基于Redis的限流系统的设计，主要会谈及限流系统中限流策略这个功能的设计；在实现方面，算法使用的是令牌桶算法来，访问Redis使用lua脚本。
Lua 嵌入 Redis 优势:
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减少网络开销: 不使用 Lua 的代码需要向 Redis 发送多次请求, 而脚本只需一次即可, 减少网络传输;
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原子操作: Redis 将整个脚本作为一个原子执行, 无需担心并发, 也就无需事务;
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复用: 脚本会永久保存 Redis 中, 其他客户端可继续使用.
1、概念
In computer networks, rate limiting is used to control the rate of traffic sent or received by a network interface controller and is used to prevent DoS attacks
用我的理解翻译一下：限流是对系统的出入流量进行控制，防止大流量出入，导致资源不足，系统不稳定。
限流系统是对资源访问的控制组件，控制主要的两个功能：限流策略和熔断策略，对于熔断策略，不同的系统有不同的熔断策略诉求，有的系统希望直接拒绝、有的系统希望排队等待、有的系统希望服务降级、有的系统会定制自己的熔断策略，很难一一列举，所以本文只针对限流策略这个功能做详细的设计。
针对限流策略这个功能，限流系统中有两个基础概念：资源和策略。
资源 ：或者叫稀缺资源，被流量控制的对象；比如写接口、外部商户接口、大流量下的读接口
策略 ：限流策略由限流算法和可调节的参数两部分组成
熔断策略：超出速率阈值的请求的处理策略，是我自己理解的一个叫法，不是业界主流的说法。
2、限流算法
限制瞬时并发数
限制时间窗最大请求数
令牌桶
2.1、限制瞬时并发数
定义：瞬时并发数，系统同时处理的请求/事务数量
优点：这个算法能够实现控制并发数的效果
缺点：使用场景比较单一，一般用来对入流量进行控制
java伪代码实现：
AtomicInteger atomic = new AtomicInteger(1)
try {
if(atomic.incrementAndGet() > 限流数) {
//熔断逻辑
} else {
//处理逻辑
}
} finally {
atomic.decrementAndGet();
}
2.2、限制时间窗最大请求数
定义：时间窗最大请求数，指定的时间范围内允许的最大请求数
优点：这个算法能够满足绝大多数的流控需求，通过时间窗最大请求数可以直接换算出最大的QPS（QPS = 请求数/时间窗）
缺点：这种方式可能会出现流量不平滑的情况，时间窗内一小段流量占比特别大
lua代码实现：
--- 资源唯一标识
local key = KEYS[1]
--- 时间窗最大并发数
local max_window_concurrency = tonumber(ARGV[1])
--- 时间窗
local window = tonumber(ARGV[2])
--- 时间窗内当前并发数
local curr_window_concurrency = tonumber(redis.call('get', key) or 0)
if current + 1 > limit then
return false
else
redis.call("INCRBY", key,1)
if window > -1 then
redis.call("expire", key,window)
end
return true
end
---也可以这样编写：
local key = KEYS[1] --限流KEY（一秒一个）
local limit = tonumber(ARGV[1]) --限流大小
local current = tonumber(redis.call(‘get‘, key) or "0")
if current + 1 > limit then --如果超出限流大小
return 0
else --请求数+1，并设置2秒过期
redis.call("INCRBY", key,"1")
redis.call("expire", key,"1")
return 1
end
2.3、令牌桶
算法描述
假如用户配置的平均发送速率为r，则每隔1/r秒一个令牌被加入到桶中
假设桶中最多可以存放b个令牌。如果令牌到达时令牌桶已经满了，那么这个令牌会被丢弃
当流量以速率v进入，从桶中以速率v取令牌，拿到令牌的流量通过，拿不到令牌流量不通过，执行熔断逻辑
属性
长期来看，符合流量的速率是受到令牌添加速率的影响，被稳定为：r
因为令牌桶有一定的存储量，可以抵挡一定的流量突发情况
M是以字节/秒为单位的最大可能传输速率：M>r
T max = b/(M-r) 承受最大传输速率的时间
B max = T max * M 承受最大传输速率的时间内传输的流量
优点：流量比较平滑，并且可以抵挡一定的流量突发情况
因为我们限流系统的实现就是基于令牌桶这个算法，具体的代码实现参考下文。
3、工程实现
3.1、技术选型
mysql:存储限流策略的参数等元数据
redis+lua:令牌桶算法实现
说明：因为我们把redis 定位为：缓存、计算媒介，所以元数据都是存在db中
3.2、架构图
3.3、 数据结构
| 字段 | 描述 |
|---|---|
| name | 令牌桶的唯一标示 |
| apps | 能够使用令牌桶的应用列表 |
| max_permits | 令牌桶的最大令牌数 |
| rate | 向令牌桶中添加令牌的速率 |
| created_by | 创建人 |
| updated_by | 更新人 |
限流系统的实现是基于redis的，本可以和应用无关，但是为了做限流元数据配置的统一管理，按应用维度管理和使用，在数据结构中加入了apps这个字段，出现问题，排查起来也比较方便。
3.4、代码实现
3.4.1、代码实现遇到的问题
参考令牌桶的算法描述，一般思路是在RateLimiter-client放一个重复执行的线程，线程根据配置往令牌桶里添加令牌，这样的实现由如下缺点：
需要为每个令牌桶配置添加一个重复执行的线程
