPermits + 2.0 * warmupPeriodMicros / (stableIntervalMicros + coldIntervalMicros);
// 计算那条斜线的斜率。数学知识，对边 / 临边
slope = (coldIntervalMicros - stableIntervalMicros) / (maxPermits - thresholdPermits);
if (oldMaxPermits == Double.POSITIVE_INFINITY) {
// if we don't special-case this, we would get storedPermits == NaN, below
storedPermits = 0.0;
} else {
storedPermits =
(oldMaxPermits == 0.0)
? maxPermits // initial state is cold
: storedPermits * maxPermits / oldMaxPermits;
}
}
setRate 方法非常简单，接下来，我们要分析的是 storedPermitsToWaitTime 方法，我们回顾一下下面的代码：
这段代码是 acquire 方法的核心，waitMicros 由两部分组成，一部分是从 storedPermits 中获取花费的时间，一部分是等待 freshPermits 产生花费的时间。在 SmoothBursty 的实现中，从 storedPermits 中获取 permits 直接返回 0，不需要等待。
而在 SmoothWarmingUp 的实现中，由于需要预热，所以从 storedPermits 中取 permits 需要花费一定的时间，其实就是要计算下图中，阴影部分的面积。
@Override
long storedPermitsToWaitTime(double storedPermits, double permitsToTake) {
double availablePermitsAboveThreshold = storedPermits - thresholdPermits;
long micros = 0;
// 如果右边梯形部分有 permits，那么先从右边部分获取permits，计算梯形部分的阴影部分的面积
if (availablePermitsAboveThreshold > 0.0) {
// 从右边部分获取的 permits 数量
double permitsAboveThresholdToTake = min(availablePermitsAboveThreshold, permitsToTake);
// 梯形面积公式：(上底+下底)*高/2
double length =
permitsToTime(availablePermitsAboveThreshold)
+ permitsToTime(availablePermitsAboveThreshold - permitsAboveThresholdToTake);
micros = (long) (permitsAboveThresholdToTake * length / 2.0);
permitsToTake -= permitsAboveThresholdToTake;
}
// 加上 长方形部分的阴影面积
micros += (long) (stableIntervalMicros * permitsToTake);
return micros;
}
// 对于给定的 x 值，计算 y 值
private double permitsToTime(double permits) {
return stableIntervalMicros + permits * slope;
}
到这里，SmoothWarmingUp 也已经说完了。
如果大家对于 Guava RateLimiter 还有什么疑惑，欢迎在留言区留言，对于 Sentinel 中的流控不感兴趣的读者，看到这里就可以结束了。
Sentinel 中的流控
Sentinel 是阿里开源的流控、熔断工具，这里不做过多的介绍，感兴趣的读者请自行了解。
在 Sentinel 的流控中，我们可以配置流控规则，主要是控制 QPS 和线程数，这里我们不讨论控制线程数，控制线程数的代码不在我们这里的讨论范围内，下面的介绍都是指控制 QPS。
RateLimiterController
RateLimiterController 非常简单，它通过使用 latestPassedTime 属性来记录最后一次通过的时间，然后根据规则中 QPS 的限制，计算当前请求是否可以通过。
举个非常简单的例子：设置 QPS 为 10，那么每 100 毫秒允许通过一个，通过计算当前时间是否已经过了上一个请求的通过时间 latestPassedTime 之后的 100 毫秒，来判断是否可以通过。假设才过了 50ms，那么需要当前线程再 sleep 50ms，然后才可以通过。如果同时有另一个请求呢？那需要 sleep 150ms 才行。
public class RateLimiterController implements TrafficShapingController {
// 排队最大时长，默认 500ms
private final int maxQueueingTimeMs;
// QPS 设置的值
private final double count;
// 上一次请求通过的时间
private final AtomicLong latestPassedTime = new AtomicLong(-1);
public RateLimiterController(int timeOut, double count) {
this.maxQueueingTimeMs = timeOut;
this.count = count;
}
@Override
public boolean canPass(Node node, int acquireCount) {
return canPass(node, acquireCount, false);
}
// 通常 acquireCount 为 1，这里不用关心参数 prioritized
@Override
public boolean canPass(Node node, int acquireCount, boolean prioritized) {
// Pass when acquire count is less or equal than 0.
