记得很多年前就有喜欢在面试的时候问这个问题:如何在高并发、大流量的时候,进行服务限流?
不同人能给出不同的解决办法。
无外乎两种处理:
在客户端限流。
在服务端限流。
在客户端限流,就是利用产品设计,让单位时间内(可以是1秒,10秒,30秒,1分钟等)只能发出一定请求数量。给用户友好的交互提醒,让他过一会儿再试。
当然如果遇到懂技术的用户,通过一些手段绕过客户端限流限制,那么服务端又会承受这泼天的密集请求。
在服务端限流是一个比较好的选择,更多的控制权放在服务端。一般考虑在2个地方去实现限流。第一个是利用API Gateway,在网关增加请求速率的限制,把大量的请求直接拦在网关处,从而减少服务器在一定时间内能处理的请求数量。
另一个方案是在API服务里面增加限流逻辑,大体的实现思路是:
初始化一个容量固定(比如N)的bucket并装满N个token。每当一个请求过来,就消耗一个token。当bucket没有token了,就无法处理请求了。
而我们在一个时间间隔之后快速refill满bucket,继续等待请求过来消耗token。
下面用一个js代码来展示一个bucket是如何被消耗 token并且自动refill的:
class TokenBucket {
constructor(capacity, refillRate, refillInterval) {
this.capacity = capacity; // Maximum tokens in the bucket
this.tokens = capacity; // Initial number of tokens
this.refillRate = refillRate; // Number of tokens added per interval
this.refillInterval = refillInterval; // Interval for refilling tokens in milliseconds
// Start the refill process
setInterval(() => this.refill(), this.refillInterval);
}
// Refill tokens periodically
refill() {
this.tokens = Math.min(this.tokens + this.refillRate, this.capacity);
console.log(`Refilled. Current tokens: ${this.tokens}`);
}
// Attempt to consume tokens
consume(tokensRequired) {
if (this.tokens >= tokensRequired) {
this.tokens -= tokensRequired;
console.log(`Consumed ${tokensRequired} tokens. Remaining: ${this.tokens}`);
return true;
} else {
console.log(`Not enough tokens. Required: ${tokensRequired}, Available: ${this.tokens}`);
return false;
}
}
}
// Example usage
const bucket = new TokenBucket(10, 1, 1000); // Capacity of 10 tokens, refills 1 token every second
// Simulate sending packets
setInterval(() => {
const packetSize = 3; // Tokens required per packet
if (bucket.consume(packetSize)) {
console.log("Packet sent successfully");
} else {
console.log("Failed to send packet due to insufficient tokens");
}
}, 500); // Attempt to send a packet every 0.5 seconds
关于如何实现refill还有很多不同实现方法,比如固定时间窗口,滑动时间窗口等,我这个实现是最简单粗暴的。后面找机会再聊一下滑动时间窗口的实现。
总结
令牌桶是一个很常见并且好用的算法,对于那些希望在一段时间内只处理有限请求的场景特别使用。毕竟这泼天的富贵,也要一口一口慢慢吃啊!
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