基于 Redis 实现分布式应用限流

栏目: Redis · 发布时间: 7年前

内容简介：限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务。

限流的目的是通过对并发访问/请求进行限速或者一个时间窗口内的的请求进行限速来保护系统，一旦达到限制速率则可以拒绝服务。

前几天在DD的公众号，看了一篇关于使用瓜娃实现单应用限流的方案，参考《redis in action》实现了一个jedis版本的，都属于业务层次限制。实际场景中常用的限流策略：

Nginx接入层限流
按照一定的规则如帐号、IP、系统调用逻辑等在Nginx层面做限流
业务应用系统限流
通过业务代码控制流量这个流量可以被称为信号量，可以理解成是一种锁，它可以限制一项资源最多能同时被多少进程访问。

代码实现

import redis.clients.jedis.Jedis;
import redis.clients.jedis.Transaction;
import redis.clients.jedis.ZParams;

import java.util.List;
import java.util.UUID;

/**
 * email wangiegie@gmail.com
 * @data 2017-08
 */
public class RedisRateLimiter {
    private static final String BUCKET = "BUCKET";
    private static final String BUCKET_COUNT = "BUCKET_COUNT";
    private static final String BUCKET_MONITOR = "BUCKET_MONITOR";

    static String acquireTokenFromBucket(
            Jedis jedis, int limit, long timeout) {
        String identifier = UUID.randomUUID().toString();
        long now = System.currentTimeMillis();
        Transaction transaction = jedis.multi();

        //删除信号量
        transaction.zremrangeByScore(BUCKET_MONITOR.getBytes(), "-inf".getBytes(), String.valueOf(now - timeout).getBytes());
        ZParams params = new ZParams();
        params.weightsByDouble(1.0,0.0);
        transaction.zinterstore(BUCKET, params, BUCKET, BUCKET_MONITOR);

        //计数器自增
        transaction.incr(BUCKET_COUNT);
        List<Object> results = transaction.exec();
        long counter = (Long) results.get(results.size() - 1);

        transaction = jedis.multi();
        transaction.zadd(BUCKET_MONITOR, now, identifier);
        transaction.zadd(BUCKET, counter, identifier);
        transaction.zrank(BUCKET, identifier);
        results = transaction.exec();
        //获取排名，判断请求是否取得了信号量
        long rank = (Long) results.get(results.size() - 1);
        if (rank < limit) {
            return identifier;
        } else {//没有获取到信号量，清理之前放入 <a href='https://www.codercto.com/topics/18994.html'>redis</a>  中垃圾数据
            transaction = jedis.multi();
            transaction.zrem(BUCKET_MONITOR, identifier);
            transaction.zrem(BUCKET, identifier);
            transaction.exec();
        }
        return null;
    }
}

import redis.clients.jedis.Jedis;

import redis.clients.jedis.Transaction;

import redis.clients.jedis.ZParams;

import java.util.List;

import java.util.UUID;

/**

* email wangiegie@gmail.com

* @data 2017-08

public class RedisRateLimiter {

private static final String BUCKET = "BUCKET";

private static final String BUCKET_COUNT = "BUCKET_COUNT";

private static final String BUCKET_MONITOR = "BUCKET_MONITOR";

static String acquireTokenFromBucket(

Jedis jedis, int limit, long timeout) {

String identifier = UUID.randomUUID().toString();

long now = System.currentTimeMillis();

Transaction transaction = jedis.multi();

//删除信号量

transaction.zremrangeByScore(BUCKET_MONITOR.getBytes(), "-inf".getBytes(), String.valueOf(now - timeout).getBytes());

ZParams params = new ZParams();

params.weightsByDouble(1.0,0.0);

transaction.zinterstore(BUCKET, params, BUCKET, BUCKET_MONITOR);

//计数器自增

transaction.incr(BUCKET_COUNT);

List<Object> results = transaction.exec();

long counter = (Long) results.get(results.size() - 1);

transaction = jedis.multi();

transaction.zadd(BUCKET_MONITOR, now, identifier);

transaction.zadd(BUCKET, counter, identifier);

transaction.zrank(BUCKET, identifier);

results = transaction.exec();

//获取排名，判断请求是否取得了信号量

long rank = (Long) results.get(results.size() - 1);

if (rank < limit) {

return identifier;

} else {//没有获取到信号量，清理之前放入redis 中垃圾数据

transaction = jedis.multi();

transaction.zrem(BUCKET_MONITOR, identifier);

transaction.zrem(BUCKET, identifier);

transaction.exec();

