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  • 令牌桶实现
    2022-06-19 13:18:19

    令牌桶限流:
    再用flask 做项目开发的时候。发现用自带的限流太麻烦了。然后百度到的又是各种问题的。

    经测试调整过后。代码如下:
    使用方式为:
    1、装配器:

    class Route(Resource)
    	@sleep_and_retry
    	@limit_rate_tool
    	def post(self):
    		pass
    
    2、普通方法使用
    		if not can_pass_token_bucket(user, "limit"):
    			logger.info("拒绝通过,达到最大流量")
    		logger.info("获得令牌,允许通过")
    		pass
    		
    
    import functools
    import math
    import time
    from datetime import datetime
    
    from flask import request
    
    from exceptions import RateLimitException
    from extentions import redis
    from utils.common import logger
    from utils.date_time import now_datetime
    
    hasinit = False
    
    
    # 延迟机制
    def sleep_and_retry(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kargs):
            while True:
                try:
                    return func(*args, **kargs)
                except RateLimitException as exception:
                    time.sleep(exception.period_remaining)
    
        return wrapper
    
    
    def limit_rate_tool(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrap(*args):
            url = request.url
            period_remaining = 2  # AdogeConsts.LIMIT_RATE_PERIOD_REMAINING
            if not can_pass_token_bucket(url, "limit"):
                logger.info(f"接口{url}达到最大限流,等待{period_remaining}秒")
                raise RateLimitException(message="达到最大限流", period_remaining=period_remaining)
    
                pass  # if not can_pass_token_bucket(url, "limit", time_zone=5, times=2):
            else:
                return func(args)
                pass  # else-if not can_pass_token_bucket(url, "limit", time_zone=5, times=2):
            pass  # def wrap(*args, **kwargs):
    
        return wrap
        pass  # def limit_rate_tool(func):
    
    
    def init_redis_key(key, times):
        redis.hset(key, 'tokens', times)
        last_time = time.mktime(datetime.now().timetuple())  # 记录令牌生成时间
        redis.hset(key, 'last_time', last_time)
    
    
    #  令牌增加的时机为(当前时间-上一次令牌增加时间) >= (time_zone / times) ,且最短增加时间间隔为1s
    #  每秒增加的个数为 times / time_zone,且最大增加个数为times
    def can_pass_token_bucket(user, action, time_zone=1, times=3):  # AdogeConsts.LIMIT_RATE_MAX_NUM):
        """
        :param user: 用户唯一标识
        :param action: 用户访问的接口标识(即用户在客户端进行的动作)
        :param time_zone: 接口限制的时间段
        :param times: 限制的时间段内允许多少请求通过
        """
        # 请求来了就倒水,倒水速率有限制
        key = '{}:{}'.format(user, action)
        global hasinit
        if not hasinit:
            init_redis_key(key, times)
            hasinit = True
        rate = times / time_zone  # 令牌生成速度
        capacity = times  # 桶容量
        tokens = redis.hget(key, 'tokens')  # 看桶中有多少令牌
        last_time = redis.hget(key, 'last_time')  # 上次令牌生成时间
        now = time.mktime(datetime.now().timetuple())
        if tokens is not None:
            tokens = int(tokens)
        else:
            logger.info(f"当前令牌为空,重置令牌数量{capacity}")
            tokens = capacity
        if last_time is not None and int(float(last_time.decode())) is not None:
            last_time = int(float(last_time.decode()))
        else:
            last_time = now
        logger.info(f"tokens:{tokens}")
        # 时间戳相差60 代表现实生活相差一秒。所以,如果要求每秒生产的令牌,需要除与
        now_datetime2 = datetime.fromtimestamp(now)
        last_time_datetime = datetime.fromtimestamp(last_time)
        seconds = (now_datetime2 - last_time_datetime).seconds
        logger.info(f"seconds: {seconds}")
        delta_tokens = seconds * rate  # 经过一段时间后生成的令牌
        if delta_tokens >= 1:
            logger.info(f"{key}增加前令牌数量:{tokens}")
            tokens = tokens + math.ceil(delta_tokens)  # 增加令牌
            logger.info(f"当前增加令牌时间{now_datetime()} ,增加个数为:{delta_tokens},当前剩余个数:{tokens}")
            if tokens > capacity:
                logger.info(f"当前增加令牌后大于桶数量,重置令牌数量{capacity}")
                tokens = capacity
            last_time = time.mktime(datetime.now().timetuple())  # 记录令牌生成时间
            redis.hset(key, 'last_time', last_time)
            redis.hset(key, 'tokens', tokens)
    
        if tokens >= 1:
            logger.info(f"减少前令牌数量:{tokens}")
            tokens = tokens - 1  # 请求进来了,令牌就减少1
            logger.info(f"{key}当前减少令牌时间{now_datetime()} ,当前个数:{tokens}")
            redis.hset(key, 'tokens', tokens)
            return True
        return False
    
