在系统架构设计当中，限流是一个不得不说的话题，因为他太不起眼，但是也太重要了。这点有些像古代镇守边陲的将士，据守隘口，抵挡住外族的千军万马，一旦隘口失守，各种饕餮涌入城内，势必将我们苦心经营的朝堂庙店洗劫一空，之前的所有努力都付之一炬。所以今天我们点了这个话题，一方面是要对限流做下总结，另一方面，抛砖引玉，看看大家各自的系统中，限流是怎么做的。
提到限流，映入脑海的肯定是限制流量四个字，其重点在于如何限。而且这个限，还分为单机限和分布式限，单机限流，顾名思义，就是对部署了应用的docker机或者物理机，进行流量控制，以使得流量的涌入呈现可控的态势，防止过大过快的流量涌入造成应用的性能问题，甚至于失去响应。分布式限流，则是对集群的流量限制，一般这类应用的流量限制集中在一个地方来进行，比如redis，zk或者其他的能够支持分布式限流的组件中。这样当流量过大过快的时候，不至于因为集群中的一台机器被压垮而带来雪崩效应，造成集群应用整体坍塌。
下面我们来细数一下各种限流操作。
1. 基于计数器的单机限流
此类限流，一般是通过应用中的计数器来进行流量限制操作。计数器可以用Integer类型的变量，也可以用Java自带的AtomicLong来实现。原理就是设置一个计数器的阈值，每当有流量进入的时候，将计数器递增，当达到阈值的时候，后续的请求将会直接被抛弃。代码实现如下：
//限流计数器 private static AtomicLong counter = new AtomicLong(); //限流阈值 private static final long counterMax = 500; //业务处理方法 public void invoke(Request request) { try { //请求过滤 if (counter.incrementAndGet() > counterMax) { return; } //业务逻辑 doBusiness(request); } catch (Exception e) { //错误处理 doException(request,e); } finally { counter.decrementAndGet(); } }
上面的代码就是一个简单的基于计数器实现的单机限流。代码简单易行，操作方便，而且可以带来不错的效果。但是缺点也很明显，那就是先来的流量一般都能打进来，后来的流量基本上都会被拒绝。由于每个请求被执行的概率其实不一样，所以就没有公平性可言。
所以总结一下此种限流优缺点：
优点：代码简洁，操作方便
缺点：先到先得，先到的请求可执行概率为100%，后到的请求可执行概率小一些，每个请求获得执行的机会是不平等的。
那么，如果想让每个请求获得执行的机会是平等的话，该怎么做呢？
2. 基于随机数的单机限流
此种限流算法，使得请求可被执行的概率是一致的，所以相对于基于计数器实现的限流说来，对用户更加的友好一些。代码如下：
//获取随机数 private static ThreadLocalRandom ptgGenerator = ThreadLocalRandom.current(); //限流百分比，允许多少流量通过此业务，这里限定为10% private static final long ptgGuarder = 10; //业务处理方法 public void invoke(Request request) { try { //请求进入，获取百分比 int currentPercentage = ptgGenerator.nextInt(1, 100); if (currentPercentage <= ptgGuarder) { //业务处理 doBusiness(request); } else { return; } } catch (Exception e) { //错误处理 doException(request, e); } }
从上面代码可以看出来，针对每个请求，都会先获取一个随机的1~100的执行率，然后和当前限流阈值（比如当前接口只允许10%的流量通过）相比，如果小于此限流阈值，则放行；如果大于此限流阈值，则直接返回，不做任何处理。和之前的计数器限流比起来，每个请求获得执行的概率是一致的。当然，在真正的业务场景中，用户可以通过动态配置化阈值参数，来控制每分钟通过的流量百分比，或者是每小时通过的流量百分比。但是如果对于突增的高流量，此种方法则有点问题，因为高并发下，每个请求之间进入的时间很短暂，导致nextInt生成的值，大概率是重复的，所以这里需要做的一个优化点，就是为其寻找合适的seed，用于优化nextInt生成的值。
优点：代码简洁，操作简便，每个请求可执行的机会是平等的。
缺点：不适合应用突增的流量。
3. 基于时间段的单机限流
有时候，我们的应用只想在单位时间内放固定的流量进来，比如一秒钟内只允许放进来100个请求，其他的请求抛弃。那么这里的做法有很多，可以基于计数器限流实现，然后判断时间，但是此种做法稍显复杂，可控性不是特别好。
那么这里我们就要用到缓存组件来实现了。原理是这样的，首先请求进来，在guava中设置一个key，此key就是当前的秒数，秒数的值就是放进来的请求累加数，如果此累加数到100了，则拒绝后续请求即可。代码如下：
//获取guava实例 private static LoadingCache<Long, AtomicLong> guava = CacheBuilder.newBuilder() .expireAfterWrite(5, TimeUnit.SECONDS) .build(new CacheLoader<Long, AtomicLong>() { @Override public AtomicLong load(Long seconds) throws Exception { return null; } }); //每秒允许通过的请求数 private static final long requestsPerSecond = 100; //业务处理方法 public void invoke(Request request) { try { //guava key long guavaKey = System.currentTimeMillis() / 1000; //请求累加数 long guavaVal = guava.get(guavaKey).incrementAndGet(); if (guavaVal <= requestsPerSecond) { //业务处理 doBusiness(request); } else { return; } } catch (Exception e) { //错误处理 doException(request, e); } }
