Go-Zero 是如何實現(xiàn)令牌桶限流的?
上一篇文章介紹了 如何實現(xiàn)計數(shù)器限流。主要有兩種實現(xiàn)方式,分別是固定窗口和滑動窗口,并且分析了 go-zero 采用固定窗口方式實現(xiàn)的源碼。
但是采用固定窗口實現(xiàn)的限流器會有兩個問題:
- 會出現(xiàn)請求量超出限制值兩倍的情況
 - 無法很好處理流量突增問題
 
這篇文章來介紹一下令牌桶算法,可以很好解決以上兩個問題。
工作原理
算法概念如下:
- 令牌以固定速率生成;
 - 生成的令牌放入令牌桶中存放,如果令牌桶滿了則多余的令牌會直接丟棄,當(dāng)請求到達(dá)時,會嘗試從令牌桶中取令牌,取到了令牌的請求可以執(zhí)行;
 - 如果桶空了,那么嘗試取令牌的請求會被直接丟棄。
 
圖片
令牌桶算法既能夠?qū)⑺械恼埱笃骄植嫉綍r間區(qū)間內(nèi),又能接受服務(wù)器能夠承受范圍內(nèi)的突發(fā)請求,因此是目前使用較為廣泛的一種限流算法。
源碼實現(xiàn)
源碼分析我們還是以 go-zero 項目為例,首先來看生成令牌的部分,依然是使用 Redis 來實現(xiàn)。
// core/limit/tokenlimit.go
// 生成 token 速率
script = `local rate = tonumber(ARGV[1])
// 通容量
local capacity = tonumber(ARGV[2])
// 當(dāng)前時間戳
local now = tonumber(ARGV[3])
// 請求數(shù)量
local requested = tonumber(ARGV[4])
// 需要多少秒才能把桶填滿
local fill_time = capacity/rate
// 向下取整,ttl 為填滿時間 2 倍
local ttl = math.floor(fill_time*2)
// 當(dāng)前桶剩余容量,如果為 nil,說明第一次使用,賦值為桶最大容量
local last_tokens = tonumber(redis.call("get", KEYS[1]))
if last_tokens == nil then
    last_tokens = capacity
end
// 上次請求時間戳,如果為 nil 則賦值 0
local last_refreshed = tonumber(redis.call("get", KEYS[2]))
if last_refreshed == nil then
    last_refreshed = 0
end
// 距離上一次請求的時間跨度
local delta = math.max(0, now-last_refreshed)
// 距離上一次請求的時間跨度能生成的 token 數(shù)量和桶內(nèi)剩余 token 數(shù)量的和
// 與桶容量比較,取二者的小值
local filled_tokens = math.min(capacity, last_tokens+(delta*rate))
// 判斷請求數(shù)量和桶內(nèi) token 數(shù)量的大小
local allowed = filled_tokens >= requested
// 被請求消耗掉之后,更新剩余 token 數(shù)量
local new_tokens = filled_tokens
if allowed then
    new_tokens = filled_tokens - requested
end
// 更新 redis token
redis.call("setex", KEYS[1], ttl, new_tokens)
// 更新 redis 刷新時間
redis.call("setex", KEYS[2], ttl, now)
return allowed`Redis 中主要保存兩個 key,分別是 token 數(shù)量和刷新時間。
核心思想就是比較兩次請求時間間隔內(nèi)生成的 token 數(shù)量 + 桶內(nèi)剩余 token 數(shù)量,和請求量之間的大小,如果滿足則允許,否則則不允許。
限流器初始化:
// A TokenLimiter controls how frequently events are allowed to happen with in one second.
type TokenLimiter struct {
    // 生成 token 速率
    rate           int
    // 桶容量
    burst          int
    store          *redis.Redis
    // 桶 key
    tokenKey       string
    // 桶刷新時間 key
    timestampKey   string
    rescueLock     sync.Mutex
    // redis 健康標(biāo)識
    redisAlive     uint32
    // redis 健康監(jiān)控啟動狀態(tài)
    monitorStarted bool
    // 內(nèi)置單機限流器
    rescueLimiter  *xrate.Limiter
}
// NewTokenLimiter returns a new TokenLimiter that allows events up to rate and permits
// bursts of at most burst tokens.
func NewTokenLimiter(rate, burst int, store *redis.Redis, key string) *TokenLimiter {
    tokenKey := fmt.Sprintf(tokenFormat, key)
    timestampKey := fmt.Sprintf(timestampFormat, key)
    return &TokenLimiter{
        rate:          rate,
        burst:         burst,
        store:         store,
        tokenKey:      tokenKey,
        timestampKey:  timestampKey,
        redisAlive:    1,
        rescueLimiter: xrate.NewLimiter(xrate.Every(time.Second/time.Duration(rate)), burst),
    }
}其中有一個變量 rescueLimiter,這是一個進(jìn)程內(nèi)的限流器。如果 Redis 發(fā)生故障了,那么就使用這個,算是一個保障,盡量避免系統(tǒng)被突發(fā)流量拖垮。
圖片
提供了四個可調(diào)用方法:
// Allow is shorthand for AllowN(time.Now(), 1).
func (lim *TokenLimiter) Allow() bool {