if (acquireCount <= 0) {
return true;
}
//
if (count <= 0) {
return false;
}
long currentTime = TimeUtil.currentTimeMillis();
// 计算每 2 个请求之间的间隔，比如 QPS 限制为 10，那么间隔就是 100ms
long costTime = Math.round(1.0 * (acquireCount) / count * 1000);
// Expected pass time of this request.
long expectedTime = costTime + latestPassedTime.get();
// 可以通过，设置 latestPassedTime 然后就返回 true 了
if (expectedTime <= currentTime) {
// Contention may exist here, but it's okay.
latestPassedTime.set(currentTime);
return true;
} else {
// 不可以通过，需要等待
long waitTime = costTime + latestPassedTime.get() - TimeUtil.currentTimeMillis();
// 等待时长大于最大值，返回 false
if (waitTime > maxQueueingTimeMs) {
return false;
} else {
// 将 latestPassedTime 往前推
long oldTime = latestPassedTime.addAndGet(costTime);
try {
// 需要 sleep 的时间
waitTime = oldTime - TimeUtil.currentTimeMillis();
if (waitTime > maxQueueingTimeMs) {
latestPassedTime.addAndGet(-costTime);
return false;
}
// in race condition waitTime may <= 0
if (waitTime > 0) {
Thread.sleep(waitTime);
}
return true;
} catch (InterruptedException e) {
}
}
}
return false;
}
}
这个策略还是非常好理解的，简单粗暴，快速失败。
WarmUpController
WarmUpController 用来防止突发流量迅速上升，导致系统负载严重过高，本来系统在稳定状态下能处理的，但是由于许多资源没有预热，导致这个时候处理不了了。比如，数据库需要建立连接、需要连接到远程服务等，这就是为什么我们需要预热。
啰嗦一句，这里不仅仅指系统刚刚启动需要预热，对于长时间处于低负载的系统，突发流量也需要重新预热。
Guava 的 SmoothWarmingUp 是用来控制获取令牌的速率的，和这里的控制 QPS 还是有一点区别，但是中心思想是一样的。我们在看完源码以后再讨论它们的区别。
为了帮助大家理解源码，我们这边先设定一个场景：QPS 设置为 100，预热时间设置为 10 秒。代码中使用 “【】” 代表根据这个场景计算出来的值。
public class WarmUpController implements TrafficShapingController {
// 阈值
protected double count;
// 3
private int coldFactor;
// 转折点的令牌数，和 Guava 的 thresholdPermits 一个意思
// [500]
protected int warningToken = 0;
// 最大的令牌数，和 Guava 的 maxPermits 一个意思
// [1000]
private int maxToken;
// 斜线斜率
// [1/25000]
protected double slope;
// 累积的令牌数，和 Guava 的 storedPermits 一个意思
protected AtomicLong storedTokens = new AtomicLong(0);
// 最后更新令牌的时间
protected AtomicLong lastFilledTime = new AtomicLong(0);
public WarmUpController(double count, int warmUpPeriodInSec, int coldFactor) {
construct(count, warmUpPeriodInSec, coldFactor);
}
public WarmUpController(double count, int warmUpPeriodInSec) {
construct(count, warmUpPeriodInSec, 3);
}
// 下面的构造方法，和 Guava 中是差不多的，只不过 thresholdPermits 和 maxPermits 都换了个名字
private void construct(double count, int warmUpPeriodInSec, int coldFactor) {
if (coldFactor <= 1) {
throw new IllegalArgumentException("Cold factor should be larger than 1");
}
this.count = count;
this.coldFactor = coldFactor;
// warningToken 和 thresholdPermits 是一样的意思，计算结果其实是一样的
// thresholdPermits = 0.5 * warmupPeriod / stableInterval.