重复的间隔精度不够精确：线程需要每1/r秒向桶里添加一个令牌，当r>1000 时间线程执行的时间间隔根本没办法设置（从后面性能测试的变现来看RateLimiter-client 是可以承担 QPS > 5000 的请求速率）
3.4.2、解决方案
基于上面的缺点，参考了google的guava中RateLimiter中的实现，我们使用了触发式添加令牌的方式。
算法描述
基于上述的令牌桶算法
将添加令牌改成触发式的方式，取令牌的是做添加令牌的动作
在去令牌的时候，通过计算上一次添加令牌和当前的时间差，计算出这段间应该添加的令牌数，然后往桶里添加
curr_mill_second = 当前毫秒数
last_mill_second = 上一次添加令牌的毫秒数
r = 添加令牌的速率
reserve_permits = (curr_mill_second-last_mill_second)/1000 * r
添加完令牌之后再执行取令牌逻辑
3.4.3、 lua代码实现
--- 获取令牌
--- 返回码
--- 0 没有令牌桶配置
--- -1 表示取令牌失败，也就是桶里没有令牌
--- 1 表示取令牌成功
--- @param key 令牌（资源）的唯一标识
--- @param permits 请求令牌数量
--- @param curr_mill_second 当前毫秒数
--- @param context 使用令牌的应用标识
local function acquire(key, permits, curr_mill_second, context)
local rate_limit_info = redis.pcall("HMGET", key, "last_mill_second", "curr_permits", "max_permits", "rate", "apps")
local last_mill_second = rate_limit_info[1]
local curr_permits = tonumber(rate_limit_info[2])
local max_permits = tonumber(rate_limit_info[3])
local rate = rate_limit_info[4]
local apps = rate_limit_info[5]
--- 标识没有配置令牌桶
if type(apps) == 'boolean' or apps == nil or not contains(apps, context) then
return 0
end
local local_curr_permits = max_permits;
--- 令牌桶刚刚创建，上一次获取令牌的毫秒数为空
--- 根据和上一次向桶里添加令牌的时间和当前时间差，触发式往桶里添加令牌
--- 并且更新上一次向桶里添加令牌的时间
--- 如果向桶里添加的令牌数不足一个，则不更新上一次向桶里添加令牌的时间
if (type(last_mill_second) ~= 'boolean' and last_mill_second ~= false and last_mill_second ~= nil) then
local reverse_permits = math.floor(((curr_mill_second - last_mill_second) / 1000) * rate)
local expect_curr_permits = reverse_permits + curr_permits;
local_curr_permits = math.min(expect_curr_permits, max_permits);
--- 大于0表示不是第一次获取令牌，也没有向桶里添加令牌
if (reverse_permits > 0) then
redis.pcall("HSET", key, "last_mill_second", curr_mill_second)
end
else
redis.pcall("HSET", key, "last_mill_second", curr_mill_second)
end
local result = -1
if (local_curr_permits - permits >= 0) then
result = 1
redis.pcall("HSET", key, "curr_permits", local_curr_permits - permits)
else
redis.pcall("HSET", key, "curr_permits", local_curr_permits)
end
return result
end
关于限流系统的所有实现细节，我都已经放到github上，gitbub地址：https://github.com/wukq/rate-limiter，有兴趣的同学可以前往查看，由于笔者经验与知识有限，代码中如有错误或偏颇，欢迎探讨和指正。
3.5、性能测试
配置：aws-elasticcache-redis 2核4g
因为Ratelimiter-client的功能比较简单，基本上是redis的性能打个折扣。
单线程取令牌：Ratelimiter-client的 QPS = 250/s
10个线程取令牌：Ratelimiter-client的 QPS = 2000/s
100个线程取令牌：Ratelimiter-client的 QPS = 5000/s
4、总结
限流系统从设计到实现都比较简单，但是确实很实用，用四个字来形容就是：短小强悍，其中比较重要的是结合公司的权限体系和系统结构，设计出符合自己公司规范的限流系统。
不足：
redis 我们用的是单点redis，只做了主从，没有使用redis高可用集群（可能使用redis高可用集群，会带来新的问题）
限流系统目前只做了应用层面的实现，没有做接口网关上的实现
熔断策略需要自己定制，如果实现的好一点，可以给一些常用的熔断策略模板
参考文章：
https://blog.csdn.net/fsw4848438/article/details/81540495
https://www.cnblogs.com/zeng1994/p/03303c805731afc9aa9c60dbbd32a323.html
来源：https://www.cnblogs.com/better-farther-world2099/articles/12197103.html
