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  • 令牌算法(Token Bucket)和 Leaky Bucket 效果一样但方向相反的算法,更加容易理解.随着时间流逝,系统会按恒定1/QPS时间间隔(如果QPS=100,则间隔是10ms)往桶里加入Token(想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断加水)...

    令牌桶算法( Token Bucket )和 Leaky Bucket 效果一样但方向相反的算法,更加容易理解.随着时间流逝,系统会按恒定 1/QPS 时间间隔(如果 QPS=100 ,则间隔是 10ms )往桶里加入 Token(想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断的加水),如果桶已经满了就不再加了.新请求来临时,会各自拿走一个 Token ,如果没有 Token 可拿了就阻塞或者拒绝服务.

     

     @Autowired
        private JedisClientService jedisClient;
    
        public boolean acquire(String key, Integer permits, long currMillSecond) {
            try  {
    
                //针对新用户创建令牌桶
                if (!jedisClient.exists(key)) {
                    jedisClient.hset(key, "last_mill_second", String.valueOf(currMillSecond));
                    jedisClient.hset(key, "curr_permits", "0");
                    jedisClient.hset(key, "max_permits", "50");
                    jedisClient.hset(key, "rate", "400");
                    return true;
                }
                //获取令牌桶信息,上一个令牌时间,当前可用令牌数,最大令牌数,令牌消耗速率
                List<String> limitInfo = jedisClient.hmget(key, "last_mill_second", "curr_permits", "max_permits", "rate");
                long lastMillSecond = Long.parseLong(limitInfo.get(0));
                Integer currPermits = Integer.valueOf(limitInfo.get(1));
                Integer maxPermits = Integer.valueOf(limitInfo.get(2));
                Double rate = Double.valueOf(limitInfo.get(3));
                //向桶里面添加令牌
                Double reversePermitsDouble = ((currMillSecond - lastMillSecond) / 1000) * rate;
    
                Integer reversePermits = reversePermitsDouble.intValue();
                Integer expectCurrPermits = reversePermits + currPermits;
                Integer localCurrPermits = Math.min(expectCurrPermits, maxPermits);
                //添加令牌之后更新时间
                if (reversePermits > 0) {
                    jedisClient.hset(key, "last_mill_second", String.valueOf(currMillSecond));
                }
                //判断桶里面剩余的令牌数目
                if (localCurrPermits - permits >= 0) {
                    jedisClient.hset(key, "curr_permits", String.valueOf(localCurrPermits - permits));
                    return true;
                } else {
                    jedisClient.hset(key, "curr_permits", String.valueOf(localCurrPermits));
                    return false;
                }
            } catch (Exception e) {
                e.printStackTrace();
                return false;
            }
        }
    

      

     

    参考文章: https://blog.csdn.net/tianyaleixiaowu/article/details/74942405

    转载于:https://www.cnblogs.com/wangxiayun/p/9300556.html

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  • spring cloud gateway RequestRateLimiter 使用令牌算法来控制请求速率。 令牌流与令牌桶 系统会以一定速度生成令牌,并将其放置到令牌桶中,可以将令牌桶想象成一个缓冲区(可以用队列这种数据结构来实现...

    spring cloud  gateway 的 RequestRateLimiter 使用令牌桶算法来控制请求速率。

    令牌流与令牌桶

    系统会以一定的速度生成令牌,并将其放置到令牌桶中,可以将令牌桶想象成一个缓冲区(可以用队列这种数据结构来实现),当缓冲区填满的时候,新生成的令牌会被扔掉。 这里有两个变量很重要:

    • 第一个是生成令牌的速度,一般称为 rate 。比如,我们设定 rate = 2 ,即每秒钟生成 2 个令牌,也就是每 1/2 秒生成一个令牌;
    • 第二个是令牌桶的大小,一般称为 burst 。比如,我们设定 burst = 10 ,即令牌桶最大只能容纳 10 个令牌。

    数据流

    数据流是真正的进入系统的流量,对于接口来讲,如果平均每秒钟会调用2次,则认为速率为 2次/s

    算法原理

    系统接收到一个单位数据(对于网络传输,可以是一个包或者一个字节;对于微服务,可以是一个请求)后,从令牌桶中取出一个令牌,然后对数据或请求进行处理。如果令牌桶中没有令牌了,会直接将数据或者请求丢弃。当然,对于微服务,就不能是丢弃这么简单了:可以返回一个异常消息,用于提示用户其请求速率超过了系统限制。

    有以下三种情形可能发生:

    • 数据流的速率 等于 令牌流的速率。这种情况下,每个到来的数据包或者请求都能对应一个令牌,然后无延迟地通过队列;
    • 数据流的速率 小于 令牌流的速率。通过队列的数据包或者请求只消耗了一部分令牌,剩下的令牌会在令牌桶里积累下来,直到桶被装满。剩下的令牌可以在突发请求的时候消耗掉。
    • 数据流的速率 大于 令牌流的速率。这意味着桶里的令牌很快就会被耗尽。导致服务中断一段时间,如果数据包或者请求持续到来,将发生丢包或者拒绝响应。

    比如前面举的例子,生成令牌的速率和令牌桶的大小分别为 rate = 2, burst = 10 ,则系统能承受的突发请求速率为 10次/s ,平均请求速率为 2次/s 。 三种情形中的最后一种情景是这个算法的核心所在,这个算法非常精确,实现非常简单并且对服务器的压力可以忽略不计,因此应用得相当广泛,值得学习和利用。

     

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  • 基于令牌算法和漏桶算法实现的纳秒级分布式无锁限流框架,支持熔断降级,支持流量塑型,支持动态配置规则,支持可视化监控,开箱即用。 A nanosecond distributed lock-free current limiting plug-in based on ...

