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分布式限流 redission RRateLimiter 的使用及原理

作者:王小凡
  • 2022 年 7 月 30 日
  • 本文字数:2297 字

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分布式限流 redission RRateLimiter 的使用及原理

前提

最近公司在做有需求在做分布式限流,调研的限流框架大概有

1、spring cloud gateway 集成 redis 限流,但属于网关层限流

2、阿里 Sentinel,功能强大、带监控平台

3、srping cloud hystrix,属于接口层限流,提供线程池与信号量两种方式

4、其他:redission、手撸代码

实际需求情况属于业务端限流,redission 更加方便,使用更加灵活,下面介绍下 redission 分布式限流如何使用及原理:

一、使用

使用很简单、如下

// 1、 声明一个限流器RRateLimiter rateLimiter = redissonClient.getRateLimiter(key);// 2、 设置速率,5秒中产生3个令牌rateLimiter.trySetRate(RateType.OVERALL, 3, 5, RateIntervalUnit.SECONDS);// 3、试图获取一个令牌,获取到返回truerateLimiter.tryAcquire(1)
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二、原理

1、getRateLimiter

// 声明一个限流器 名称 叫keyredissonClient.getRateLimiter(key)
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2、trySetRate

trySetRate 方法跟进去底层实现如下:

@Overridepublic RFuture<Boolean> trySetRateAsync(RateType type, long rate, long rateInterval, RateIntervalUnit unit) {    return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, RedisCommands.EVAL_BOOLEAN,            "redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'rate', ARGV[1]);"          + "redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'interval', ARGV[2]);"          + "return redis.call('hsetnx', KEYS[1], 'type', ARGV[3]);",            Collections.<Object>singletonList(getName()), rate, unit.toMillis(rateInterval), type.ordinal());}
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举个例子,更容易理解:

比如下面这段代码,5 秒中产生 3 个令牌,并且所有实例共享( RateType.OVERALL 所有实例共享、 RateType.CLIENT 单实例端共享)

trySetRate(RateType.OVERALL, 3, 5, RateIntervalUnit.SECONDS);
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那么 redis 中就会设置 3 个参数:

hsetnx,key,rate,3hsetnx,key,interval,5hsetnx,key,type,0
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接着看 tryAcquire(1) 方法:底层源码如下

private <T> RFuture<T> tryAcquireAsync(RedisCommand<T> command, Long value) {    return commandExecutor.evalWriteAsync(getName(), LongCodec.INSTANCE, command,            "local rate = redis.call('hget', KEYS[1], 'rate');"  //1          + "local interval = redis.call('hget', KEYS[1], 'interval');"  //2          + "local type = redis.call('hget', KEYS[1], 'type');" //3          + "assert(rate ~= false and interval ~= false and type ~= false, 'RateLimiter is not initialized')" //4                    + "local valueName = KEYS[2];" //5          + "if type == 1 then "              + "valueName = KEYS[3];" //6          + "end;"                    + "local currentValue = redis.call('get', valueName); " //7          + "if currentValue ~= false then "                  + "if tonumber(currentValue) < tonumber(ARGV[1]) then " //8                     + "return redis.call('pttl', valueName); "                 + "else "                     + "redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); " //9                     + "return nil; "                 + "end; "          + "else " //10                 + "redis.call('set', valueName, rate, 'px', interval); "                  + "redis.call('decrby', valueName, ARGV[1]); "                 + "return nil; "          + "end;",            Arrays.<Object>asList(getName(), getValueName(), getClientValueName()),             value, commandExecutor.getConnectionManager().getId().toString());}
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第 1、2、3 备注行是获取上一步 set 的 3 个值: rate、interval、type ,如果这 3 个值没有设置,直接返回 rateLimiter 没有被初始化。

第 5 备注行声明一个变量叫 valueName 值为 KEYS[2],KEYS[2] 对应的值是 getValueName() 方法, getValueName() 返回的就是上面第一步 getRateLimiter 我们设置的 key;如果 type=1,表示全局共享,那么 valueName 的值改为取 KEYS[3] , KEYS[3] 对应的值为 getClientValueName() ,查看 getClientValueName() 源码:

String getClientValueName() {        return suffixName(getValueName(), commandExecutor.getConnectionManager().getId().toString());   }
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ConnectionManager().getId() 如下:

public interface ConnectionManager {    UUID getId();    省略...}
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这个 getId()是每个客户端初始化的时候生成的 UUID,即每个客户端的 getId 是唯一的,这也就验证了 trySetRate 方法中 RateType.ALL 与 RateType.PER_CLIENT 的作用。

  • 接着看第 7 标准行,获取 valueName 对应的值 currentValue ;首次获取肯定为空,那么看第 10 标准行 else 的逻辑

  • set valueName 3 px 5 ,设置 key=valueName value=3 过期时间为 5 秒

  • decrby valueName 1 ,将上面 valueName 的值减 1

  • 那么如果第二次访问,第 7 标注行返回的值存在,将会走第 8 标注行,紧接着走如下判断

  • 如果当前 valueName 的值也就是 3,小于要获得的令牌数量( tryAcquire 方法中的入参),那么说明当前时间内(key 的有效期 5 秒内),令牌的数量已经被用完,返回 pttl(key 的剩余过期时间);反之说明桶中有足够的令牌,获取之后将会把桶中的令牌数量减 1,至此结束。

总结

redission 分布式限流采用令牌桶思想和固定时间窗口, trySetRate 方法设置桶的大小,利用 redis key 过期机制达到时间窗口目的,控制固定时间窗口内允许通过的请求量。

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