// 【warningToken = (10*100)/(3-1) = 500】
warningToken = (int)(warmUpPeriodInSec * count) / (coldFactor - 1);
// maxToken 和 maxPermits 是一样的意思，计算结果其实是一样的
// maxPermits = thresholdPermits + 2*warmupPeriod/(stableInterval+coldInterval)
// 【maxToken = 500 + (2*10*100)/(1.0+3) = 1000】
maxToken = warningToken + (int)(2 * warmUpPeriodInSec * count / (1.0 + coldFactor));
// 斜率计算
// slope
// slope = (coldIntervalMicros-stableIntervalMicros)/(maxPermits-thresholdPermits);
// 【slope = (3-1.0) / 100 / (1000-500) = 1/25000】
slope = (coldFactor - 1.0) / count / (maxToken - warningToken);
}
@Override
public boolean canPass(Node node, int acquireCount) {
return canPass(node, acquireCount, false);
}
@Override
public boolean canPass(Node node, int acquireCount, boolean prioritized) {
// Sentinel 的 QPS 统计使用的是滑动窗口
// 当前时间窗口的 QPS
long passQps = (long) node.passQps();
// 这里是上一个时间窗口的 QPS，这里的一个窗口跨度是1分钟
long previousQps = (long) node.previousPassQps();
// 同步。设置 storedTokens 和 lastFilledTime 到正确的值
syncToken(previousQps);
long restToken = storedTokens.get();
// 令牌数超过 warningToken，进入梯形区域
if (restToken >= warningToken) {
// 这里简单说一句，因为当前的令牌数超过了 warningToken 这个阈值，系统处于需要预热的阶段
// 通过计算当前获取一个令牌所需时间，计算其倒数即是当前系统的最大 QPS 容量
long aboveToken = restToken - warningToken;
// 这里计算警戒 QPS 值，就是当前状态下能达到的最高 QPS。
// (aboveToken * slope + 1.0 / count) 其实就是在当前状态下获取一个令牌所需要的时间
double warningQps = Math.nextUp(1.0 / (aboveToken * slope + 1.0 / count));
// 如果不会超过，那么通过，否则不通过
if (passQps + acquireCount <= warningQps) {
return true;
}
} else {
// count 是最高能达到的 QPS
if (passQps + acquireCount <= count) {
return true;
}
}
return false;
}
protected void syncToken(long passQps) {
// 下面几行代码，说明在第一次进入新的 1 秒钟的时候，做同步
// 题外话：Sentinel 默认地，1 秒钟分为 2 个时间窗口，分别 500ms
long currentTime = TimeUtil.currentTimeMillis();
currentTime = currentTime - currentTime % 1000;
long oldLastFillTime = lastFilledTime.get();
if (currentTime <= oldLastFillTime) {
return;
}
// 令牌数量的旧值
long oldValue = storedTokens.get();
// 计算新的令牌数量，往下看
long newValue = coolDownTokens(currentTime, passQps);
if (storedTokens.compareAndSet(oldValue, newValue)) {
// 令牌数量上，减去上一分钟的 QPS，然后设置新值
long currentValue = storedTokens.addAndGet(0 - passQps);
if (currentValue < 0) {
storedTokens.set(0L);
}
lastFilledTime.set(currentTime);
}
}
// 更新令牌数
private long coolDownTokens(long currentTime, long passQps) {
long oldValue = storedTokens.get();
long newValue = oldValue;
// 当前令牌数小于 warningToken，添加令牌
if (oldValue < warningToken) {
newValue = (long)(oldValue + (currentTime - lastFilledTime.get()) * count / 1000);
} else if (oldValue > warningToken) {
// 当前令牌数量处于梯形阶段，
// 如果当前通过的 QPS 大于 count/coldFactor，说明系统消耗令牌的速度，大于冷却速度
// 那么不需要添加令牌，否则需要添加令牌
if (passQps < (int)count / coldFactor) {
newValue = (long)(oldValue + (currentTime - lastFilledTime.get()) * count / 1000);
}
}
return Math.min(newValue, maxToken);
}
}
coolDownTokens 这个方法用来计算新的 token 数量，其实我也没有完全理解作者的设计：