从上面的代码中可以看到，我们巧妙的利用了缓存组件的特性来实现。每当有请求进来，缓存组件中的key值累加，到达阈值则拒绝后续请求，这样很方便的实现了时间段限流的效果。虽然例子中给的是按照秒来限流的实现，我们可以在此基础上更改为按照分钟或者按照小时来实现的方案。
优点：操作简单，可靠性强
缺点：突增的流量，会导致每个请求都会访问guava，由于guava是堆内内存实现，势必会对性能有一点点影响。其实如果怕限流影响到其他内存计算，我们可以将此限流操作用堆外内存组件来实现，比如利用OHC或者mapdb等。也是比较好的备选方案。
4. 基于漏桶算法的单机限流
所谓漏桶(Leaky bucket)，则是指，有一个盛水的池子，然后有一个进水口，有一个出水口，进水口的水流可大可小，但是出水口的水流是恒定的。下图图示可以显示的更加清晰：
从图中我们可以看到，水龙头相当于各端的流量，进入到漏桶中，当流量很小的时候，漏桶可以承载这种流量，出水口按照恒定的速度出水，水不会溢出来。当流量开始增大的时候，漏桶中的出水速度赶不上进水速度，那么漏桶中的水位一直在上涨。当流量再大，则漏桶中的水过满则溢。
由于目前很多MQ，比如rabbitmq等，都属于漏桶算法原理的具体实现，请求过来先入queue队列，队列满了抛弃多余请求，之后consumer端匀速消费队列里面的数据。所以这里不再贴多余的代码。
优点：流量控制效果不错
缺点：不能够很好的应付突增的流量。适合保护性能较弱的系统，但是不适合性能较强的系统。如果性能较强的系统能够应对这种突增的流量的话，那么漏桶算法是不合适的。
5. 基于令牌桶算法的单机限流
所谓令牌桶(Token Bucket)，则是指，请求过来的时候，先去令牌桶里面申请令牌，申请到令牌之后，才能去进行业务处理。如果没有申请到令牌，则操作终止。具体说明如下图：
由于生成令牌的流量是恒定的，面对突增流量的时候，桶里有足够令牌的情况下，突增流量可以快速的获取到令牌，然后进行处理。从这里可以看出令牌桶对于突增流量的处理是容许的。
由于目前guava组件中已经有了对令牌桶的具体实现类：RateLimiter， 所以我们可以借助此类来实现我们的令牌桶限流。代码如下：
//指定每秒放1个令牌 private static RateLimiter limiter = RateLimiter.create(1); //令牌获取超时时间 private static final long acquireTimeout = 1000; //业务处理方法 public void invoke(Request request) { try { //拿到令牌则进行业务处理 if (limiter.tryAcquire(acquireTimeout, TimeUnit.MILLISECONDS)) { //业务处理 doBusiness(request); } //拿不到令牌则退出 else { return; } } catch (Exception e) { //错误处理 doException(request, e); } }
从上面代码我们可以看到，一秒生成一个令牌，那么我们的接口限定为一秒处理一个请求，如果感觉接口性能可以达到1000tps单机，那么我们可以适当的放大令牌桶中的令牌数量，比如800，那么当突增流量过来，会直接拿到令牌然后进行业务处理。但是当令牌桶中的令牌消费完毕之后，那么请求就会被阻塞，直到下一秒另一批800个令牌生成出来，请求才开始继续进行处理。
所以利用令牌桶的优缺点就很明显了：
有点：使用简单，有成熟组件
缺点：适合单机限流，不适合分布式限流。
6. 基于redis lua的分布式限流
由于上面5中限流方式都是单机限流，但是在实际应用中，很多时候我们不仅要做单机限流，还要做分布式限流操作。由于目前做分布式限流的方法非常多，我就不再一一赘述了。我们今天用到的分布式限流方法，是redis+lua来实现的。
为什么用redis+lua来实现呢？原因有两个：
其一：redis的性能很好，处理能力强，且容灾能力也不错。
其二：一个lua脚本在redis中就是一个原子性操作，可以保证数据的正确性。
由于要做限流，那么肯定有key来记录限流的累加数，此key可以随着时间进行任意变动。而且key需要设置过期参数，防止无效数据过多而导致redis性能问题。
来看看lua代码：
--限流的key
local key = 'limitkey'..KEYS[1]
--累加请求数
local val = tonumber(redis.call('get', key) or 0)
--限流阈值
local threshold = tonumber(ARGV[1])
if val>threshold then
--请求被限
return 0
else
--递增请求数
redis.call('INCRBY', key, "1")
--5秒后过期
redis.call('expire', key, 5)
--请求通过
return 1
end
之后就是直接调用使用，然后根据返回内容为0还是1来判定业务逻辑能不能走下去就行了。这样可以通过此代码段来控制整个集群的流量，从而避免出现雪崩效应。当然此方案的解决方式也可以利用zk来进行，由于zk的强一致性保证，不失为另一种好的解决方案，但是由于zk的性能没有redis好，所以如果在意性能的话，还是用redis吧。
优点：集群整体流量控制，防止雪崩效应
缺点：需要引入额外的redis组件，且要求redis支持lua脚本。
总结
通过以上6种限流方式的讲解，主要是想起到抛砖引玉的作用，期待大家更好更优的解决方法。
以上代码都是伪代码，使用的时候请进行线上验证，否则带来了副作用的话，就得不偿失了。