}

return null;

}

调用

测试接口调用
@GetMapping("/")
public void index(HttpServletResponse response) throws IOException {
    Jedis jedis = jedisPool.getResource();
    String token = RedisRateLimiter.acquireTokenFromBucket(jedis, LIMIT, TIMEOUT);
    if (token == null) {
        response.sendError(500);
    }else{
        //TODO 你的业务逻辑
    }
    jedisPool.returnResource(jedis);
}

测试接口调用

@GetMapping("/")

public void index(HttpServletResponse response) throws IOException {

Jedis jedis = jedisPool.getResource();

String token = RedisRateLimiter.acquireTokenFromBucket(jedis, LIMIT, TIMEOUT);

if (token == null) {

response.sendError(500);

}else{

//TODO 你的业务逻辑

}

jedisPool.returnResource(jedis);

}

优化

使用拦截器 + 注解优化代码

拦截器

@Configuration
static class WebMvcConfigurer extends WebMvcConfigurerAdapter {
    private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(WebMvcConfigurer.class);
    @Autowired
    private JedisPool jedisPool;

    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(new HandlerInterceptorAdapter() {
            public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response,
                                     Object handler) throws Exception {
                HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler;
                Method method = handlerMethod.getMethod();
                RateLimiter rateLimiter = method.getAnnotation(RateLimiter.class);

                if (rateLimiter != null){
                    int limit = rateLimiter.limit();
                    int timeout = rateLimiter.timeout();
                    Jedis jedis = jedisPool.getResource();
                    String token = RedisRateLimiter.acquireTokenFromBucket(jedis, limit, timeout);
                    if (token == null) {
                        response.sendError(500);
                        return false;
                    }
                    logger.debug("token -> {}",token);
                    jedis.close();
                }
                return true;
            }
        }).addPathPatterns("/*");
    }
}

@Configuration

static class WebMvcConfigurer extends WebMvcConfigurerAdapter {

private Logger logger = LoggerFactory.getLogger(WebMvcConfigurer.class);

@Autowired

private JedisPool jedisPool;

public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {

registry.addInterceptor(new HandlerInterceptorAdapter() {

public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response,

Object handler) throws Exception {

HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler;

Method method = handlerMethod.getMethod();

RateLimiter rateLimiter = method.getAnnotation(RateLimiter.class);

if (rateLimiter != null){

int limit = rateLimiter.limit();

int timeout = rateLimiter.timeout();

Jedis jedis = jedisPool.getResource();

String token = RedisRateLimiter.acquireTokenFromBucket(jedis, limit, timeout);

if (token == null) {

response.sendError(500);

return false;

}

logger.debug("token -> {}",token);

jedis.close();

}

return true;

}

}).addPathPatterns("/*");

}

定义注解

/**
 * email wangiegie@gmail.com
 * @data 2017-08
 * 限流注解
 */

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
public @interface RateLimiter {
    int limit() default 5;
    int timeout() default 1000;
}

/**

* email wangiegie@gmail.com

* @data 2017-08

* 限流注解

@Target(ElementType.METHOD)

@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)

@Documented

public @interface RateLimiter {

int limit() default 5;

int timeout() default 1000;

}

使用

@RateLimiter(limit = 2, timeout = 5000)
@GetMapping("/test")
public void test() {
}

@RateLimiter(limit = 2, timeout = 5000)

@GetMapping("/test")

public void test() {

}

并发测试

工具：apache-jmeter-3.2
说明：没有获取到信号量的接口返回500，status是红色，获取到信号量的接口返回200，status是绿色。
当限制请求信号量为2，并发5个线程：基于 Redis 实现分布式应用限流
当限制请求信号量为5，并发10个线程：

资料

基于reids + lua的实现

总结

对于信号量的操作，使用事务操作。
不要使用时间戳作为信号量的排序分数，因为在分布式环境中，各个节点的时间差的原因，会出现不公平信号量的现象。
可以使用把这块代码抽成@rateLimiter注解，然后再方法上使用就会很方便啦
不同接口的流控，可以参考源码的里面RedisRateLimiterPlus,无非是每个接口生成一个监控参数
源码http://git.oschina.net/boding1/pig-cloud

原文出处：冷冷gg

以上所述就是小编给大家介绍的《基于 Redis 实现分布式应用限流》，希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对码农网的支持！

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