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    2020-09-11 08:59:33
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    今天继续给大家介绍QoS。本文使用华为eNSP模拟器,完成了QoS中令牌桶技术实现的流量限速。
    阅读本文,您需要有一定的QoS基础,如果您对此还存在疑惑,欢迎查阅我博客内的其他文章,相信您一定会有所收获。

    一、实验拓扑及要求

    在这里插入图片描述
    实验拓扑图如上所示,在这里使用两个路由器模拟两个PC机。现在要求使用令牌桶(单速双桶)技术对PC1的流量进行限速。

    二、实验配置

    我们在这里使用MQC来实现流量的抓取,在behavior中配置令牌桶,并在接口上应用策略,相应配置如下所示:

    acl number 2000  
     rule 5 permit source 192.168.10.10 0 
    #
    traffic classifier PC1 operator or
     if-match acl 2000
    #
    traffic behavior PC1
     car cir 8 cbs 1504 pbs 10000 green pass yellow pass red discard
    #
    traffic policy PC1
     classifier PC1 behavior PC1
    interface GigabitEthernet0/0/1
     ip address 21.1.12.1 255.255.255.0 
     traffic-policy PC1 outbound
    

    三、实验现象

    我们使用两个PC机PING AR2的接口IP地址,结果发现:PC1和PC2都能够PING通AR2的接口IP地址,但是由于配置了流量限速,因此PC1的流量会时常有丢包,但是PC2的流量则正常。此外,由于我们配置了比较大的PBS,因此在PC1刚开始发送ICMP数据包时,可以允许一个突发的流量,但是在P桶内令牌消耗光后,则只能够以承诺的流量发送数据包,因此也就表现为时通时断。
    在这里插入图片描述
    原创不易,转载请说明出处:https://blog.csdn.net/weixin_40228200/article/details/119078119

    展开全文
  • 本demo适用于分布式环境的基于RateLimiter令牌桶算法的限速控制与基于计数器算法的限量控制,可应用于中小型项目中有相关需求的场景(注:本实现未做压力测试,如果用户并发量较大需验证效果)。
  • 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)...

    简介

    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,
    ​ 对于一个应用系统来说,我们有时会遇到极限并发的情况,即有一个TPS/QPS阀值,如果超了阀值可能会导致服务器崩溃宕机,因此我们最好进行过载保护,防止大量请求涌入击垮系统。对服务接口进行限流可以达到保护系统的效果,一旦达到限制速率则可以拒绝服务、排队或等待、降级等处理。

    ​ 原理:有一个令牌桶,单位时间内令牌会以恒定的数量(即令牌的加入速度)加入到令牌桶中,所有请求都需要获取令牌才可正常访问。当令牌桶中没有令牌可取的时候,则拒绝请求。
    优点:相比漏桶算法,令牌桶算法允许一定的突发流量,但是又不会让突发流量超过我们给定的限制(单位时间窗口内的令牌数)。即限制了我们所说的 QPS(每秒查询率)。

    常用方法:
    create(Double permitsPerSecond)方法根据给定的(令牌:单位时间(1s))比例为令牌生成速率。     
    tryAcquire()方法尝试获取一个令牌,立即返回true/false,不阻塞,重载方法具备设置获取令牌个数、获取最大等待时间等参数。     
    acquire()方法与tryAcquire类似,但是会阻塞,尝试获取一个令牌,没有时则阻塞直到获取成功。

    使用

    1、maven依赖

    <!-- 使用Guava令桶-->
            <dependency>
                <groupId>com.google.guava</groupId>
                <artifactId>guava</artifactId>
                <version>20.0</version>
            </dependency>
    
    

    2、自定义注解

    
      /**
       * RequestLimiter 自定义注解接口限流
       *
       * @author 
       * @version 1.0
       * @date
      */
     @Target({ElementType.METHOD})
     @Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
     @Documented
     public @interface RequestLimiter {
     
         /**
          * 每秒创建令牌个数,默认:10
          */
         double QPS() default 10D;
     
         /**
          * 获取令牌等待超时时间 默认:500
          */
         long timeout() default 500;
     
         /**
          * 超时时间单位 默认:毫秒
          */
         TimeUnit timeunit() default TimeUnit.MILLISECONDS;
     
         /**
          * 无法获取令牌返回提示信息
          */
         String msg() default "亲,服务器快被挤爆了,请稍后再试!";
     }
    
    

    3、自定义拦截器

    
     /**
      * 请求限流拦截器
      *
      * @author 
      * @version 1.0
      * @date
      */
     @Component
     public class RequestLimiterInterceptor extends GenericInterceptor {
     