    SnowJena

    imgimgimg

    What

    基于令牌桶算法和漏桶算法实现的纳秒级分布式无锁限流框架,支持熔断降级,支持流量塑型,支持动态配置规则,支持可视化监控,开箱即用。

    A nanosecond distributed lock-free current limiting plug-in based on token bucket algorithm and leaky bucket algorithm, which supports fuse degradation, flow molding, dynamic configuration rules and visual monitoring, out of the box.

    Document

    使用文档:中文|English

    Noun

    限流

    当我们设计了一个函数,准备上线,这时候这个函数会消耗一些资源,处理上限是1秒服务3000个QPS,但如果实际情况遇到高于3000的QPS该如何解决呢?本项目提供了当QPS超出某个设定的阈值,系统可以通过直接拒绝或匀速器两种方式来应对,从而起流量控制的作用。

    降级

    接触过Spring Cloud、Service Mesh的同学,都知道熔断降级的概念。服务之间会有相互依赖关系,例如服务A做到了1秒上万个QPS,但这时候服务B并无法满足1秒上万个QPS,那么如何保证服务A在高频调用服务B时,服务B仍能正常工作呢?一种比较常见的情况是,服务A调用服务B时,服务B因无法满足高频调用出现响应时间过长的情况,导致服务A也出现响应过长的情况,进而产生连锁反应影响整个依赖链上的所有应用,这时候就需要熔断和降级的方法。本项目通过设置快速失败策略来对服务进行熔断或降级。

    塑形

    通常我们遇到的流量具有随机性、不规则、不受控的特点,但系统的处理能力往往是有限的,我们需要根据系统的处理能力对流量进行塑形,即规则化,从而根据我们的需要来处理流量。本项目原生自带流量塑性功能,严格控制系统的处理时间间隔。

    负载保护

    平时系统运行都没问题,但遇到大促的时候,发现机器的load非常高,这时候对系统的负载保护就显得非常重要,以防止雪崩。本项目提供了对应的保护机制,让系统的入口流量和系统的负载达到一个平衡,保证系统在能力范围之内处理最多的请求。需要注意的是,本项目在系统负载保护方面的机制是根据匀速器来做流量塑性,使系统能够处理的请求,和允许进来的请求,达到平衡。

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    About

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    Email:mailto:yster@foxmail.com

    Github:https://github.com/yueshutong/SnowJena

    Gitee:https://gitee.com/zyzpp/SnowJena

    交流QQ群:781927207

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  • 1.常用限流思路令牌算法和漏桶算法 直接令牌算法代码 <?php class TokenBucket{ private $_config; //redis设定 private $_redis; //redis对象 private $_queue; //令牌桶 private $_max; //最大令牌...

    1.常用的限流思路令牌桶算法和漏桶算法

    直接令牌桶算法代码

    <?php
    
    class TokenBucket{
        private  $_config; //redis设定
        private $_redis;  //redis对象
        private $_queue;  //令牌桶
        private $_max;  //最大令牌数
    
        /**
         * 创建redis连接
         * @return Redis
         */
        private function connect()
        {
            $redis = new Redis();
            $redis->connect('127.0.0.1',6379);
            $redis->select($this->_config['index']);//用于切换到指定的数据库,数据库索引号 index 用数字值指定,以 0 作为起始索引值。
            return $redis;
        }
    
    
        public function __construct($config ,$queue,$max)
        {
            $this->_config = $config;
            $this->_queue = $queue;
            $this->_max = $max;
            $this->_redis = $this->connect();
        }
    
        /**
         *获取令牌
         */
        public function get()
        {
            return $this->_redis->rPop($this->_queue)?true:false;
        }
    
        /**
         * 添加令牌
         * @param int $num
         * @return int
         */
        public function add($num =0)
        {
            $currNum = $this->_redis->lSize($this->_queue);
    
            $maxNum = $this->_max;
    
            $num = $maxNum >$currNum+$num?$num:$maxNum-$currNum;
            if ($num >0){
                $token = array_fill(0,$num,1);
                $this->_redis->lPush($this->_queue,...$token);
                return $num;
            }
            return 0;
        }
    
        /**
         * 重新设置了令牌桶,填满令牌
         */
        public function reset()
        {
            $this->_redis->delete($this->_queue);
            $this->add($this->_max);
        }
    }
    
    // redis连接设定
    $config = array(
        'host' => 'localhost',
        'port' => 6379,
        'index' => 0,
        'auth' => '',
        'timeout' => 1,
        'reserved' => NULL,
        'retry_interval' => 100,
    );
    
    $queue = "mycontainer";
    
    $max = 5;
    
    $tokenBucket = new TokenBucket($config,$queue,$max);
    $tokenBucket->reset();
    
    // 循环获取令牌,令牌桶内只有5个令牌,因此最后3次获取失败
    for($i=0; $i<8; $i++){
        var_dump($tokenBucket->get());
    }
    
    // 加入10个令牌,最大令牌为5,因此只能加入5个
    $add_num = $tokenBucket->add(10);
    
    var_dump($add_num);
    
    // 循环获取令牌,令牌桶内只有5个令牌,因此最后1次获取失败
    for($i=0; $i<6; $i++){
        var_dump($tokenBucket->get());
    }
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
    
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令牌token算法的实现