-
第一、对于令牌的增加，在 Guava 中，使用 warmupPeriodMicros / maxPermits 作为增长率，因为它实现的是 storedPermits 从 0 到 maxPermits 花费的时间为 warmupPeriod。而这里是以每秒 count 个作为增长率，为什么？
-
第二、else if 分支中的决定我没有理解，为什么用 passQps 和 count / coldFactor 进行对比来决定是否继续添加令牌？
-
我自己的理解是，count/coldFactor 就是指冷却速度，那么就是说得通的。欢迎大家一起探讨。
最后，我们再简单说说 Guava 的 SmoothWarmingUp 和 Sentinel 的 WarmupController 的区别。
Guava 在于控制获取令牌的速率，它关心的是，获取 permits 需要多少时间，包括从 storedPermits 中获取，以及获取 freshPermits，以此推进 nextFreeTicketMicros 到未来的某个时间点。
而 Sentinel 在于控制 QPS，它用令牌数来标识当前系统处于什么状态，根据时间推进一直增加令牌，根据通过的 QPS 一直减少令牌。如果 QPS 持续下降，根据推演，可以发现 storedTokens 越来越多，然后越过 warningTokens 这个阈值，之后只有当 QPS 下降到 count/3 以后，令牌才会继续往上增长，一直到 maxTokens。
storedTokens 是以 “count 每秒”的增长率增长的，减少是以 前一分钟的 QPS 来减少的。其实这里我也有个疑问，为什么增加令牌的时候考虑了时间，而减少的时候却不考虑时间因素，提了 issue，似乎没人搭理。
WarmUpRateLimiterController
注意，这个类继承自刚刚介绍的 WarmUpController，它的流控效果定义为排队等待。它的代码其实就是前面介绍的 RateLimiterController 加上 WarmUpController。
public class WarmUpRateLimiterController extends WarmUpController {
private final int timeoutInMs;
private final AtomicLong latestPassedTime = new AtomicLong(-1);
public WarmUpRateLimiterController(double count, int warmUpPeriodSec, int timeOutMs, int coldFactor) {
super(count, warmUpPeriodSec, coldFactor);
this.timeoutInMs = timeOutMs;
}
@Override
public boolean canPass(Node node, int acquireCount) {
return canPass(node, acquireCount, false);
}
@Override
public boolean canPass(Node node, int acquireCount, boolean prioritized) {
long previousQps = (long) node.previousPassQps();
syncToken(previousQps);
long currentTime = TimeUtil.currentTimeMillis();
long restToken = storedTokens.get();
long costTime = 0;
long expectedTime = 0;
// 和 RateLimiterController 比较，区别主要就是这块代码
if (restToken >= warningToken) {
long aboveToken = restToken - warningToken;
// current interval = restToken*slope+1/count
double warmingQps = Math.nextUp(1.0 / (aboveToken * slope + 1.0 / count));
costTime = Math.round(1.0 * (acquireCount) / warmingQps * 1000);
} else {
costTime = Math.round(1.0 * (acquireCount) / count * 1000);
}
expectedTime = costTime + latestPassedTime.get();
if (expectedTime <= currentTime) {
latestPassedTime.set(currentTime);
return true;
} else {
long waitTime = costTime + latestPassedTime.get() - currentTime;
if (waitTime > timeoutInMs) {
return false;
} else {
long oldTime = latestPassedTime.addAndGet(costTime);
try {
waitTime = oldTime - TimeUtil.currentTimeMillis();
if (waitTime > timeoutInMs) {
latestPassedTime.addAndGet(-costTime);
return false;
}
if (waitTime > 0) {
Thread.sleep(waitTime);
}
return true;
} catch (InterruptedException e) {
}
}
}
return false;
}
}
这个代码很简单，就是 RateLimiter 中的代码，然后加入了预热的内容。
在 RateLimiter 中，单个请求的 costTime 是固定的，就是 1/count，比如设置 100 qps，那么 costTime 就是 10ms。
但是这边，加入了 WarmUp 的内容，就是说，通过令牌数量，来判断当前系统的 QPS 应该是多少，如果当前令牌数超过 warningTokens，那么系统的 QPS 容量已经低于我们预设的 QPS，相应的，costTime 就会延长。
小结
有段时间没写文章了，写得不好之处，欢迎指正。
关注作者公众号：