    return lim.AllowN(time.Now(), 1)
}
// AllowCtx is shorthand for AllowNCtx(ctx,time.Now(), 1) with incoming context.
func (lim *TokenLimiter) AllowCtx(ctx context.Context) bool {
    return lim.AllowNCtx(ctx, time.Now(), 1)
}
// AllowN reports whether n events may happen at time now.
// Use this method if you intend to drop / skip events that exceed the rate.
// Otherwise, use Reserve or Wait.
func (lim *TokenLimiter) AllowN(now time.Time, n int) bool {
    return lim.reserveN(context.Background(), now, n)
}
// AllowNCtx reports whether n events may happen at time now with incoming context.
// Use this method if you intend to drop / skip events that exceed the rate.
// Otherwise, use Reserve or Wait.
func (lim *TokenLimiter) AllowNCtx(ctx context.Context, now time.Time, n int) bool {
    return lim.reserveN(ctx, now, n)
}最終調(diào)用的都是 reverveN 方法:
func (lim *TokenLimiter) reserveN(ctx context.Context, now time.Time, n int) bool {
    // 判斷 Redis 健康狀態(tài),如果 Redis 故障,則使用進(jìn)程內(nèi)限流器
    if atomic.LoadUint32(&lim.redisAlive) == 0 {
        return lim.rescueLimiter.AllowN(now, n)
    }
    // 執(zhí)行限流腳本
    resp, err := lim.store.EvalCtx(ctx,
        script,
        []string{
            lim.tokenKey,
            lim.timestampKey,
        },
        []string{
            strconv.Itoa(lim.rate),
            strconv.Itoa(lim.burst),
            strconv.FormatInt(now.Unix(), 10),
            strconv.Itoa(n),
        })
    // redis allowed == false
    // Lua boolean false -> r Nil bulk reply
    if err == redis.Nil {
        return false
    }
    if errors.Is(err, context.DeadlineExceeded) || errors.Is(err, context.Canceled) {
        logx.Errorf("fail to use rate limiter: %s", err)
        return false
    }
    if err != nil {
        logx.Errorf("fail to use rate limiter: %s, use in-process limiter for rescue", err)
        // 如果有異常的話,會啟動進(jìn)程內(nèi)限流
        lim.startMonitor()
        return lim.rescueLimiter.AllowN(now, n)
    }
    code, ok := resp.(int64)
    if !ok {
        logx.Errorf("fail to eval redis script: %v, use in-process limiter for rescue", resp)
        lim.startMonitor()
        return lim.rescueLimiter.AllowN(now, n)
    }
    // redis allowed == true
    // Lua boolean true -> r integer reply with value of 1
    return code == 1
}最后看一下進(jìn)程內(nèi)限流的啟動與恢復(fù):
func (lim *TokenLimiter) startMonitor() {
    lim.rescueLock.Lock()
    defer lim.rescueLock.Unlock()
    // 需要加鎖保護(hù),如果程序已經(jīng)啟動了,直接返回,不要重復(fù)啟動
    if lim.monitorStarted {
        return
    }
    lim.monitorStarted = true
    atomic.StoreUint32(&lim.redisAlive, 0)
    go lim.waitForRedis()
}
func (lim *TokenLimiter) waitForRedis() {
    ticker := time.NewTicker(pingInterval)
    // 更新監(jiān)控進(jìn)程的狀態(tài)
    defer func() {
        ticker.Stop()
        lim.rescueLock.Lock()
        lim.monitorStarted = false
        lim.rescueLock.Unlock()
    }()
    for range ticker.C {
        // 對 redis 進(jìn)行健康監(jiān)測,如果 redis 服務(wù)恢復(fù)了
        // 則更新 redisAlive 標(biāo)識,并退出 goroutine
        if lim.store.Ping() {
            atomic.StoreUint32(&lim.redisAlive, 1)
            return
        }
    }
}參考文章:















 
 
 
















 
 
 
 