         /**
          * 不同的方法存放不同的令牌桶
          */
         private final Map<String, RateLimiter> rateLimiterMap = new ConcurrentHashMap<>();
     
         @Override
         public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
             try {
                 if (handler instanceof HandlerMethod) {
                     HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler;
                     RequestLimiter rateLimit = handlerMethod.getMethodAnnotation(RequestLimiter.class);
                     //判断是否有注解
                     if (rateLimit != null) {
                         // 获取请求url
                         String url = request.getRequestURI();
                         RateLimiter rateLimiter;
                         // 判断map集合中是否有创建好的令牌桶
                         if (!rateLimiterMap.containsKey(url)) {
                             // 创建令牌桶,以n r/s往桶中放入令牌
                             rateLimiter = RateLimiter.create(rateLimit.QPS());
                             rateLimiterMap.put(url, rateLimiter);
                         }
                         rateLimiter = rateLimiterMap.get(url);
                         // 获取令牌
                         boolean acquire = rateLimiter.tryAcquire(rateLimit.timeout(), rateLimit.timeunit());
                         if (acquire) {
                             //获取令牌成功
                             return super.preHandle(request, response, handler);
                         } else {
                             log.warn("请求被限流,url:{}", request.getServletPath());
                             this.write(response, new GenericResult(StateCode.ERROR_SERVER, rateLimit.msg()));
                             return false;
                         }
                     }
                 }
                 return true;
             } catch (Exception var6) {
                 var6.printStackTrace();
                 this.write(response, new GenericResult(StateCode.ERROR, "对不起,请求似乎出现了一些问题,请您稍后重试!"));
                 return false;
             }
         }
     
     }
    
    
    
     /**
      * 请求限流拦截器
      *
      * @author 
      * @version 1.0
      * @date
      */
     @Component
     public class RequestLimiterInterceptor extends GenericInterceptor {
     
         /**
          * 不同的方法存放不同的令牌桶
          */
         private final Map<String, RateLimiter> rateLimiterMap = new ConcurrentHashMap<>();
     
         @Override
         public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
             try {
                 if (handler instanceof HandlerMethod) {
                     HandlerMethod handlerMethod = (HandlerMethod) handler;
                     RequestLimiter rateLimit = handlerMethod.getMethodAnnotation(RequestLimiter.class);
                     //判断是否有注解
                     if (rateLimit != null) {
                         // 获取请求url
                         String url = request.getRequestURI();
                         RateLimiter rateLimiter;
                         // 判断map集合中是否有创建好的令牌桶
                         if (!rateLimiterMap.containsKey(url)) {
                             // 创建令牌桶,以n r/s往桶中放入令牌
                             rateLimiter = RateLimiter.create(rateLimit.QPS());
                             rateLimiterMap.put(url, rateLimiter);
                         }
                         rateLimiter = rateLimiterMap.get(url);
                         // 获取令牌
                         boolean acquire = rateLimiter.tryAcquire(rateLimit.timeout(), rateLimit.timeunit());
                         if (acquire) {
                             //获取令牌成功
                             return super.preHandle(request, response, handler);
                         } else {
                             log.warn("请求被限流,url:{}", request.getServletPath());
                             this.write(response, new GenericResult(StateCode.ERROR_SERVER, rateLimit.msg()));
                             return false;
                         }
                     }
                 }
                 return true;
             } catch (Exception var6) {
                 var6.printStackTrace();
                 this.write(response, new GenericResult(StateCode.ERROR, "对不起,请求似乎出现了一些问题,请您稍后重试!"));
                 return false;
             }
         }
     
     }
    
    

    4、注册拦截器

    @Configuration
    @EnableWebMvc
    @Slf4j
     public class WebMvcConfig implements WebMvcConfigurer {
     
         /**
          * 请求限流拦截器
          */
         @Autowired
         protected RequestLimiterInterceptor requestLimiterInterceptor;
     
         public WebMvcConfig() {}
     
        /**
         * 向Web中添加拦截器
         * @param registration
         */
         @Override
         public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
             // 请求限流  配置拦截器,拦截所有以/ 请求
             registry.addInterceptor(requestLimiterInterceptor).addPathPatterns("/**");
         }
     
     }
    
    

    5、在接口上使用拦截器

    @RequestLimiter(QPS = 5D, timeout = 200, timeunit = TimeUnit.MILLISECONDS,msg = "服务器繁忙,请稍后再试")
    @GetMapping("/test")
    @ResponseBody
    public String test(){
          return "";
    }
    
    
    展开全文
  • 本次简单记录一下令牌桶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。令牌桶算法.png实现思路:用...

    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);

    }

    }

    }

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空空如也

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