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  • 令牌控制
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    2020-08-20 13:56:44





    一、 介质访问控制 ( Multiple Access Control )



    介质访问控制 ( Multiple Access Control ) 协议 : 简称 MAC ;

    ① 信道划分 MAC 协议 : 基于 多路复用 技术划分资源 ;

    • 网络负载重时 , 信道利用率高 , 公平 ;
    • 网络负载轻时 , 信道利用率低 ;

    ② 随机访问 MAC 协议 : 用户根据随机意愿 发送信息 , 发送信息时 , 可以独占信道带宽 ;

    • 网络负载重时 , 产生冲突开销 ;
    • 网络负载轻时 , 共享信道效率高 , 单个站点可使用全部信道带宽 ;

    ③ 轮询访问 MAC 协议 : 既不产生冲突 , 又占用全部带宽 ;

    • 轮询协议
    • 令牌传递协议 ( 重点 )




    二、 轮询协议



    轮询协议 : 主节点 轮流 邀请 从属节点是否发送数据 ;

    • 优点 : 每一次只允许一台主机发送数据 , 不会产生冲突 ;

    • 缺点 : 轮询开销 , 等待延迟 , 单点故障 ;





    三、令牌传递协议



    令牌传递协议 :

    ① 令牌帧 : 特殊格式的 MAC 控制帧 , 没有任何信息 ;

    ② 令牌 作用 : 控制信道使用 , 确保 同一时刻 , 只有一个站点 独占信道 ;

    ③ 发送数据前提 : 每个节点 都可以在 令牌持有时间内 , 获得发送数据的权利 , 该时间并不是无限持有的 , 有时间限制 ;



    令牌传递协议 特点 :

    ① 优点 : 令牌环网 没有 数据碰撞冲突 ;

    ② 缺点 :

    • 令牌开销
    • 等待延迟
    • 单点故障


    令牌传递协议 应用场景 : 令牌传递协议 应用于 令牌环网 ;

    • 物理上是 星型拓扑 结构
    • 逻辑上是 环形拓扑 结构

    令牌传递协议 , 常用于负载较重 , 通信量较大的网络 ;





    四、令牌传递协议 示例



    网络上有 4 4 4 台主机 A , B , C , D A, B, C, D A,B,C,D ;

    ① 令牌传递 : 网络处于空闲状态 , 令牌就会在网络上各个主机之间进行传递 ;

    ② 持有令牌发送数据 : 当主机 A A A 想要发送数据时 , 当令牌传递到 A A A 时 , 将令牌修改为 使用 状态 , 在 令牌帧后 , 加上数据 , 然后将 令牌 + 数据帧 发送出去 ; 该数据目的是要发送给 D D D 主机 ;

    ③ 非目的主机继续传递令牌 : 当数据到达 B B B 主机时 , B B B 主机查看该数据是否是发给自己的 , 如果是 , 就将数据复制保存下来 , 如果不是 , 就继续传递下去 ;

    ④ 目的主机接收数据 继续传递令牌 : 当 令牌 + 数据帧 传递到 A A A 主机时 , 发现数据是发给自己的 , 将数据复制下来 , 然后校验通过后 , 将该令牌设置成闲置状态 , 然后再传递给下一个主机 ;

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     令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌,而如果请求需要被处理,则需要先从桶里获取一个令牌,当桶里没有令牌可取时,则拒绝服务。 当桶满时,新添加的令牌被丢弃。 令牌桶是一个存放固定...

    一般并发系统有对应处理请求的最大能力,这里称最大qps,也需要有阈值设置,如果超过最大qps,则可能导致系统不稳定,产生雪崩效应,甚至连锁反应。

    限流可以认为服务降级的一种,限流就是限制系统的输入和输出流量已达到保护系统的目的。一般来说系统的吞吐量是可以被测算的,为了保证系统的稳定运行,一旦达到的需要限制的阈值,就需要限制流量并采取一些措施以完成限制流量的目的。比如:部分拒绝处理。

     

    令牌桶算法

      令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌,而如果请求需要被处理,则需要先从桶里获取一个令牌,当桶里没有令牌可取时,则拒绝服务。 当桶满时,新添加的令牌被丢弃。

    令牌桶是一个存放固定容量令牌(token)的桶,按照固定速率往桶里添加令牌。令牌桶算法基本可以用下面的几个概念来描述:

    • 令牌将按照固定的速率被放入令牌桶中。比如每秒放10个。
    • 桶中最多存放b个令牌,当桶满时,新添加的令牌被丢弃。
    • 当1个请求到达,如果桶中还有令牌,将从桶中删除1个令牌,接着请求会被处理。
    • 如果桶中的令牌不足1个,则不会给该请求分发令牌,该请求会被直接返回,日志记录该请求超阈值。

    令牌桶c++实现:https://github.com/phlamenco/boully.git

    代码转自:https://www.jianshu.com/p/6f9e24f4394a

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    年前有个需求,批量请求供应商API,要有限流操作,并支持TPS与并发数可配置,那时候简单的查了查资料,任务结束就过去了,最近又有个限流的小需求,所以又翻出了以前的代码。

    本次简单记录一下令牌桶的实现:

    令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌,而如果请求需要被处理,则需要先从桶里获取一个令牌,当桶里没有令牌可取时,则拒绝服务。

    1c337676f55e2e783f98b6fc7619d807.png

    令牌桶算法.png

    实现思路:

    用LinkedBlockingQueue作为装令牌的桶,Executors.newSingleThreadScheduledExecutor()作为定时器定时将令牌放入桶中,使用构建者模式的代码风格。忘了以前在哪抄的了,就这样吧。

    贴上核心代码:

    import java.util.concurrent.Executors;

    import java.util.concurrent.LinkedBlockingQueue;

    import java.util.concurrent.ScheduledExecutorService;

    import java.util.concurrent.TimeUnit;

    /**

    * TokenBucket

    */

    public class TokenBucket {

    /**

    * 每秒最多请求数量

    */

    private int maxFlowRate;

    /**

    * 每秒平均请求数量

    */

    private int avgFlowRate;

    /**

    * 队列来缓存桶数量

    */

    private LinkedBlockingQueue tokenQueue;

    /**

    * 由定时任务持续生成令牌。这样的问题在于会极大的消耗系统资源,如,某接口需要分别对每个用户做访问频率限制。

    * 假设系统中存在6W用户,则至多需要开启6W个定时任务来维持每个桶中的令牌数,这样的开销是巨大的。

    * 可以做成延迟计算的形式,每次请求令牌的时候,看当前时间是否晚与下一次生成令牌的时间,计算该段时间的令牌数,

    * 加入令牌桶,更新数据。

    */

    private ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();

    /**

    * The Mutex do not use directly.

    */

    private volatile Object mutexDoNotUseDirectly = new Object();

    /**

    * The Is start.

    */

    private volatile boolean isStart = false;

    /**

    * The constant A_CHAR.

    */

    private static final Byte A_CHAR = 'a';

    /**

    * Instantiates a new Token bucket.

    */

    private TokenBucket() {

    }

    /**

    * New builder token bucket.

    *

    * @return the token bucket

    */

    public static TokenBucket newBuilder() {

    return new TokenBucket();

    }

    /**

    * 每秒内最大请求数量设置

    *

    * @param maxFlowRate 每秒内最大请求数量

    * @return 当前令牌同

    */

    public TokenBucket maxFlowRate(int maxFlowRate) {

    this.maxFlowRate = maxFlowRate;

    return this;

    }

    /**

    * 每秒平均请求数量设置

    *

    * @param avgFlowRate 每秒平均请求数量

    * @return 当前令牌同

    */

    public TokenBucket avgFlowRate(int avgFlowRate) {

    this.avgFlowRate = avgFlowRate;

    return this;

    }

    /**

    * 构造者模式

    *

    * @return the token bucket

    */

    public TokenBucket build() {

    //初始化

    init();

    //返回当前对象

    return this;

    }

    /**

    * 初始化

    */

    private void init() {

    //初始化桶队列大小

    if (maxFlowRate > 0) {

    tokenQueue = new LinkedBlockingQueue<>(maxFlowRate);

    }

    //初始化令牌生产者

    TokenProducer tokenProducer = new TokenProducer(avgFlowRate, this);

    //每秒执行一次增加令牌操作

    scheduledExecutorService.scheduleAtFixedRate(tokenProducer, 0, 1, TimeUnit.SECONDS);

    //系统启动

    isStart = true;

    }

    /**

    * 停止任务

    */

    public void stop() {

    isStart = false;

    scheduledExecutorService.shutdown();

    }

    /**

    * 查看任务是否执行

    *

    * @return the boolean

    */

    public boolean isStarted() {

    return isStart;

    }

    /**

    * 增加令牌

    *

    * @param tokenNum the token num

    */

    private void addTokens(Integer tokenNum) {

    // 若是桶已经满了,就不再家如新的令牌

    for (int i = 0; i < tokenNum; i++) {

    tokenQueue.offer(A_CHAR);

    }

    }

    /**

    * 获取令牌

    *

    * true:获取到1个令牌,非阻塞

    *

    * false:未获取到令牌,非阻塞

    *

    * @return boolean

    */

    public boolean tryAcquire() {

    synchronized (mutexDoNotUseDirectly) {

    // 否存在足够的桶数量

    if (tokenQueue.size() > 0) {

    //队列不为空时返回队首值并移除,队列为空时返回null。非阻塞立即返回。

    Byte poll = tokenQueue.poll();

    if (poll != null) {

    //获取到令牌

    return true;

    }

    }

    }

    //未获取到令牌

    return false;

    }

    /**

    * 令牌生产者

    */

    private class TokenProducer implements Runnable {

    /**

    * 每次加入令牌的数量

    */

    private int tokenNum;

    /**

    * 当前令牌桶

    */

    private TokenBucket tokenBucket;

    /**

    * 令牌生产者构造方法

    *

    * @param tokenNum 每次加入令牌的数量

    * @param tokenBucket 当前令牌桶

    */

    private TokenProducer(int tokenNum, TokenBucket tokenBucket) {

    this.tokenNum = tokenNum;

    this.tokenBucket = tokenBucket;

    }

    @Override

    public void run() {

    //增加令牌

    tokenBucket.addTokens(tokenNum);

    }

    }

    }

    展开全文
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